{"id":599618,"date":"2025-09-12T16:40:33","date_gmt":"2025-09-12T15:40:33","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/?post_type=pycharm&#038;p=599618"},"modified":"2025-09-12T16:49:41","modified_gmt":"2025-09-12T15:49:41","slug":"o-estado-do-python-em-2025","status":"publish","type":"pycharm","link":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/pycharm\/2025\/09\/o-estado-do-python-em-2025\/","title":{"rendered":"O estado do Python em 2025"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Esta \u00e9 uma postagem a convite, por <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/#author\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/08\/the-state-of-python-2025\/#author\">Michael Kennedy<\/a>, fundador do Talk Python e Fellow da Python Software Foundation.<\/em><\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1280\" height=\"720\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Blog-Social-share-1280x720-1-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-599622\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p>Boas-vindas aos destaques, tend\u00eancias e principais a\u00e7\u00f5es encontrados na <a href=\"https:\/\/lp.jetbrains.com\/python-developers-survey-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">8\u00aa Pesquisa Anual dos Desenvolvedores Python<\/a>. Essa pesquisa \u00e9 conduzida em colabora\u00e7\u00e3o entre a Python Software Foundation e a equipe do PyCharm, da JetBrains.<\/p>\n\n\n\n<p>Meu nome \u00e9 Michael Kennedy. Analisei as mais de 30.000 respostas \u00e0 pesquisa, extra\u00ed as tend\u00eancias e previs\u00f5es mais significativas e identifiquei v\u00e1rias a\u00e7\u00f5es que voc\u00ea pode tomar para impulsionar a sua carreira em Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Estou em uma posi\u00e7\u00e3o privilegiada, como apresentador do podcast <em>Talk Python to Me<\/em>. Todas as semanas, nos \u00faltimos 10 anos, venho entrevistando as pessoas por tr\u00e1s de algumas das mais importantes bibliotecas e tend\u00eancias da linguagem no ecossistema do Python. Neste artigo, meu objetivo \u00e9 usar essa grande experi\u00eancia com a comunidade para compreender os resultados dessa importante pesquisa anual.<\/p>\n\n\n\n<p>Se o seu trabalho ou os seus produtos dependerem do Python, ou, mais amplamente, se voc\u00ea for um desenvolvedor, voc\u00ea ir\u00e1 querer ler este artigo. Ele fornece muitos insights dif\u00edceis de obter de outras fontes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Principais tend\u00eancias do Python em 2025<\/h2>\n\n\n\n<p>Vamos mergulhar nas tend\u00eancias mais importantes, segundo os resultados da pesquisa sobre o Python.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"787\" height=\"1600\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-14.png\" alt=\"Principais tend\u00eancias do Python em 2025\" class=\"wp-image-591587\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> O estado do Python em 2025<br \/>\r\nCom base nas respostas a uma pesquisa com mais de 30.000 desenvolvedores em Python.<br \/>\r\n<br \/>\r\n* 50% dos desenvolvedores em Python t\u00eam menos de 2 anos de experi\u00eancia profissional<br \/>\r\n* 51% usam Python para explora\u00e7\u00e3o e processamento de dados<br \/>\r\n* 46% usam Python no desenvolvimento para a Web<br \/>\r\n* O uso da FastAPI cresceu de 29% para 38% em um ano<br \/>\r\n* 83% ainda usam vers\u00f5es mais antigas do Python<br \/>\r\n* 1 em 3 contribuem em software de c\u00f3digo aberto:<br \/>\r\n\u2714\ufe0f 78% escrevem c\u00f3digo<br \/>\r\n\u2714\ufe0f 40% escrevem documenta\u00e7\u00e3o<br \/>\r\n* Os servidores Web est\u00e3o mudando para ferramentas ass\u00edncronas e baseadas em Rust<br \/>\r\n<br \/>\r\nPara onde est\u00e1 indo o Python?<br \/>\r\n* 69% planejam experimentar agentes de programa\u00e7\u00e3o por IA. A ado\u00e7\u00e3o de agentes de IA crescer\u00e1 rapidamente<br \/>\r\n* Threads paralelas est\u00e3o chegando no Python 3.14. Async, await e threading s\u00e3o essenciais<br \/>\r\nO desenvolvimento em interfaces gr\u00e1ficas e para dispositivos m\u00f3veis est\u00e1 em ascens\u00e3o<br \/>\r\n<br \/>\r\nIdeias para p\u00f4r em pr\u00e1tica em 2025<br \/>\r\n\u2714\ufe0f Experimentar a IA por agentes para aumentar a produtividade<br \/>\r\n\u2714\ufe0f Aprender uv para um gerenciamento mais r\u00e1pido de pacotes<br \/>\r\n\u2714\ufe0f Manter o conte\u00fado e as ferramentas acess\u00edveis aos iniciantes<br \/>\r\n<br \/>\r\nA Pesquisa dos Desenvolvedores em Python \u00e9 um esfor\u00e7o conjunto da Python Software Foundation e do JetBrains PyCharm.<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;<br \/>\r\nUso geral do Python: principal \u00d7 secund\u00e1rio<br \/>\r\n* Secund\u00e1rio 14%<br \/>\r\n* Principal 86%<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;-<br \/>\r\nQuantos anos de experi\u00eancia profissional em programa\u00e7\u00e3o voc\u00ea tem?<br \/>\r\n* Menos de 1 ano: 31%<br \/>\r\n* 1\u20132 anos: 19%<br \/>\r\n* 3\u20135 anos: 20%<br \/>\r\n* 6\u201310 anos: 13%<br \/>\r\n* 11 anos ou mais: 17%<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;-<br \/>\r\nQual vers\u00e3o do Python voc\u00ea usa?<br \/>\r\n* Python 3.14 2%<br \/>\r\n* Python 3.13%<br \/>\r\n* Python 3.12%<br \/>\r\n* Python 3.11 21%<br \/>\r\n* Python 3.10 15%<br \/>\r\n* Python 3.9 6%<br \/>\r\n* Python 3.8 3%<br \/>\r\n* Python 3.7 1%<br \/>\r\n* Python 3.6 1%<br \/>\r\n* Python 3.5 ou anterior: 1%<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8211;<br \/>\r\nPara que voc\u00ea usa o Python?