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Como parei de ser refém do hype tech e descobri a universalidade

Cara, vou te contar uma verdade que ninguém fala: em 2025, você já sabe metade do que precisa para ser um dev intergalático. Sério! Mas a gente Dev ainda perde tempo tentando aprender a última lib do hype.

1️⃣ A Realidade de 2025: Linguagens Universais

Pensa comigo: HTML, CSS, JavaScript e SQL são tipo o inglês do mundo tech. Todo dev precisa saber, funcionam em qualquer lugar e nunca ficam velhas.

SQL virou universal pra caramba:

  • BigQuery, Snowflake, DuckDB, Spark…
  • Até o MongoDB hoje fala "SQL-like"
  • Machine Learning? DuckDB + scikit-learn já rola
  • Dados são o novo petróleo e SQL é a bomba que extrai

HTML/CSS/JS invadiram literalmente tudo:

  • VS Code? Web virou desktop (Electron)
  • Discord, Spotify, WhatsApp Desktop? Também
  • Apps mobile? React Native é JS
  • Apps desktop? Eel, Tauri e Electron dominando

Se você já sabe essas linguagens, você já tem superpoderes. O resto é só embalagem diferente.

2️⃣ O Paradoxo da Escolha 🎪

Python, como todo o mundo open source, sofre do próprio sucesso. Virou aquele mercadão onde você tem 50 vendedores oferecendo a mesma solução com marcas diferentes:

Para interface: Tkinter, PyQt, Kivy, Dear PyGui, wxPython…
Cada uma com sua sintaxe maluca que você só usa ali.

Para dados: Pandas criou um dialeto próprio que só funciona em Python.
Enquanto isso, DuckDB faz a mesma coisa com SQL puro – aquela linguagem que você usa em PostgreSQL, MySQL, BigQuery, e que roda 2-10x mais rápido.

Para gráficos: Matplotlib, Seaborn, Plotly…
Cada uma com sua "mágica" particular. Enquanto Chart.js com JavaScript faz a mesma coisa e funciona em qualquer navegador, mobile, desktop…

Pergunta honesta: por que aprender 5 sintaxes diferentes quando com HTML/CSS/JS você já faz interface mais bonita em 1/10 do tempo?

3️⃣ DuckDB vs Pandas: O Plot Twist de 2025 👀

Com SQL (DuckDB):

SELECT categoria, AVG(preco) as preco_medio
FROM vendas
WHERE data > '2024-01-01'
GROUP BY categoria
ORDER BY preco_medio DESC;

Com Pandas (Python):

df[df['data'] > '2024-01-01'] \
  .groupby('categoria')['preco'] \
  .mean() \
  .sort_values(ascending=False)

As perguntas que mudaram minha perspectiva:

  1. Qual sintaxe é mais legível para qualquer pessoa?
  2. Qual você encontra em 1000 lugares diferentes?
  3. Qual tem mais profissionais no mercado que dominam?
  4. Qual roda mais rápido? (Spoiler: DuckDB ganha por 2-10x)

A resposta é clara: SQL funciona em todo lugar, Pandas só em Python.

4️⃣ Minha Jornada: Da Complexidade para a Simplicidade 🛣️

Já fui vítima do paradoxo da escolha:

  • Tkinter (aprendi, esqueci, nunca mais usei profissionalmente)
  • PyQt (mesma coisa)
  • Kivy (idem)
  • 15 bibliotecas de gráficos diferentes
  • Pandas para tudo (em transição)

O que realmente uso todo dia (e serve em qualquer lugar):

  • SQL → funciona em Python, R, Java, Go, ferramentas de BI, planilhas…
  • HTML/CSS/JS → web, mobile, desktop, dashboards, apresentações…
  • Python → a lógica por trás, automação, scripts + libs que não me obrigam a aprender sintaxe nova quando a roda já foi inventada

A virada de chave: de especialista em bibliotecas específicas → especialista em linguagens universais.

Resultado prático: Meu último projeto levou 2 semanas em vez de 2 meses. A produtividade disparou!

