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Durante la última lapso, Python ha sido el chico mimado del mundo de la programación: las universidades lo enseñan como primer jerigonza, los gigantes tecnológicos lo usan en ciencia de datos y miles de desarrolladores lo eligen por su sencillez. Se ha convertido en parecido de accesibilidad y productividad.
Pero en los pasillos de conferencias, en los repositorios de GitHub y en los foros de desarrolladores, cada vez resuenan más preguntas incómodas: ¿sigue siendo Python la mejor puesta de futuro? ¿O estamos en presencia de el inicio de un descenso silencioso? Esta es la teoría que sostiene Devrim Ozcay, ingeniero de software en Huawei.
Las estadísticas parecen contundentes: Python encabeza rankings como el índice TIOBE o las listas de proyectos en GitHub. Sin requisa, dice Ozcay, al mirar de cerca descubrimos que gran parte de esta "popularidad" corresponde a principiantes que lo usan durante uno o dos primaveras y luego lo abandonan. El resultado: una comunidad enorme, pero con escaso peso de desarrolladores experimentados. Es como un estadio satisfecho de aficionados que entran y salen sin resistir a formar un equipo sólido en el campo.
Quienes trabajan con Python lo saben: el jerigonza es cómodo, pero conveniente calmoso en comparación con alternativas modernas. Lo novedoso es cómo los desarrolladores están respondiendo a este problema: escribiendo partes críticas en Rust, un jerigonza más rápido y seguro.
Ya no se proxenetismo solo de extensiones en C (como en el pasado), sino de bibliotecas de Python reescritas casi por completo en Rust. Ejemplos como Polars (alternativa a pandas), Pydantic v2 (subsistencia de datos) o Granian (servidor web ASGI) muestran una tendencia clara: hasta internamente de la propia comunidad Python, se pesquisa escapar de sus limitaciones.
Python fue casquivana, fue útil y marcó una época. Pero puede que, para las próximas décadas, no sea suficiente.
El marketing de Python siempre ha apostado por destacar su facilidad de uso. Esto atrajo a miles de nuevos programadores, pero al mismo tiempo generó una paradoja: un gran número de usuarios no profundiza en fundamentos como la trámite de memoria o la optimización.
El resultado es una bucle: código poco eficaz → más consumo de hardware → menos motivación para mejorar. Mientras tanto, quienes buscan construir sistemas de suspensión rendimiento optan por lenguajes que exigen comprender más a fondo lo que ocurre bajo el capó.
Aunque muchas grandes compañías usan Python, su papel suele ser periférico: scripts de automatización, disección de datos, prototipos rápidos. Para sistemas centrales donde importan la confiabilidad y la velocidad, prevalecen lenguajes como Java, C# o Go. Esto refuerza la percepción de Python como una aparejo útil, pero sin poder aspirar al corazón tecnológico de las organizaciones.
Python viene siendo conocido como "el jerigonza de la IA" desde hace ya tiempo. Sin requisa, lo cierto es que en bibliotecas como TensorFlow, PyTorch o NumPy (que son las que le han cedido esa triunfo), el trabajo duro lo hacen C, C++ y CUDA. Python actúa meramente como una interfaz, una especie de "volante" que dirige un motor construido en otros lenguajes.
A medida que los modelos de IA se despliegan en móviles o sistemas embebidos, donde cada ciclo de CPU cuenta, esta capa extra se convierte en un inconveniente. Y muchas compañías ya están experimentando (aquí incluso) con Rust, Go o incluso TypeScript para pipelines de IA más eficientes.
La carrera de programador en 2017 y en el futuro (con Javier Santana)
La Python Software Foundation (PSF) es la estructura que financia el exposición central, mantiene el repositorio PyPI y coordina la comunidad. Sin requisa, sus últimos informes financieros muestran pérdidas millonarias y la menester de suspender programas de apoyo. En 2024, incluso tuvieron que pedir ayuda a empresas para poder organizar PyCon, la conferencia más importante del ecosistema. Que la institución responsable de la infraestructura del jerigonza esté al borde de la insolvencia genera un comprensible nerviosismo.
Buena parte del ecosistema de Python se mantiene gracias a trabajo voluntario y donaciones. Librerías críticas dependen de una o dos personas, lo que deja a la comunidad endeble al desgaste o desidia de esos mantenedores. La fragilidad financiera de la PSF es solo la punta del iceberg: la sostenibilidad a derrochador plazo está en muestrario.
Otro signo preocupante es la mengua acogida de las versiones más recientes que va lanzando la citada fundación: escasamente un 15% de los desarrolladores usa Python 3.13. Esto contrasta con lenguajes como Go o JavaScript, donde los equipos de exposición actualizan en cuestión de meses. El resultado es un ecosistema fragmentado, con una mayoría de proyectos estancados en versiones antiguas, lo que dificulta la innovación y la seguridad.
El manejo de entornos virtuales y paquetes sigue siendo uno de los mayores dolores de capital para la comunidad: herramientas como pip, conda o poetry compiten entre sí y suelen suscitar conflictos. Mientras tanto, otros ecosistemas ofrecen experiencias más sencillas: Rust con su cargo, Go con sus módulos integrados, o JavaScript con npm y yarn. La respuesta en Python suele ser "usa Docker"... pero esa no es una posibilidad, sino un parche.
Nadie (siquiera Ozcay) piensa que Python vaya a desaparecer mañana. Como ocurrió con COBOL, probablemente siga presente en universidades, scripts heredados y proyectos de ciencia de datos. Pero cada vez más indicios apuntan a que su rol como jerigonza de futuro está en sospecha, y que las energías innovadoras parecen moverse con destino a otros horizontes: Rust por su seguridad y rendimiento, Go por su simplicidad en sistemas distribuidos, TypeScript por su popularidad en la web, o incluso nuevos jugadores como Kotlin y Zig.
Imagen | Marcos Merino mediante IA
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