<br \/>\r\n* An\u00e1lise de dados<br \/>\r\n* Desenvolvimento Web<br \/>\r\n* Machine learning<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;-<br \/>\r\nUso de frameworks Web<br \/>\r\n* FastAPI<br \/>\r\n* Django<br \/>\r\n* Flask<br \/>\r\n<br \/>\r\nO uso da FastAPI cresceu de 29% para 38% em um ano<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;&#8211;<br \/>\r\nLinguagens para criar m\u00f3dulos bin\u00e1rios para Python<br \/>\r\n* C++<br \/>\r\n* C<br \/>\r\n* Rust<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;-<br \/>\r\nComo voc\u00ea descreveria as suas colabora\u00e7\u00f5es com projetos de c\u00f3digo aberto no \u00faltimo ano?<br \/>\r\n* C\u00f3digo: 78%<br \/>\r\n* Documenta\u00e7\u00e3o\/Exemplos\/Educacional: 40%<br \/>\r\n* Manuten\u00e7\u00e3o\/Governan\u00e7a\/Lideran\u00e7a: 35%<br \/>\r\n* Testes: 33%<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;<br \/>\r\nQue bancos de dados voc\u00ea usa?<br \/>\r\n* PostgresSQL<br \/>\r\n* SQLite<br \/>\r\n* MySQL<br \/>\r\n\u2014&#8212;&#8212;-<br \/>\r\nQual \u00e9 a probabilidade de voc\u00ea experimentar agentes de programa\u00e7\u00e3o por IA nos pr\u00f3ximos meses?<br \/>\r\n* Muito prov\u00e1vel: 49%<br \/>\r\n* Algo prov\u00e1vel: 20%<br \/>\r\n* N\u00e3o tenho certeza: 10%<br \/>\r\n* Algo improv\u00e1vel: 4%<br \/>\r\n* Muito improv\u00e1vel: 6%<br \/>\r\n* J\u00e1 uso agentes de programa\u00e7\u00e3o por IA: 11%<br \/>\r\n<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Para explorar esses insights, ter as ferramentas certas para os seus projetos pode fazer toda a diferen\u00e7a. Experimente o PyCharm gratuitamente e fique equipado com tudo de que voc\u00ea precisa para ci\u00eancia de dados, fluxos de trabalho de aprendizado de m\u00e1quina e IA, e desenvolvimento para a Web, tudo em um s\u00f3 IDE poderoso para Python.<\/p>\n\n\n    <div class=\"buttons\">\n        <div class=\"buttons__row\">\n                                                <a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/pycharm\/\" class=\"btn\" target=\"\" rel=\"noopener\">Try PyCharm for free<\/a>\n                                                    <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A turma do Python usa Python<\/h3>\n\n\n\n<p>Vamos come\u00e7ar falando do quanto o Python \u00e9 central para as pessoas que o usam. A turma do Python usa primariamente Python. Talvez isso soe como uma tautologia \u00f3bvia, mas desenvolvedores usam muitas linguagens que n\u00e3o s\u00e3o a sua prim\u00e1ria. Por exemplo, desenvolvedores para a Web usam primariamente Python, C# ou Java, mas tamb\u00e9m usam CSS, HTML e at\u00e9 JavaScript.<\/p>\n\n\n\n<p>Por outro lado, desenvolvedores que trabalham primariamente com Node.js ou Deno tamb\u00e9m usam JavaScript, mas n\u00e3o como sua linguagem prim\u00e1ria.<\/p>\n\n\n\n<p>A pesquisa mostra que <strong>86% dos que responderam usam Python como sua linguagem principal<\/strong> para escrever programas de computador, desenvolver aplicativos, criar APIs, etc.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1041\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-15.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de uso do Python\" class=\"wp-image-591599\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> General Python usage: main vs. secondaryrn* Secondary 14%rn* Main 86%<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A maioria de n\u00f3s \u00e9 formada por programadores novatos<\/h3>\n\n\n\n<p>Para aqueles de n\u00f3s que v\u00eam programando por muito tempo \u2014 e incluo a mim mesmo nessa categoria, j\u00e1 com mais de 30 anos escrevendo c\u00f3digo \u2014 \u00e9 f\u00e1cil imaginar que a maioria das pessoas neste setor tenha uma razo\u00e1vel experi\u00eancia. \u00c9 uma suposi\u00e7\u00e3o perfeitamente razo\u00e1vel. Voc\u00ea vai a congressos e conversa com pessoas que programam h\u00e1 10 ou 20 anos. Voc\u00ea olha os seus colegas e muitos deles v\u00eam usando Python e programando por muito tempo.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas n\u00e3o \u00e9 assim que se parece o ecossistema mais amplo do Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Exatamente 50% dos que responderam t\u00eam menos de dois anos de experi\u00eancia profissional com programa\u00e7\u00e3o! E 39% t\u00eam menos de dois anos de experi\u00eancia com Python (mesmo como hobby ou em ambientes educacionais).<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1229\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-16.png\" alt=\"Estat\u00edsticas demogr\u00e1ficas do Python\" class=\"wp-image-591612\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> How many years of professional coding experience do you have?rn* Less than 1 year 31%rn* 1\u20142 years 19%rn* 3\u20145 years 20%rn* 6\u201410 years 13%rn* 11+ years 17%<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Este resultado reafirma que o Python \u00e9 uma \u00f3tima linguagem para iniciantes na carreira. A sintaxe simples (mas n\u00e3o simplista) e a facilidade de abordagem realmente t\u00eam apelo, tanto para programadores mais novos quanto para os mais experientes. Muitos de n\u00f3s adoram programa\u00e7\u00e3o e Python, e gostam de compartilhar isso com os membros mais novos da nossa comunidade.<\/p>\n\n\n\n<p>Por\u00e9m, esse achado sugere que devemos levar esses dados demogr\u00e1ficos em conta ao criarmos conte\u00fado para a comunidade. Se voc\u00ea criar um tutorial ou demonstra\u00e7\u00e3o em v\u00eddeo, n\u00e3o descuide das etapas para ajudar as pessoas a iniciarem o processo. Por exemplo, n\u00e3o diga s\u00f3 para elas instalarem um pacote. Diga que elas precisam criar um ambiente virtual, mostre-lhes como fazer isso e como ativar o ambiente. Depois, guie-as na instala\u00e7\u00e3o do pacote naquele ambiente virtual.