5️⃣ Guia Prático: Como Escapar do Paradoxo 🧭

Antes de aprender qualquer coisa nova, faço essas perguntas:

  1. "Essa sintaxe me prende aqui ou serve em outros lugares?"
  2. "Se eu mudar de stack amanhã, esse conhecimento vem comigo?"
  3. "Quantas vagas pedem isso vs linguagens universais?"
  4. "Existe uma alternativa universal que faz a mesma coisa?"

Minhas escolhas estratégicas hoje:

Eel em vez de Tkinter/PyQt (HTML/CSS/JS para interface)
DuckDB em vez de Pandas puro (SQL universal + performance)
Chart.js em vez de Matplotlib (funciona em qualquer lugar)
Tecnologias web sempre que possível

Não é sobre abandonar Python – é sobre usar Python com tecnologias universais.

6️⃣ A Realidade Crua do Mercado 💼

Contratação real:

"Precisamos de dev que saiba SQL" → Vaga em Python, Java, Go, Rust…
"Precisamos de dev que saiba Tkinter" → 🤡 (só em legacy code)

Versatilidade > Especialização:

Dev SQL trabalha com dados em QUALQUER linguagem
Dev HTML/CSS/JS faz interface em QUALQUER plataforma
Dev Tkinter/PyQt… bem, faz interface só em Python

E não posso terminar um texto em 2025 sem falar de IA… 🤖

Quer saber por que universalidade é ainda mais importante na era da IA? As IAs são MUITO melhor treinadas em tecnologias universais!

ChatGPT, Claude, Copilot conhecem SQL de cabo a rabo porque tem bilhões de exemplos na internet. HTML/CSS/JS? Mesma coisa. Mas tenta pedir ajuda com uma lib obscura do Python… boa sorte!

Na prática:

  • Pergunta sobre SQL → resposta perfeita em segundos
  • Pergunta sobre HTML/CSS → código que funciona de primeira
  • Pergunta sobre Tkinter → "vou tentar, mas não garanto" 😅

A IA virou seu pair programmer. Faz sentido falar a mesma língua que ela domina, não?

O que eu vejo acontecendo:

  • Pandas perdendo espaço para DuckDB e Polars
  • Tkinter/PyQt sendo substituídos por soluções web
  • SQL virando skill obrigatória até para frontend
  • JavaScript dominando até backend (Node.js) e mobile

7️⃣ Conclusão: Universalidade é Liberdade 🏆

Antes (Paradoxo da Escolha):

  • 10+ bibliotecas diferentes para memorizar
  • Sintaxes que só servem num contexto
  • Conhecimento que vira obsoleto rápido
  • Dependência de ecossistemas específicos

Depois (Universalidade):

  • 4 linguagens que funcionam em qualquer lugar
  • Sintaxes que se transferem entre projetos
  • Conhecimento que acumula e se potencializa
  • Liberdade total para escolher stack

Reflexão honesta:

  • Quantas bibliotecas Python você aprendeu que hoje são irrelevantes?
  • Quanto tempo gastou aprendendo sintaxes que só servem num lugar?
  • O que teria acontecido se tivesse investido esse tempo em SQL, HTML, CSS, JS?

Minha conclusão depois de 6 meses testando isso:

Aprenda Python pela lógica, pelos recursos, pela comunidade incrível. Mas para interfaces, dados e visualizações, vá de tecnologias universais.

A universalidade não é sobre saber menos — é sobre saber o que realmente importa a longo prazo.


E aí, faz sentido ou achou que tô viajando?

Comenta qual foi a pior biblioteca Python que você investiu tempo e depois descobriu que existia uma alternativa universal mais simples!

PS: Tô usando Python com Eel + HTML/CSS/JS faz 6 meses e NUNCA mais olhei pra trás. O chefe achou que eu tinha contratado designer! 😎


Tags: #python #sql #duckdb #pandas #javascript #html #css #carreira #produtividade #universais #aifuturo

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No fim o que nunca muda é os fundamentos.

