Descubra os principais fatores que tornam o uso de Python um desafio em projetos críticos
Apesar de popular, Python pode não ser a melhor escolha para todos os cenários. Entenda quando evitá-lo.
Python é acessível e versátil, mas tem limitações técnicas em projetos grandes, críticos e complexos.
Flexível no início, perigosa em refatorações. Pode gerar bugs silenciosos em produção sem ajuda do compilador.
O Global Interpreter Lock (GIL) restringe execução concorrente real. Impacta frotas de microserviços intensivos.
Entenda os fatores que influenciam na decisão de não utilizar Python
Refatorações arriscadas e ausência de validações pelo compilador
GIL trava múltiplas threads simultâneas
Ambientes quebram facilmente em updates de dependências
Falta estrutura: exige disciplina extrema para projetos robustos
Code start e manutenção inferiores a linguagens compiladas
Em automações, scripts, IA e prototipagens, Python é imbatível. Excelente porta de entrada para novatos. Essa busca por entender a ferramenta certa para cada problema, e a importância de escolher a tecnologia adequada para cada projeto, foi o que me motivou a criar o CrazyStack e, em particular, o curso de Node e React, para que desenvolvedores pudessem construir suas próprias soluções com base sólida e eficiência, sem se prender a dogmas ou modismos.
Python tem vasto suporte em ciência de dados, web scraping e automações com milhões de libs disponíveis.
Para tarefas pontuais e soluções pequenas, a curva de aprendizado baixa acelera a entrega.
Python é uma excelente linguagem, mas em contextos críticos, com foco em arquitetura limpa, performance e previsibilidade, há soluções mais adequadas.