<\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea for um fornecedor de ferramentas, como a JetBrains, dever\u00e1 se lembrar que muitos dos seus usu\u00e1rios ser\u00e3o bem novatos em programa\u00e7\u00e3o e no pr\u00f3prio Python. Isso n\u00e3o significa que voc\u00ea deva ignorar recursos avan\u00e7ados ou imbecilizar o seu produto, mas tamb\u00e9m n\u00e3o dificulte que os iniciantes o adotem.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A ci\u00eancia de dados j\u00e1 \u00e9 mais de metade de todo o Python<\/h3>\n\n\n\n<p>Este ano, 51% dos desenvolvedores Python pesquisados est\u00e3o envolvidos com explora\u00e7\u00e3o e processamento de dados, e o pandas e o NumPy s\u00e3o as ferramentas mais usadas para isso.<\/p>\n\n\n\n<p>Muitos de n\u00f3s na comunidade dos conhecedores de Python vimos falando dele como sendo dividido em ter\u00e7os: um ter\u00e7o para o desenvolvimento para a Web, um ter\u00e7o para a ci\u00eancia de dados e ci\u00eancia pura, e um ter\u00e7o para o restante.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas agora precisamos repensar esse posicionamento, pois um desses &#8220;ter\u00e7os&#8221; \u00e9 esmagadoramente a por\u00e7\u00e3o mais significativa do Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Isso ocorre no contexto n\u00e3o apenas de uma enorme explos\u00e3o de interesse em dados e IA atualmente, mas tamb\u00e9m de uma explos\u00e3o correspondente no desenvolvimento de ferramentas para se trabalhar nesse espa\u00e7o. H\u00e1 ferramentas de processamento de dados, como o Polars, novas maneiras de trabalhar com notebooks, como o Marimo, e um n\u00famero enorme de pacotes f\u00e1ceis de usar para trabalhar com LLMs, modelos de vis\u00e3o e agentes (por exemplo, Transformers, Diffusers, smolagents, LangChain\/LangGraph, LlamaIndex).<\/p>\n\n\n\n<p><strong>De fato, o centro de gravidade do Python deslocou-se mais para dados e IA<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><strong>A maioria ainda usa vers\u00f5es mais antigas do Python, apesar dos benef\u00edcios das vers\u00f5es mais recentes<\/strong>&nbsp;<\/h3>\n\n\n\n<p>A pesquisa mostra uma distribui\u00e7\u00e3o entre as vers\u00f5es mais recentes e mais antigas do runtime do Python. Muitos de n\u00f3s (15%) est\u00e3o executando a vers\u00e3o mais recente do Python, mas <strong>\u00e9 mais prov\u00e1vel que estejamos usando uma vers\u00e3o com um ano de idade ou mais (83%)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1525\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-17.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de uso das vers\u00f5es do Python\" class=\"wp-image-591623\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> Which Python version do you use?rn* Python 3.14 2%rn* Python 3.13 15%rn* Python 3.12 35%rn* Python 3.11 21%rn* Python 3.10 15%rn* Python 3.9 6%rn* Python 3.8 3%rn* Python 3.7 1%rn* Python 3.6 1%rn* Python 3.5 or lower 1%<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>A pesquisa tamb\u00e9m indica que muitos est\u00e3o usando o Docker e containers para executarem seu c\u00f3digo, o que torna ainda mais surpreendente esse valor de 83% ou mais. Com containers, basta pegar a \u00faltima vers\u00e3o do Python dentro deles. Como tudo \u00e9 isolado, n\u00e3o \u00e9 preciso se preocupar com as intera\u00e7\u00f5es do Python com o resto do sistema \u2014 por exemplo, o Python do sistema no Linux. Podemos esperar que o uso de containers traga mais flexibilidade e facilite nossa transi\u00e7\u00e3o para a vers\u00e3o mais recente do Python.<\/p>\n\n\n\n<p>Ent\u00e3o, por que as pessoas n\u00e3o atualizaram para a \u00faltima vers\u00e3o do Python? Os resultados da pesquisa d\u00e3o duas raz\u00f5es prim\u00e1rias.<\/p>\n\n\n\n<ol>\n<li>&#8220;A vers\u00e3o que estou usando atende a todas as minhas necessidades&#8221; (53%)<\/li>\n\n\n\n<li>&#8220;N\u00e3o tive tempo de atualizar&#8221; (25%)<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n<p>Talvez os 83% dos desenvolvedores que executam vers\u00f5es mais antigas do Python estejam perdendo muito mais do que imaginam. Eles n\u00e3o est\u00e3o perdendo apenas alguns recursos de linguagem, como a palavra-chave <code>except<\/code>, ou um pequeno aperfei\u00e7oamento na biblioteca-padr\u00e3o, como <code>tomllib<\/code>. <strong>As vers\u00f5es 3.11, 3.12 e 3.13 do Python tamb\u00e9m incluem grandes melhorias de desempenho<\/strong> e a pr\u00f3xima vers\u00e3o, a 3.14, vai incluir ainda mais.<\/p>\n\n\n\n<p>O incr\u00edvel \u00e9 que voc\u00ea obt\u00e9m esses benef\u00edcios sem alterar o seu c\u00f3digo. Basta escolher um runtime mais novo e o seu c\u00f3digo ser\u00e1 executado mais rapidamente. O CPython vem sendo excelente em compatibilidade retr\u00f3grada. Raramente h\u00e1 qualquer esfor\u00e7o significativo na migra\u00e7\u00e3o. Vamos dar uma olhada em alguns n\u00fameros.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>No momento, 48% das pessoas est\u00e3o usando o Python 3.11. <\/strong>Se atualizassem para a vers\u00e3o 3.13, seu c\u00f3digo seria executado aproximadamente <strong>11% mais r\u00e1pido<\/strong> no total e usaria cerca de <strong>10\u201315% menos mem\u00f3ria<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Se estiverem entre os 27% que ainda usam a vers\u00e3o <strong>3.10 ou mais antiga<\/strong>, seu c\u00f3digo receberia <strong>um espantoso aumento de cerca de 42% na velocidade<\/strong> (sem altera\u00e7\u00f5es no c\u00f3digo) e <strong>o uso da mem\u00f3ria poderia cair em cerca de 20\u201330%<\/strong>!