Acho que o pessoal diz que Python nao presta mais pelo meme, ta ligado?

Penso que ser fanboy de linguagem de programacao eh um dos piores habitos que um programador pode ter (na minha humilde opiniao).

Aqui na empresa demos o kick start com inteligencia artificial usando diversas POCs com Python e Ollama, sinceramente fiquei pasmo com a facilidade que eh desenvolver algo que soluciona uma dor de uma forma tao simples, acho que nem em Golang eu poderia fazer algo parecido ashuahsaushs.

Otimo post!

Falar q não presta é forte demais, mas tb não gosto.

Sobre ponto de performance em específico: Concordo, geralmente na maioria dos casos de uso, não são os milhões de TPS a mais q um .net da vida tem nos benchmarks que farão a diferença real.

Geralmente a maior parte das lentidão de software corporativo estão no tempo de espera de serviços externos (dbs, cache, apis, arquivos, etc), do q em processamento bruto. Embora performance de Python me incomode, não uso isso como muleta pra não usar.

Sobre "capacidade de se conectar com tudo que você precisa para construir soluções completas."
Isso é o básico, qualquer linguagem q se preze oferece isso. Sem isso já estariam mortas de verdade. Não considero isso um ponto positivo válido na análise.

Sobre popularidade
Popular sim, mas popularidade não siginifica ser bom, significa apenas que caiu no gosto popular - se as pessoas são qualificadas pra analisar se é bom, ou se estão apenas seguindo a manada, é outra história. Muita coisa ruim é popular - músicas, filmes, programas de tv, e tecnologias tb.

Mas acho q a simplicidade de criar um script, instalar pacotes e executar; aliado a baixa verbosidade de codificação, foram fatores importantes, válidos e realmente bons para o aumento da popularidade.

Issi colaborou pra ser uma porta de entrada no ensino de programação, e contribuiu muito pra popularidade.

Agora, meus pontos sobre não gostar
Venho de paradigmas orientado a objetos e tipagens fortes (C# como principal lang). Meu primeiro contato com Python foi por volta de 2010 pra aprendizado, fiz uns cursos, e na época não gostei. Depois no decorrer da vida, só pra coisas simples, como lambas, pequenas automações e pipelines. Agora recentemente começei um projeto Python devido a frameworks de Gen IA onde ele está realmente a frente das outras langs. Dessa vez criando um sistema corporativo, com perspectiva de uso por 5k de users únicos por dia, e 20k mensal em média. Minha opinião atualizada: Achei uma experiência de desenvolvimento horrível.

Meus pontos:

