Executando verificação de segurança...
2

Não vejo essa frase da moda. Na verdade minha observação é que está menor do que já foi. E está menor que várias outras linguaguagens. E Python tem lá seus defeitos, como toda linguagem, e com o tempo e a pessoa vai se aprofundando mais vai descobrindo novos defeitos. Quem não se aprofunda na computação, não entende o todo, e não se aprofunda de todos os mecanismos que uma linguagem oferece, não consegue fazer uma boa avaliação, e geralmente cai em algo extremamente opinativo e sem muita sustentação, seja uma avaliação positiva ou negativa.

Na verdade, para entender melhor seria bom dar uma lida em https://www.tabnews.com.br/maniero/faq-do-programador-perdidao.

A forma coo coloca os 2 grupos mostra um viés e já coloca de uma forma como se esses grupos estivessem fazendo algo errado e quem não está neles é que são "os certos". Pois bem, na verdade só tem dois grupos dos que falam que Python não deve ser usado ou não presta, e essas duas formas de qualificar já é indício de qual grupo a pessoa pertence. Se ela fala que Python não presta é do grupo das pessoas que não tem a menor ideia do que está falando. E as que sabem onde Python deve ser usado ou não, e tem vários lugares que não deve, mesmo que funcione, e quem tem viés ou não domina a computação, não sabe como agregar valor ao negócio da melhor forma, acaba não sabendo fazer essa escolha e vai escolher usar ou não usar pelos motivos errados, novamente, pode "atender" a necessidade ou não, pode ser o melhor ou não. Somente pessoas com amplo domínio da computação, mente orientado à ciência e experiência sabe fazer a escolha certa. É aquela pessoa que nem defende e nem ataca tecnologias, mas expões defeitos e anuncia qualidades, quando for pertinente. Em geral é mais importante falar dos defeitos porque são eles que morderão sua bunda um dia.

Mercado não define se a linguagem presta ou não. O argumento do mercado não se sustenta porque ele é volátil e oferta e demanda tendem a se alinharem e sempre acaba indo mais para um lado ou para outro. Há um hype grande para as pessoas irem para JS, tão grande que é uma das tecnologias mais difíceis de conseguir uma vaga, apesar do mercador enorme. Mas daqui um tempo se alguém ler isso aqui, pode percewber que já não é mais assim. Ainda que não veio a frase "Python paga as contas". Essas é uma das frases mais estúpidas já ditas por algiém, porque todas as linguagens pagam as contas, algumas são mais agradáveis que outras. Mas o que conta no final, em termos de valor a receber ou agradabilidade ou ainda se a pessoa consegue empregos mais facilmente, é mais a pessoa do que o todo, não podemos universalizar isso.

A seção de universalismo vale para quase todas as linguagens mainstream, não tem diferencial aí. Vale até para JS que é a única stack que sai framework novo quase a cada dia, mas na prática, nenhum vinga mais.

Lentidão é aceitável ou não depende de cada projeto. Muitos projetos começam aceitando e um dia descobrem que o requisito mudou, aí até pode dar conta, mas vai gastar muito mais e ter que fazer adaptações complexas. Em computação em nuvem, mobile e outros cenários não é questão de ser rápido ou não é de gerar custo ou não, de acabar com a bateria rápido ou não, de atender a expectativa do usuário pelo resultado ou não. Não é fácil decidir por isso, a não ser que tenha outros fatores que se somam a este e torna mais fácil, 7x1 é mais fácil de dizer o que é superior do que 4x4 (embora em alguns casos esse 1 pode ter um peso tão grande que ele pode bater os outros 7, tem que tomar cuidado com isso).

Bom mostrar que tem deficiências, tem várias outras, algumas mais pontuais, algumas decisões erradas, tem que analisar que a linguagem tomou um rumo que desagradou até seu criador e ela não evolui de forma tão bem gerida como antes (embora não seja tão trágico quanto algumas outras linguagens).