<\/p>\n\n\n\n<p>Talvez eles ainda digam: &#8220;Bem, isso \u00e9 r\u00e1pido o bastante para n\u00f3s. N\u00e3o temos tanto tr\u00e1fego assim, etc.&#8221; Mas se eles forem como a maioria das empresas m\u00e9dias e grandes, isso \u00e9 um desperd\u00edcio incr\u00edvel de despesas com computa\u00e7\u00e3o na nuvem (que tamb\u00e9m se reflete em danos ao meio ambiente, atrav\u00e9s da energia gasta).<\/p>\n\n\n\n<p>Pesquisas d\u00e3o algumas estimativas para a computa\u00e7\u00e3o na nuvem (especificamente de base computacional):<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><strong>Empresas do meio do mercado \/ empresas &#8220;m\u00e9dias&#8221;<\/strong>\n<ul>\n<li>Conta total anual do AWS (mediana): aproximadamente US$ 2,3 milh\u00f5es (<a href=\"https:\/\/www.vendr.com\/marketplace\/aws\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vendr.com<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>Parcela do EC2 (inst\u00e2ncias de computa\u00e7\u00e3o; cerca de 50\u201370% dessa conta): US$ 1,15\u20131,6 milh\u00e3o por ano (<a href=\"https:\/\/www.cloudlaya.com\/blog\/the-real-cost-of-ec2-instance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">cloudlaya.com<\/a>)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Grandes empresas<\/strong>\n<ul>\n<li>Conta total anual do AWS: aproximadamente US$ 24\u201336 milh\u00f5es, ou seja, US$ 2\u20133 milh\u00f5es por m\u00eas (<a href=\"https:\/\/www.reddit.com\/r\/aws\/comments\/1b6r50v\/ballpark_how_much_is_your_total_spend_on_aws\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reddit.com<\/a>)<\/li>\n\n\n\n<li>Parcela do EC2 (cerca de 50\u201370%): US$ 12\u201325 milh\u00f5es por ano (<a href=\"https:\/\/www.cloudlaya.com\/blog\/the-real-cost-of-ec2-instance\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">cloudlaya.com<\/a>)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Se presumirmos que essas empresas est\u00e3o usando o Python 3.10, isso representa uma economia potencial de, respectivamente, <strong>US$ 420.000<\/strong> e <strong>US$ 5,6 milh\u00f5es<\/strong> (calculada como 30% do custo do EC2).<\/p>\n\n\n\n<p>Se a sua empresa descobrir que voc\u00ea est\u00e1 torrando de 400 mil a 5 milh\u00f5es de d\u00f3lares a mais por ano porque n\u00e3o se deu ao trabalho de tirar um dia para fazer a atualiza\u00e7\u00e3o, vai haver uma conversa dif\u00edcil.<\/p>\n\n\n\n<p>Finan\u00e7as e ecologia \u00e0 parte, \u00e9 realmente \u00f3timo poder adotar os \u00faltimos recursos da linguagem e estar no mesmo compasso que o trabalho mais significativo dos principais desenvolvedores. <strong>Tratem a atualiza\u00e7\u00e3o como prioridade<\/strong>, pessoal.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O ressurgimento dos desenvolvedores para a Web em Python<\/h3>\n\n\n\n<p>Nos \u00faltimos anos, estivemos ouvindo que o desenvolvimento para a Web estava ficando menos significativo no espa\u00e7o do Python. Duas for\u00e7as poderosas podem estar em a\u00e7\u00e3o aqui: 1) \u00c0 medida que mais pessoas com foco em ci\u00eancia de dados e IA v\u00eam para o Python, o n\u00famero relativamente est\u00e1tico de desenvolvedores para a Web passa a representar uma porcentagem menor. 2) A Web continua tendo foco no front-end e at\u00e9 que o Python no navegador se torne uma realidade pr\u00e1tica, \u00e9 prov\u00e1vel que os desenvolvedores para a Web prefiram o JavaScript.<\/p>\n\n\n\n<p>Observando os n\u00fameros de 2021 a 2023, a tend\u00eancia \u00e9 claramente decrescente: 45% \u2192 43% \u2192 42%. <strong>Mas este ano, a Web est\u00e1 de volta<\/strong>! Dos participantes, 46% relataram usar Python no desenvolvimento para a Web em 2024. Para refor\u00e7ar essa hip\u00f3tese, vimos um salto correspondente nas linguagens &#8220;secund\u00e1rias&#8221; de Web, com 15% mais uso de HTML\/CSS, 14% de JavaScript e 16% de SQL.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1355\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-18.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de casos de uso do Python\" class=\"wp-image-591634\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> What do you use Python for?rn* Data analysisrn* Web developmentrn* Machine learning<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>O grande vencedor entre os frameworks de Web para Python foi o FastAPI, que saltou de 29% para 38% (um aumento de 30%). Embora todos os principais frameworks tenham crescido de ano a ano, o salto de quase 30% do FastAPI \u00e9 impressionante. S\u00f3 posso especular sobre as raz\u00f5es. Pessoalmente, acho que provavelmente, esse salto no Python para a Web deve-se em parte ao grande n\u00famero de novatos no universo do Python. Muitos deles est\u00e3o no lado do aprendizado de m\u00e1quina, IA e ci\u00eancia de dados, e essas pessoas costumam n\u00e3o ter anos de experi\u00eancia e hist\u00f3ria consolidadas com o Flask ou o Django. Provavelmente, est\u00e3o escolhendo o mais atraente framework de Web para Python e atualmente, parece que \u00e9 o FastAPI. H\u00e1 muitos exemplos de pessoas hospedando seus modelos de aprendizado de m\u00e1quina atr\u00e1s de APIs do FastAPI.