Cancelado el JIT experimental de Python

Tras haberlo reflexionado, parece que los autores de la PEP han decidido no seguir buscando la aprobación del consejo. El 19 de Octubre, Savannah Ostrowski anunció la retirada de la PEP 744. "El Consejo Directivo establece un listón muy alto para una propuesta de este alcance y consideramos que no disponemos de la capacidad necesaria para sacar adelante la versión actual. Seguimos creyendo en la dirección técnica planteada, incluyendo el soporte para la ejecución multihilo sin restricciones y una interfaz basada en métodos [...] "

[#9 Supercinexin]

#7 Django y FastAPI son lo suficientemente eficientes y una solución perfectamente válida para la inmensa mayoría de aplicaciones que utilizas. Pero no es de eso de lo que estábamos hablando.

[#1 Suigetsu]

A día de hoy todo lo que haga falta alta eficiencia en Python se hace en código compilado en C o cualquier otro lenguaje rápido, para lo demás la velocidad de Python es más que suficiente, realmente no veo cuál es el punto de meterse en el berenjenal de hacer un JIT, quién quiera eficiencia tiene mil alternativas.

[#3 ed25519]

#1 muchos los modulos que necesitan velocidad estan escritos en c/c++ o rust. Hace años trabaje en un systema que mezclaba c++ y python y funcionaba de lujo, las partes que necesitaban velocidad y eran python se reescribian a c++ (migramos de swig a boost::python si no recuerdo mal)

[#8 Suigetsu]

#3 muchos los modulos que necesitan velocidad estan escritos en c/c++ o rust
Exacto, es lo que he comentado, librerías como numpy o pytorch son interfaces para llamar código compilado y eficiente en C.

[#5 Supercinexin]

#1 Python se usa en muchos sitios donde no tiene sentido meter módulos de bajo nivel C++/Rust y todos esos sitios se podrían beneficiar enormemente de un JIT. Simplemente piensa en desarrollo web (aplicaciones Django, FastAPI...): ¿qué es lo que quieres hacer ahí a bajo nivel con C++? No hay caso. Sin embargo, tener un JIT haría las aplicaciones más rápidas, además sin que los webdevelopers tuvieran que aprender otro lenguaje con el que no están tan familiarizados.

Por poner un ejemplo, vamos.

[#7 Suigetsu]

#5 Ya, pero si has decidido usar Django o FastAPI es que la eficiencia no son tus prioridades, si no añadir una capa de abstracción que te permita reducir los costes de desarrollo.
Si realmente quisieras hacer un desarrollo web muy eficiente siempre has tenido alternativas mejores.

[#2 LaSaBe]

El detalle está en que se retira la PEP 744, aunque sus autores siguen defendiendo la dirección técnica. Para una propuesta de ese tamaño también cuenta disponer de gente que pueda mantenerla.

[#4 mstk]

Con la IA python ya no tiene sentido. ¿por que hacer que la ia te escriba en un lenguaje interpretado si te lo hace igual de bien con uno compilado?

[#6 Supercinexin]

#4 Con la IA precisamente Python tiene más sentido que nunca porque es el lenguaje estrella que hace de interfaz con prácticamente todas las librerías y aplicaciones de ML y de procesamiento de datos que existen: Tensorflow, Spark, PyTorch... todo eso está hecho en C++, Java y lenguajes compilados para tener paralelización, optimización a nivel de CPU/GPU y alto rendimiento... y la interfaz de programación es todo Python para que a los científicos e ingenieros de datos les sea mucho más…