Apesar de JavaScript ter uma base enorme, não quer dizer que imortal.

Não quero ser chato, eu entendi o poste, porém é importante frizar isso.

Antes eu não ligava muito para fundamentos. Achava papo chato de guru da tecnologia, sendo que com o mínimo de código Python e JavaScript já fazem quase tudo.

Porém, com os fundamentos você aprende qualquer coisa muito mais fácil. Sabe JavaScript, porém ele morreu? E agora? Quem tem os fundamentos só precisa lidar com syntaxe e a filosofia da linguagem, porque fundamentos não muda.

Vai aprender Go? Quem sabe concorrência pega logo assuntos como channels, groutines.

Esse é um exemplo na prática

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Concordo totalmente com você. Na minha opinião, os fundamentos são extremamente importantes — talvez a parte mais crítica do problema — mas ainda representam apenas metade da história.

Programar sempre envolve lidar com dois desafios complementares: compreender a lógica do que precisa ser feito e expressar isso através da sintaxe de alguma linguagem.

Ser agnóstico na linguagem e focar em fundamentos, nos conceitos universais — algoritmos, estruturas de dados, recursão, loops, condicionais — ajuda muito, porque esses conceitos funcionam em qualquer linguagem. Mas isso não significa que dá para escapar de aprender sintaxe: cada linguagem tem suas regras e jeitos de escrever, e ainda é preciso se virar com elas.

Fundamentos diminuem a curva de aprendizado, sim, mas ela ainda existe e é multiplicada pela quantidade de opções disponíveis.

Seguindo o exemplo do texto: desenvolvimento de interfaces gráficas em Python. Tem as bibliotecas consolidadas, tipo tkinter, PyQt/PySide e wxPython, e as mais novas, como Kivy, DearPyGui, Flet, Eel, PySimpleGUI e NiceGUI. Todo ano aparecem outras, entram em hype, e a lista só cresce. Tentando aprender todas elas, não se sai do lugar.

Enquanto, neste exemplo, HTML, CSS e JavaScript resolvem o mesmo problema de forma universal: aprende uma vez e usa sempre, seja web, desktop ou mobile, e ainda não mostram sinais de desaparecer tão cedo.

No fim, acho que nossos pontos se complementam perfeitamente: fundamentos sólidos resolvem o primeiro problema (a lógica), e tecnologias universalistas resolvem o segundo (a sintaxe), sem se perder no mar infinito de opções que surgem todo ano.

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Muito interessante teu ponto de vista!
Trabalho com dados e realmente DuckDB e Polars têm se destacado com relação a Pandas... Ainda ficam atrás de Spark para processamento em larga escala, mas são propósitos diferentes...

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por que aprender 5 sintaxes diferentes quando com HTML/CSS/JS você já faz interface mais bonita em 1/10 do tempo?

Porque nem sempre você pode se dar o luxo de pagar o overhead de recursos que o software vai ter

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Verdade, performance e uso de recursos importam, e concordo que tecnologias nativas realmente consomem menos — isso é fato técnico. Em contextos específicos como sistemas embarcados, IoT, ou aplicações que rodam em hardware muito limitado, faz toda a diferença mesmo.

Mas pra maioria dos casos q atuo — web, desktop corporativo, dashboards, MVPs — o overhead de recursos virou bem menos crítico. Hardware evoluiu muito, e apps como VS Code, Slack e Discord provam que dá pra construir experiências excelentes com essas tecnologias.

No fim, acho que a escolha depende muito do contexto: se recursos são críticos pro caso de uso específico, beleza, vai de nativo. Mas pra maioria dos projetos, velocidade de desenvolvimento e manutenibilidade pesam mais que alguns MB extras de RAM. Talvez meu texto original tenha faltado deixar esse contexto mais claro. Valeu por levantar esse ponto!

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O resultado da aplicacao com eel é perfeita. Html, CSS - o eel ligando as funções entre o front end e o backened em python.

Nõa sei aqui no tabnews pode, mas se puder, to pensando em postar um mini tutorial para o pessoal conhecer.

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