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1355\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-19.png\" alt=\"Uso de frameworks de Web no Python\" class=\"wp-image-591645\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> Web frameworks usagern* FastAPIrn* Djangorn* FlaskrnrnFastAPI usage grew from 29% to 38% in a year<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Tamb\u00e9m continua havendo uma tend\u00eancia para frameworks de Web para Python com suporte \u00e0 assincronia. No <em>Talk Python<\/em>, eu <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/blog\/posts\/talk-python-rewritten-in-quart-async-flask\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">reescrevi nosso aplicativo de Web em Python usando o Flask ass\u00edncrono<\/a> (cerca de 10.000 linhas em Python). O Django vem constantemente adicionando recursos ass\u00edncronos e o suporte a eles est\u00e1 quase completo. \u00c9 verdade que no momento, na vers\u00e3o 5.2, sua camada de bancos de dados precisa de um pouco mais de trabalho. Como diz sua equipe: &#8220;Ainda estamos trabalhando no suporte \u00e0 assincronia no ORM e em outras partes do Django.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Os servidores Web para Python est\u00e3o mudando para ferramentas ass\u00edncronas e baseadas em Rust<\/h3>\n\n\n\n<p>Vale mencionar brevemente que os servidores de aplicativos em produ\u00e7\u00e3o que hospedam aplicativos e APIs de Web em Python tamb\u00e9m est\u00e3o mudando. Com base em relatos, vejo duas for\u00e7as em a\u00e7\u00e3o aqui: 1) A mudan\u00e7a para frameworks ass\u00edncronos requer servidores de aplicativos com suporte a <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Asynchronous_Server_Gateway_Interface\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ASGI<\/a>, n\u00e3o apenas a <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Web_Server_Gateway_Interface\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">WSGI<\/a>. 2) O Rust est\u00e1 assumindo um papel cada vez mais central na execu\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo Python (vamos falar mais disso daqui a pouco).<\/p>\n\n\n\n<p>Nesse ponto, a maior perda no \u00faltimo ano foi o completo fracasso do uWSGI. At\u00e9 fizemos um podcast no <em>Python Bytes<\/em>, chamado <em>We Must Replace uWSGI With Something Else<\/em> (&#8220;Precisamos Substituir o uWSGI por Outra Coisa&#8221;), examinando essa situa\u00e7\u00e3o em detalhes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Tamb\u00e9m vimos o Gunicorn lidar com uma parte menor da carga de trabalho ass\u00edncrona, devido a servidores com assincronia nativa, como o <a href=\"https:\/\/www.uvicorn.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uvicorn<\/a> e o <a href=\"https:\/\/github.com\/pgjones\/hypercorn\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Hypercorn<\/a>, que s\u00e3o capazes de <a href=\"https:\/\/github.com\/encode\/uvicorn\/pull\/2183\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">operar de forma independente<\/a>. Novos servidores baseados em Rust, como o <a href=\"https:\/\/github.com\/emmett-framework\/granian\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Granian<\/a>, tamb\u00e9m ganharam muitos adeptos.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Agora o Rust \u00e9 a forma de acelerarmos o Python<\/h3>\n\n\n\n<p>Nos \u00faltimos dois anos, o Rust se tornou o copiloto de desempenho do Python. O Python Language Summit de 2025 <a href=\"https:\/\/pyfound.blogspot.com\/2025\/06\/python-language-summit-2025-what-do-core-developers-want-from-rust.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">revelou<\/a> que &#8220;algo entre um quarto e um ter\u00e7o de todo o c\u00f3digo nativo sendo enviado ao PyPI para novos projetos usa Rust&#8221;, indicando que &#8220;as pessoas est\u00e3o optando por iniciar novos projetos usando Rust&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>Observando os resultados da pesquisa, vemos que o uso do Rust cresceu de 27% para 33% em extens\u00f5es bin\u00e1rias de pacotes Python.&nbsp;&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1293\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-20.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de linguagens para desenvolver m\u00f3dulos bin\u00e1rios para Python\" class=\"wp-image-591657\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> Languages for building binary modules for Pythonrn* C++rn* Crn* Rust<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Vemos isso no ecossistema com o sucesso do Polars para ci\u00eancia de dados e do Pydantic para praticamente todas as \u00e1reas. Estamos observando isso at\u00e9 para servidores de aplicativos em Python, como o novo Granian.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O Python tipado est\u00e1 ganhando melhores ferramentas<\/h3>\n\n\n\n<p>Outra tend\u00eancia importante deste ano \u00e9 o Python tipado. Voc\u00ea j\u00e1 deve ter visto informa\u00e7\u00f5es de tipos em Python em defini\u00e7\u00f5es de fun\u00e7\u00f5es como:&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><code>def add(x: int, y: int) -&gt; int: ...&nbsp;<\/code><\/p>\n\n\n\n<p>Isso j\u00e1 est\u00e1 no Python h\u00e1 um bom tempo. No entanto, est\u00e1 havendo um esfor\u00e7o renovado para tornar o Python tipado mais comum e mais tolerante. J\u00e1 temos ferramentas como o mypy desde os prim\u00f3rdios da tipagem, mas o objetivo delas era mais orientado \u00e0 consist\u00eancia geral dos programas. S\u00f3 nos \u00faltimos meses, j\u00e1 vimos o lan\u00e7amento de duas novas ferramentas de tipagem de alto desempenho:<\/p>\n\n\n\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/github.com\/astral-sh\/ty\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ty<\/a>, da Astral \u2014 um verificador de tipos Python e servidor de linguagem, extremamente r\u00e1pido, escrito em Rust.