Python pra mim é para fazer scripts, alguns até mais poderosos, mas não para aplicação, embora algumas quase se confundem com aplicações. Acho Python um salto quando a pessoa não está mais conseguindo fazer algo no Excel ou até um Power BI. Não tenho nada contra programadores sérios usando Python, porque ela pode ser útil em cenários mais de desenvolvimento de software, mas eu vejo Python mais usado por "não programadores". Note que não estou dizendo que só ou "não programadores" deveriam usar, desenvolvedores podem se dar bem com Python em muitos cenários, mas aí Python já não tem tantos pontos fortes, é só fazer uma análise sem viés, com experiência, talvez usando a técnica SWOT. Para scripts nem precisa pensar muito, Python ganha fácil.

Devemos tomar cuidado com o "se tais instituições usam, então deve ser bom". Isso não se sustenta, isso não tem valor para seus casos. É como microsserviços, serve uma p um ou outro caso, e quero reforçar que é um ou outro, mas uma quantidade brutal de organizações está adotando só pelo hype. Ter adoção não é o mesmo que ter qualidade.

É verdade que o certo é adotar a ferramenta certa para o problema, e isso envolve muitas vezes aspectos mais políticos do que técnicos, e o fato de você ser e sua equipe serem bons em uma linguagem tem um pes o enorme, não tem nada de tão errado assim em adotar algo porque você gosta, desde que saiba que está fazendo por esse motivo e não seja uma discrepância tão grande, e entenda que terá algumas deficiências que não teria com outra ferramenta, mas que elas são aceitáveis para o projeto.

Existe um certo mito de que toda tarefa tem uma solução ideal e isso é inexorável. A melhor ferramenta para a tarefa é uma pergunta simples de fazer, mas muito difícil de responder certo.

Muitas vezes a solução ideal passa por linguagens que são boas em vários pontos, mas não perfeita em um deles. Então Java, C#, Kotlin, Swift, Go, entre outras pode ser a solução meio termo ideal. Tanto que são linguagens que geram muitos empregos, diferente de C++ ou Rust que estão aí para projetos muito específicos, a comparação de Python com essas últimas não é nem justa, tamanha a diferença de características.

S2


Farei algo que muitos pedem para aprender a programar corretamente, gratuitamente (não vendo nada, é retribuição na minha aposentadoria) (links aqui).

Carregando publicação patrocinada...
1

Suas observações se alinham bastante com o que apresentei no texto — especialmente a ideia de que nenhuma linguagem é perfeita e que maturidade é reconhecer as limitações e aplicar a ferramenta certa para cada caso. Python realmente tem defeitos, como qualquer linguagem.

Entendo seu ponto sobre a divisão dos grupos, mas meu texto também considera o grupo maduro, aquele que sabe onde Python deve ou não ser usado. Ressalto isso em duas partes distintas do texto.

"Os desenvolvedores sérios com necessidades específicas – e olha, esses têm razão. Se você tá construindo um sistema de trading de alta frequência, um driver de hardware, ou precisa de concorrência real pesada, Python não é a melhor escolha. E tá tudo bem admitir isso."

"E sabe qual a diferença entre um desenvolvedor maduro e um fanboy? O maduro admite as limitações e escolhe a ferramenta certa pro problema. Muitas vezes é Python. Às vezes não é."

Quanto ao viés, ele está presente em praticamente tudo: desde a escolha de uma camisa até a pauta de um jornal, mesmo as decisoes que tenham critérios mais técnicos definidos. Nenhuma decisão é completamente neutra, e reconhecer isso não diminui a validade de uma análise; ao contrário, ajuda a torná-la mais consciente e fundamentada.

Na minha opinião, o mercado que contrata e produz aplicações profissionais e comerciais é quem realmente define a utilidade de uma linguagem, por meio da demanda que gera.

Apesar das mudanças e do hype, nao considero o mercado volatil, pois a sobrevivencia da empresa depende em gerar valor. Volatilidade so traz retorno em mercadoespeculativo. Vejamos algumas linguagens que desde que foram lancadas sao o eixo principal da sua area de atuacao:

SQL, lançado em 1974

HTML, lançado em 1993

CSS, lançado em 1996

JavaScript, lançado em 1995

Nao consigo citar em nenhum momento dos 30 anos que essas linguagens foram lancadas que o mercado tenha adotado outras por hype.

Concordo que todas as linguagens podem, teoricamente, ‘pagar as contas’, mas na prática algumas cumprem esse papel muito melhor do que outras. Por exemplo, SQL têm muito mais relevância, vagas e demanda do que linguagens antigas e que so existe em sistema legado, como COBOL ou Pascal. Comparar linguagens ativas com essas mostra que a utilidade da ferramenta não é só teórica: é também determinada pela aplicabilidade real no mercado.