• Tipagem fraca pode ser bom pra início, mas se torna facilmente um incômodo (mesma treta do js). Problemas q pegariamos em tempo de build, só aparecem em tempo de execução ou no teste automatizado se cobrir tudo (q é muito trampo). Isso força mais nossa cognição no dia a dia.
• Intellisense infere muita coisa q não funciona devido ao problema de tipagem, e novamente, só vemos em tempo de execução.
  • Exemplo: Um método q recebe um argumento tipado, mas um dos locais q chama manda um dict por engano, e outro local manda o objeto. Isso funciona, mas dependendo das funções utilizadas internamente, pode dar erro.
• Mutação da estrutura de classes: Isso de permitir definir/excluir atributos dinamicamente no objetos além dos definidos na classe é um ponto periogoso para desorganização.
• Lentidão para startup de projeto em debug: lentidão pra iniciar o projeto FastAPI em modo debug é irritante no dia a dia - Não sei se é coisa do meu setup, mas percebi a lentidão a partir do momento q começei a usar fastapi.
• Muito dos benefícios q muita gente exalta, não passam de wrappers em cima de outros projetos compilados nativamente para o SO; e, q na maioria dos casos tb possuem wrappers para outras linguagens (ex.: tesseract para ocr, opencv para imagens, sphinix para audio, etc..). Sendo, os ports das langs fortemente tipadas mais intuivos de usar.
• Muito sobre a baixa verbosidade tb exaltada como benefício, no fim são design de classes e libraries, não méritos sintático da linguagem.
• Embora performance bruta não seja meu principal fator, o mal suporte a mutli-tread, não aproveitando arquitetura de cpu multi-core de hoje em dia, é um forte ponto contra. Nao digo nem pra um processamento bruto de um job pesado em cpu, mas para performace várias pequenas coisas paralelas em ambientes de alta concorrência. Isso pode afetar bem o workload.
• Outra coisa q me incomoda bastante é o gerenciador de dependências muito fraco. O pip install adiciona pacotes ao ambiente global, e não ao projeto. Então o dev desavisado atualiza um pacote em outro projeto, e tem impacto global. Depois esquece de atualizar o requerements.txt. Tb não há uma boa experiência para salvar novos pacotes no requerements.txt. Sei dos ambientes virtuais do pyenv/venv pra resolver conflitos, mas em geral, é uma estrutura arcaica, e que demanda outro aprendizado extra (aqui aquela facilidade inicial do contato com a linguagem, começa a se complicar). Outros gerenciadores de pacotes e build como nuget, mavem, gradle já resolvem de forma melhor e intuitiva.
• Mal planejamento de retrocompatibilidade: Quem é mais velho provavelmente tem um rancor guardado das breaking changes das versões 2.7 pra 3.x kkkk.
• Também senti falta de "syntax sugars" como:
  • operadores ternários (fáceis de concatenar várias operações)
  • colaescing operator
  • pattern match um pouco verboso pra condições complexas.

E, pra falar uma coisa boa q gostei: Curti o conceito de "union" pra informar que um argumento pode assumir N tipos de dados diferentes. E, estou pensando se considero falta de overload de métodos como algo ruim, ou se union vai me fazer não achar isso incômodo.

Pra finalizar: Como dev, gosto de contratos fortes, explícitos, q deixam claro o propósito do desenvolvimento, e evitam desvios acidentais. Digitar mais código por isso não é um malefício na minha filosofia - e, apenas se muletar em cima de verbosidade de código pra dar hate na lang, tb é apenas uma visão míope da situação.

#paz kkkk

📦 Packaging

Quem nunca teve uma build EM DOCKER que do nada parou de funcionar em produção sem alteração de código e precisou ser refatorada da noite para o dia?

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).

Para prototipar alguma ideia, não tem nada melhor que Python.

Meus 2 cents,

Parabens pelo post !

Python eh vida - de script a app, tem uma versatilidade absurda.

Uma das coisas que mais gosto nele eh a velocidade de criar prototipos e PoC (Proof of Concept) - estes dias precisei escrever um MCP server para integracao com uma aplicacao e em menos de 1 dia ja tinha tudo funcionando e validado, usando FastMCP (e pydantic).

Sim, a velocidade final do app talvez esteja longe do ideal - mas para o dia-a-dia funciona que eh uma beleza e a manutencao eh simples.

Saude e Sucesso !

Eu amo python, python é vida!!!
Vou sair pra almoçar e vou lendo o texto todo, nem pude parar pra ler.
Espero me surpreender com isso kkkk, volto pra editar depois...

Sensacional o texto, muito obrigado por isso.

vcs tão sentindo o peso da popularidade hehehe

PHP ontem, hoje e sempre! "Vivinho da Silva", e sempre será pra mim. De longe minha primeira opção. E "php vanilla", salvo um dotenv do vlucas e um dumper do symfony, de resto tudo na unha. Opção mesmo. JS na segunda posição, vanilla também. E python em terceiro. Começando "esboços" com flash... Nunca vai haver a linguagem perfeita, como não existe pessoa perfeita. E infelizmente mi-mi-mi sempre vai ter. Cabe a nós ignorar e não contribuir pra "morte" da nossa linguagem querida e usual por boatos e comentários sem fundamento.