<\/li>\n\n\n\n<li><a href=\"https:\/\/pyrefly.org\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Pyrefly<\/a>, da Meta \u2014 um verificador mais r\u00e1pido de tipos Python, tamb\u00e9m escrito em Rust.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Os dois t\u00eam o objetivo de serem as ferramentas da pr\u00f3xima gera\u00e7\u00e3o de verificadores de tipos. Al\u00e9m disso, as duas ferramentas oferecem protocolos de servidores de linguagem (LSPs) extremamente r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n<p>Notou alguma semelhan\u00e7a? As duas ferramentas foram escritas em Rust, corroborando minha afirma\u00e7\u00e3o anterior de que &#8220;o Rust se tornou o copiloto de desempenho do Python&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>A prop\u00f3sito, caso voc\u00ea queira saber mais sobre o projeto do ty, <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/episodes\/show\/506\/ty-astrals-new-type-checker-formerly-red-knot\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">eu entrevistei a equipe<\/a> por tr\u00e1s dele quando ele foi anunciado, algumas semanas atr\u00e1s.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">C\u00f3digo e documentos s\u00e3o a maior parte das contribui\u00e7\u00f5es de c\u00f3digo aberto<\/h3>\n\n\n\n<p>H\u00e1 muitas maneiras diferentes e \u00fanicas de contribuir com c\u00f3digo aberto. Provavelmente, a primeira ideia que ocorre \u00e0 maioria das pessoas quando pensa em um colaborador \u00e9 a de algu\u00e9m que escreve c\u00f3digo e acrescenta um novo recurso a um projeto. Por\u00e9m, h\u00e1 maneiras menos vis\u00edveis de contribuir, mas que tamb\u00e9m s\u00e3o importantes, como fazer triagem de issues e revisar solicita\u00e7\u00f5es de pull.<\/p>\n\n\n\n<p>Ent\u00e3o, quais partes da comunidade contribu\u00edram para o c\u00f3digo aberto, e de que formas?<\/p>\n\n\n\n<p>A pesquisa nos mostra que um ter\u00e7o dos desenvolvedores contribuiu para o c\u00f3digo aberto. Isso se manifesta primariamente como contribui\u00e7\u00f5es de c\u00f3digo e documenta\u00e7\u00e3o\/tutoriais.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1062\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-21.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de contribui\u00e7\u00f5es para o c\u00f3digo aberto em Python\" class=\"wp-image-591670\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> In the past year, how would you describe your contributions to open source?rn* Code 78%rn* Documentation \/ Examples \/ Educational 40%rn* Maintainer \/ Governance \/ Leadership 35%rn* Tests 33%<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Documentos em primeiro lugar<\/h3>\n\n\n\n<p>Tipicamente, onde voc\u00ea aprende como desenvolvedor ou cientista de dados? Os participantes disseram que os documentos v\u00eam em primeiro lugar. H\u00e1 muitas maneiras de aprender linguagens e bibliotecas, mas as pessoas gostam mais de documentos. Esta \u00e9 uma boa not\u00edcia para os mantenedores de c\u00f3digo aberto. Significa que o esfor\u00e7o feito na documenta\u00e7\u00e3o (e nos tutoriais inclu\u00eddos) \u00e9 bem aproveitado. \u00c9 uma maneira clara, simples e direta de melhorar a experi\u00eancia dos usu\u00e1rios com o seu projeto.<\/p>\n\n\n\n<p>Al\u00e9m disso, este achado est\u00e1 de acordo com <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/episodes\/show\/504\/developer-trends-in-2025\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><em>Developer Trends in 2025<\/em><\/a> (&#8220;Tend\u00eancias dos Desenvolvedores em 2025&#8221;), um epis\u00f3dio de painel em um podcast que fiz com desenvolvedores experientes em Python, incluindo o pr\u00f3prio Paul Everitt, da JetBrains. Todos os participantes do painel concordaram que os documentos v\u00eam em primeiro lugar, embora a pesquisa tenha colocado o YouTube em uma posi\u00e7\u00e3o muito mais alta do que os participantes do podcast pensaram, com 51%. Lembre-se, nossa comunidade tem uma m\u00e9dia de 1\u20132 anos de experi\u00eancia e 45% deles t\u00eam menos de 30 anos.<\/p>\n\n\n\n<p>Um novato poderoso \u00e9 a s\u00e9rie de ferramentas de IA das quais todos estamos ouvindo falar (e muitos de n\u00f3s est\u00e3o usando). O uso de ferramentas de IA como forma de aprendizado aumentou de 19% para 27% (um aumento de 42% em um ano)!<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">O PostgreSQL \u00e9 o rei dos bancos de dados para os Pythonistas<\/h3>\n\n\n\n<p>Quando se perguntou aos participantes qual banco de dados eles escolheram (se houvesse algum), predominou o PostgreSQL. O PostgreSQL \u00e9 o rei dos bancos de dados em Python e continua crescendo, de 43% para 49%. S\u00e3o mais 14% em um ano, o que \u00e9 not\u00e1vel para um projeto de c\u00f3digo aberto de 28 anos de idade.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1214\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-22.png\" alt=\"Estat\u00edsticas dos bancos de dados usados pelos desenvolvedores em Python\" class=\"wp-image-591682\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> What databases do you use?rn* PostgresSQLrn* SQLitern* MySQL<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Um detalhe interessante aqui, al\u00e9m de o Postgres ser t\u00e3o usado, \u00e9 que o uso de todos os seis principais bancos de dados aumentou em um ano. Provavelmente, este \u00e9 outro indicador de que o pr\u00f3prio desenvolvimento para a Web voltou a crescer, como discutimos acima.