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Python: como a linguagem mais lenta virou a rainha das redes neurais

O Python foi criado em 1991, muito antes do atual boom de IA, e por anos foi considerado lento por ser interpretado e por causa do GIL. Ainda assim, virou a principal linguagem das redes neurais e do data science: bibliotecas como NumPy e PyTorch delegam os cálculos pesados a um código C rápido e às GPUs, enquanto o desenvolvedor escreve um código simples e legível. No índice TIOBE, o Python ocupa o primeiro lugar há vários anos.

Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
Python: como a linguagem mais lenta virou a rainha das redes neurais
Fonte: Habr AI. Colagem: Hamidun News.
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O Python, criado por Guido van Rossum em fevereiro de 1991, se consolidou em 2026 como a principal linguagem de machine learning e data science, apesar da fama de ser uma das mais lentas. Uma análise publicada no Habr explica que o segredo não está na velocidade da linguagem em si, mas na sua arquitetura e no seu ecossistema.

Por que o Python é considerado lento

O Python é mais lento que as linguagens compiladas porque é interpretado, usa tipagem dinâmica e conta com o bloqueio global do interpretador (GIL), que impede que várias threads executem bytecode em paralelo. O interpretador analisa cada linha durante a execução, e não antes dela, e daí vem a perda de velocidade.

A linguagem, no entanto, está longe de ser nova. A primeira versão do Python saiu em 1991 e recebeu o nome do programa de comédia britânico «Monty Python's Flying Circus». O Python 2.0 surgiu em 2000, e o Python 3.0, incompatível com ele, em 2008, ou seja, anos antes do atual boom de IA e da maioria dos frameworks modernos de web e ML.

Como o Python conquistou o machine learning

O Python se tornou o padrão em data science graças a um ecossistema de bibliotecas que transferem os cálculos pesados para código C/C++ rápido e para as placas de vídeo. O desenvolvedor escreve um script simples e legível, e quem faz as operações matriciais por baixo dos panos não é o interpretador, e sim backends otimizados.

Os principais marcos desse ecossistema:

  • 1991 — Guido van Rossum lança a primeira versão do Python
  • 2006 — surge o NumPy, biblioteca para cálculos rápidos com arrays escrita em C
  • 2008 — chega o pandas, para trabalhar com dados tabulares
  • 2015 — o Google abre o código-fonte do framework TensorFlow
  • 2016 — o Facebook (hoje Meta*) lança o PyTorch, que se tornou o padrão na pesquisa

Foi essa combinação de «sintaxe amigável por cima, C e CUDA rápidos por baixo» que eliminou a principal objeção ao Python: o usuário não precisa sacrificar velocidade em nome da simplicidade, porque os trechos críticos para o desempenho já estão escritos em linguagens de baixo nível.

O que o Python oferece ao desenvolvedor

A principal vantagem do Python é a baixa barreira de entrada e a legibilidade do código. Por isso, ele é escolhido tanto por iniciantes quanto por pesquisadores, para quem é mais importante testar uma hipótese rapidamente do que extrair o máximo do hardware. Pela filosofia da linguagem, um código simples e claro vale mais que um código engenhoso e «rápido».

«Simples é melhor que complexo.

A legibilidade conta.» — Tim Peters, «O Zen do Python» (PEP 20)

Os rankings também confirmam a popularidade: no índice TIOBE, que acompanha a demanda por linguagens de programação, o Python ocupa o primeiro lugar há vários anos, à frente de líderes tradicionais como C e Java.

O que isso significa

A história do Python mostra que, para uma linguagem dominar a IA, o que pesa não é a velocidade «bruta», mas o ecossistema e a facilidade de uso: a matemática pesada pode ser delegada ao C e à GPU, e as pessoas ficam com uma sintaxe simples. É por isso que uma linguagem de 1991, e não as recém-chegadas mais rápidas, virou a cara da atual onda de redes neurais.

Perguntas frequentes

Quem criou o Python e em que ano?

O Python foi criado pelo programador holandês Guido van Rossum, e a primeira versão saiu em fevereiro de 1991. O nome da linguagem não faz referência à cobra, mas ao programa de comédia «Monty Python's Flying Circus».

Por que o Python é lento, mas é usado em machine learning?

O interpretador do Python é lento por causa da tipagem dinâmica e do GIL, mas, em ML, os cálculos pesados são executados por bibliotecas como NumPy, TensorFlow e PyTorch, escritas em C/C++ rápido e rodando em GPU. O desenvolvedor escreve código simples, e a velocidade vem do backend de baixo nível.

O Python é a linguagem de programação mais popular?

Segundo o índice TIOBE, o Python ocupa o primeiro lugar entre as linguagens de programação há vários anos, em grande parte graças ao boom de data science e machine learning.

*A Meta foi reconhecida como organização extremista e é proibida na Rússia.

ZK
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