Meus 2 Cents:

🚨 As Críticas Que Fazem Sentido (Sim, Elas Existem)
Olha, vou ser honesto: Python tem limitações reais e fingir que não existem é desonestidade intelectual.

🔒 GIL (Global Interpreter Lock): Limita concorrência real com threads. Se você precisa de paralelismo pesado, vai ter que usar multiprocessing (mais pesado) ou considerar outra linguagem.

🕵️ Tipagem dinâmica: Em projetos grandes, pode virar bagunça. Por isso surgiram ferramentas como mypy e type hints — reconhecendo o problema e oferecendo solução.

📦 Packaging: Historicamente foi uma dor. Melhorou muito com Poetry e uv, mas ainda não é perfeito.

⚡ Performance bruta: Sim, é mais lento que linguagens compiladas. Não dá pra negar.

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.

Eu amo Ruby, e posso dizer RUBY NÃO PRESTA.

É o tipo de baboseira que vai perseguir qualquer iniciante no mundo da prgramação.

Mas, vamos olhar por outro lado.

Veja que toda linguagem vai ter dialetos (Ruby tem o JRuby), Python tem o IronPython, StacklessPython, ...

A arquitetura de software permite a mixture of experts onde um mesmo sistema pode ser um pipeline onde a melhor linguagem/ferramenta atua no seu melhor caso de uso.

O que resta são três perguntas:

• Onde?
• Como?
• Porquê?

Escolhi C.

• Onde?
  Em embarcados
• Como?
  Utilizando para orquestrar o microcontrolador
• Porque?
  Porque C é a linguagem que melhor atua no baixo nível

Eu escolhi Ruby

• Onde?
  Backend Web
• Como?
  Através do framework RubyOnRails
• Porque?
  As gems são facilmente integraveis, a comunidade é grande e o framework é maduro

Tudo que precisamos é de uma base e uma decisão, não precisa ser cargo cult de uma linguagem, os melhores não são. Eles busccam entender o problema, e escolher o que melhor se adapta a este problema.

Depende totalmente do tipo de problema que está sendo resolvido. Cada linguagem tem seus pontos fortes e limitações, e não faz sentido generalizar dizendo que “Python não presta” sem considerar o contexto e a natureza do projeto. Para tarefas de automação, scripts rápidos, prototipação e áreas como data science e machine learning, Python costuma ser insuperável em produtividade e facilidade de uso, além de ter uma comunidade enorme e muitos recursos prontos.

Mas, quando entra a questão de performance e principalmente redução de custos em cloud, aí a história muda bastante. Os benchmarks mostram que Python normalmente não consegue entregar o mesmo desempenho de linguagens como JavaScript (Node.js), Java, Go, ou Rust, principalmente em ambientes serverless, onde a performance tem impacto direto no tempo de execução e, consequentemente, no preço pago na nuvem. Vários estudos evidenciam que aplicações em Python demoram mais para processar a mesma carga que outras linguagens, encarecendo o custo operacional quando se escalam as soluções.

No final das contas, tudo depende da necessidade do projeto. Se performance bruta e custo em cloud são fatores críticos, principalmente em sistemas de alto volume ou que rodem com grande frequência, Python provavelmente não é a melhor escolha. Agora, se a prioridade for ir do zero ao MVP rapidamente, integração com bibliotecas de terceiros, ou trabalhar em áreas como ciência de dados, aí o Python brilha e entrega como poucas outras opções.

É essa ador que eu passo com PHP, uma linguagem WEB fantástica com uma ótima performance mas abafada pelo hype e modinhas.

Dito isto, python não presta

.net hj .net amanhã .net pra sempre, se precisar fazer algo em python eu mando o Cláudio fazer, eu fico na minha especialidade

Não é a melhor, apenas popular. Representa bem a incapacidade da massa: enquanto o povo se torna cada vez mais limitado, as inteligências artificiais evoluem. Alguns “programadores” chegam a ter medo de quebrar a unha ao digitar um simples ; ou de fritar o cérebro por não saber que, ao abrir uma {, é preciso também fechar.