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Tend\u00eancias para o futuro<\/h2>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A IA por agentes ser\u00e1 uma loucura<\/h3>\n\n\n\n<p>Minha primeira tend\u00eancia para o futuro \u00e9 que a IA por agentes mudar\u00e1 tudo na programa\u00e7\u00e3o. A IA por agentes costuma ser citada como uma ferramenta da chamada <a href=\"https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=_2C2CNmK7dQ\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">vibe coding<\/a>, t\u00e3o criticada e amada ao mesmo tempo. Por\u00e9m, <strong>a vibe coding esconde o fato de que as ferramentas de IA por agentes s\u00e3o notavelmente produtivas quando usadas em conjunto com um engenheiro ou cientista de dados talentoso<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<p>Outras pesquisas, que n\u00e3o a da PSF, indicam que em 2023, cerca de 70% dos desenvolvedores estavam usando ou planejando usar ferramentas de programa\u00e7\u00e3o por IA, e em 2024, cerca de 44% dos desenvolvedores profissionais j\u00e1 as usavam diariamente.<\/p>\n\n\n\n<p>O relat\u00f3rio do <em>Estado do Ecossistema dos Desenvolvedores em 2023<\/em>, da JetBrains, observou que em apenas uns dois anos, &#8220;as ferramentas de gera\u00e7\u00e3o de c\u00f3digo baseadas em IA deixaram de ser uma pesquisa interessante para se tornarem uma parte importante dos conjuntos de ferramentas de muitos desenvolvedores&#8221;. Saltando para 2025, segundo a pesquisa do <em>Estado do Ecossistema dos Desenvolvedores em 2025<\/em>, <strong>quase metade dos participantes (49%) planejava experimentar agentes de programa\u00e7\u00e3o por IA no ano seguinte<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full\"><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" width=\"1600\" height=\"1242\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2025\/08\/image-23.png\" alt=\"Estat\u00edsticas de uso de agentes de programa\u00e7\u00e3o por IA\" class=\"wp-image-591695\"\/><\/figure>\n\n\n                    <div class=\"alert \">\n            <p><strong>Note:<\/strong> How likely are you to try AI coding agents in the next months?rn* Very likely 49%rn* Somewhat likely 20%rn* Not sure 10%rn* Somewhat unlikely 4%rn* Very unlikely 6%rnI*  already use AI coding agents 11%<\/p>\n        <\/div>\n    \n\n\n\n\n\n\n<p>Gerentes de programa\u00e7\u00e3o em grandes empresas de tecnologia afirmaram que quase n\u00e3o podem contratar desenvolvedores que n\u00e3o adotem a IA por agentes. A diferen\u00e7a de produtividade entre aqueles que a adotam e aqueles que a evitam \u00e9 simplesmente grande demais (um aumento estimado de 30% na produtividade com a IA).<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><code>Async<\/code>, <code>await<\/code> e threading est\u00e3o ficando centrais no Python<\/h3>\n\n\n\n<p>O futuro estar\u00e1 cheio de concorr\u00eancia no Python. J\u00e1 discutimos como os frameworks Web e servidores de aplicativos Python est\u00e3o todos indo na dire\u00e7\u00e3o da execu\u00e7\u00e3o ass\u00edncrona, mas isso \u00e9 s\u00f3 uma parte de uma tend\u00eancia poderosa.<\/p>\n\n\n\n<p>O Python 3.14 ser\u00e1 a primeira vers\u00e3o com suporte total ao Python com threads livres. Trata-se de uma vers\u00e3o do runtime do Python que n\u00e3o usa a GIL (&#8220;global interpreter lock&#8221;, &#8220;trava global do interpretador&#8221;) e foi inicialmente adicionada como um experimento no CPython 3.13.<\/p>\n\n\n\n<p>Logo na \u00faltima semana, o conselho diretor e os principais desenvolvedores aceitaram as threads livres como uma parte permanente da linguagem e do runtime. Os efeitos disso ter\u00e3o um alcance enorme. Os desenvolvedores e cientistas de dados ter\u00e3o que pensar com mais cuidado sobre c\u00f3digo com threads que inclua travas, condi\u00e7\u00f5es de corrida e os benef\u00edcios no desempenho que vir\u00e3o com isso. Talvez os mantenedores de pacotes, especialmente aqueles com extens\u00f5es de c\u00f3digo nativo, tenham que reescrever uma parte do seu c\u00f3digo para darem suporte ao Python com threads livres sem entrarem eles mesmos em condi\u00e7\u00f5es de corrida ou travamentos por conflito.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas tamb\u00e9m h\u00e1 muitas vantagens nisso. Estou escrevendo isto no Apple Mac Mini M4 mais barato. Este computador vem com 10 n\u00facleos de CPU. Isso significa que at\u00e9 que essa mudan\u00e7a apare\u00e7a no Python, o m\u00e1ximo de desempenho que poderei obter de um \u00fanico processo em Python ser\u00e1 de 10% do que a minha m\u00e1quina realmente pode oferecer. Quando o Python com threads livres fizer totalmente parte do ecossistema, devo chegar muito mais perto da capacidade m\u00e1xima com um programa-padr\u00e3o em Python, usando threading e as palavras-chaves &#8220;async&#8221; e &#8220;await&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>As palavras-chaves <code>async<\/code> e <code>await<\/code> n\u00e3o s\u00e3o meras ferramentas para desenvolvedores Web que querem escrever c\u00f3digo mais concorrente.&nbsp; Elas est\u00e3o aparecendo em cada vez mais lugares. Uma ferramenta para isso que encontrei recentemente foi o <a href=\"https:\/\/temporal.io\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Temporal<\/a>. Esse programa tira proveito do loop de eventos &#8220;asyncio&#8221;, mas substitui os truques-padr\u00e3o de threading inteligente com execu\u00e7\u00e3o duradoura por toda a m\u00e1quina. Voc\u00ea pode simplesmente aguardar alguma a\u00e7\u00e3o e, nos bastidores, obter execu\u00e7\u00e3o duradoura, que sobrevive \u00e0 reinicializa\u00e7\u00e3o da m\u00e1quina. Portanto, compreender <code>async<\/code> e <code>await<\/code> vai ficar cada vez mais importante, \u00e0 medida que mais ferramentas as usarem de formas interessantes, como fez o Temporal.