Acredito que a universalidade das linguagens que citei (SQL, HTML, CSS e JS) existe justamente porque são mainstream há muito tempo. Estarem consolidadas há várias décadas permite que sejam usadas de forma consistente em múltiplos contextos, com ecossistemas robustos e integração confiável. E, na minha crença, o Python também se tornará uma linguagem universal, devido à sua simplicidade e a forma como se conecta com essas linguagens e se torna a preferencia em novos paradigmas, como IA.

Concordo que a 'lentidão' é relativa ao contexto do projeto. Parâmetros de benchmark que podem parecer lentos em comparação a linguagens compiladas podem ser totalmente aceitáveis para negócios com menor demanda. Não é necessário ter capacidade para responder a 10 mil requisições por segundo se o seu sistema não precisa disso, por nao have demanda prevista no medio prazo.

É verdade que Python tem deficiências e algumas decisões polêmicas ao longo do tempo, e que até o próprio Guido van Rossum já expressou insatisfação com certos rumos da linguagem. Mas vale lembrar que isso é comum em projetos grandes e complexos. Por exemplo, Linus Torvalds já demonstrou frustração com algumas direções do kernel Linux, mas isso não diminui o fato de que o Linux continua sendo extremamente robusto, amplamente adotado e evoluindo de forma consistente. Da mesma forma, o fato de Python ter desafios ou decisões criticáveis não invalida seu uso e sua relevância nos projetos certos.

Respeito sua opinião sobre Python ser mais adequado para scripts, mas essa visão ignora o ecossistema e o uso profissional da linguagem. Frameworks como Django e FastAPI permitem construir aplicações web completas, escaláveis e manuteníveis, cobrindo praticamente qualquer necessidade de backend, APIs ou integração com bancos de dados.

Empresas conhecidas que usam FastAPI:

Uber: No framework Ludwig para ML, para servir modelos de forma rápida e documentada.
Netflix: Em ferramentas internas de gerenciamento de crises e operações.
Microsoft: No Azure Machine Learning e em serviços internos para implantação de modelos.
Nvidia: Em projetos de pesquisa de IA, como visão computacional e NLP.
Booking.com: Em microserviços de backend que exigem baixa latência.
Zillow: Em serviços que alimentam sua plataforma imobiliária.

Além das já mencionadas, empresas como Cisco e Expedia Group também foram reportadas como usuárias do FastAPI, consolidando a posição do framework como uma escolha de ponta para o desenvolvimento de APIs de alta performance no ecossistema Python. Nao me parece que esta sendo usadas por nao programadores que chegaram ao limite do Excel.

Sobre "se tais instituições usam, então deve ser bom" , reforco o que disse antes, quem paga desenvolvedores em sua larga maioria são as empresas, e elas usam linguagens com base na demanda e na capacidade de gerar valor e resultados concretos. Se uma empresa escolhe Python, SQL, JavaScript ou qualquer outra ferramenta para atingir seus objetivos, isso já é um indicativo forte de que a linguagem funciona no mundo real.

Concordo plenamente com o ponto levantado: nem sempre existe uma linguagem perfeita para todos os requisitos. Linguagens como Java, C#, Kotlin, Swift e Go realmente funcionam como soluções de meio termo ideais em muitos projetos, combinando versatilidade com demanda de mercado.

Agradeço seus pontos de vista e a discussão que estamos tendo. Debater com diferentes perspectivas é sempre saudável, e permite aprofundar o entendimento sobre as limitações e pontos fortes de cada linguagem, além de reforçar que a escolha certa depende do contexto e da experiência do time.

1

Meu cliente trabalha somente com python, ultra big large company , processo milhões de requisições por minutos via streaming, todos os dados eu faco tratativas de melhoramento de dados, cleanse , extração de patterns etc, tuso via python, me peegunte qual meu SLA para processar tudo isso? 680ms ... Precisa falar algo a mais em relação a velocidade? Acho que nao, programo em outras linguagens e sei que python é utilizado em pipes complexos, pois é basicamente o melhor de velocidade com menos complexidade.

0