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqui, vejo paralelos com a forma como o Pydantic fez muita gente se interessar mais pelos tipos do Python do que se interessariam de outra forma.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Interfaces gr\u00e1ficas e dispositivos m\u00f3veis est\u00e3o em ascens\u00e3o<\/h3>\n\n\n\n<p>Minha \u00faltima tend\u00eancia para o futuro \u00e9 que as interfaces gr\u00e1ficas e o Python em dispositivos m\u00f3veis est\u00e3o em ascens\u00e3o. Quando pensamos em aplicativos nativos no iOS e no Android, s\u00f3 podemos sonhar em usar Python t\u00e3o cedo para desenvolv\u00ea-los.<\/p>\n\n\n\n<p>No Python Language Summit de 2025, Russell Keith-Magee apresentou seu trabalho para tornar o iOS e o Android plataformas com suporte de n\u00edvel 3 no CPython. Isso foi detalhado na PEP 730 e na PEP 738. Essa \u00e9 uma condi\u00e7\u00e3o necess\u00e1ria, mas n\u00e3o suficiente para permitir a cria\u00e7\u00e3o de aplicativos verdadeiramente nativos usando Python que sejam publicados nas lojas de aplicativos.<\/p>\n\n\n\n<p>De forma mais geral, tem havido algumas ideias interessantes e novas abordagens nas interfaces de usu\u00e1rio para Python. Tivemos Jeremy Howard, da fast.ai, introduzindo o <a href=\"https:\/\/www.fastht.ml\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">FastHTML<\/a>, que permite criar aplicativos Web modernos em Python puro. O <a href=\"https:\/\/nicegui.io\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NiceGUI<\/a> est\u00e1 vindo com for\u00e7a como uma excelente maneira de criar aplicativos Web e PWAs em Python puro.<\/p>\n\n\n\n<p>Espero que essas mudan\u00e7as, especialmente quanto aos dispositivos m\u00f3veis, liberem poderosos casos de uso, dos quais falaremos por muitos anos.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ideias pr\u00e1ticas<\/h2>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea j\u00e1 viu os resultados e as minhas interpreta\u00e7\u00f5es e previs\u00f5es. E agora, o que voc\u00ea deve fazer com isso? \u00c9 claro que voc\u00ea n\u00e3o \u00e9 obrigado a nada, mas estou encerrando este artigo com algumas ideias pr\u00e1ticas, para ajudar voc\u00ea a tirar proveito dessas ondas tecnol\u00f3gicas e de c\u00f3digo aberto.<\/p>\n\n\n\n<p>Aqui est\u00e3o seis ideias pr\u00e1ticas que voc\u00ea pode colocar em a\u00e7\u00e3o depois de ler este artigo. Escolha a sua favorita, que voc\u00ea ainda n\u00e3o esteja aproveitando, e veja se ela pode ajudar voc\u00ea a se desenvolver mais no espa\u00e7o do Python.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 1: aprender uv<\/h3>\n\n\n\n<p>O <a href=\"https:\/\/astral.sh\/uv\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uv<\/a>, o incr\u00edvel pacote e ferramenta de gerenciamento para Python, teve um salto incr\u00edvel de 0 a 11% no ano em que foi lan\u00e7ado (e esse crescimento demonstrou que continua em 2025). Essa ferramenta baseada em Rust unifica os recursos de muitas das ferramentas mais importantes que voc\u00ea j\u00e1 conhecia e faz isso com alto desempenho e recursos incr\u00edveis.<\/p>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea precisa ter o Python na m\u00e1quina? Basta dar um <code>run uv venv venv<\/code> e voc\u00ea ter\u00e1 instalado a \u00faltima vers\u00e3o est\u00e1vel e criado um ambiente virtual. E isso \u00e9 s\u00f3 o come\u00e7o. Se voc\u00ea quiser saber a hist\u00f3ria completa, eu fiz <a href=\"https:\/\/talkpython.fm\/episodes\/show\/453\/uv-the-next-evolution-in-python-packages\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">uma entrevista com Charlie Marsh<\/a> sobre a segunda gera\u00e7\u00e3o do uv, l\u00e1 no <em>Talk Python<\/em>.<\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea decidir instalar o uv, assegure-se de <a href=\"https:\/\/github.com\/astral-sh\/uv?tab=readme-ov-file#installation\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">usar os instaladores stand-alone<\/a>. Eles permitem que o uv gerencie a si mesmo e melhore com o tempo.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 2: usar o Python mais recente<\/h3>\n\n\n\n<p>Vimos que 83% dos participantes da pesquisa n\u00e3o est\u00e3o usando a \u00faltima vers\u00e3o do Python. N\u00e3o seja um deles. Use um ambiente virtual ou um container e instale a vers\u00e3o mais recente do Python. Atualmente, a maneira mais r\u00e1pida e f\u00e1cil de fazer isso \u00e9 usar o uv, pois isso n\u00e3o afeta o Python do sistema e outras configura\u00e7\u00f5es (veja a a\u00e7\u00e3o 1!).<\/p>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea fizer implanta\u00e7\u00e3o ou desenvolvimento em containers do Docker, tudo que voc\u00ea precisa fazer \u00e9 instalar a \u00faltima vers\u00e3o, o Python 3.13, e executar estas duas linhas:<\/p>\n\n\n\n<pre class=\"EnlighterJSRAW\" data-enlighter-language=\"python\" data-enlighter-theme=\"\" data-enlighter-highlight=\"\" data-enlighter-linenumbers=\"\" data-enlighter-lineoffset=\"\" data-enlighter-title=\"\" data-enlighter-group=\"\">RUN curl -LsSf https:\/\/astral.sh\/uv\/install.sh | sh\nRUN uv venv --python 3.13 \/venv<\/pre>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea desenvolver localmente em ambientes virtuais (como eu), basta remover a palavra-chave <code>RUN<\/code> e usar o uv para criar o ambiente. Naturalmente, atualize o n\u00famero da vers\u00e3o \u00e0 medida que novas vers\u00f5es principais do Python forem lan\u00e7adas.<\/p>\n\n\n\n<p>Fazendo esta a\u00e7\u00e3o, voc\u00ea poder\u00e1 aproveitar todo o potencial do Python mais moderno, desde os benef\u00edcios de desempenho at\u00e9 os recursos da linguagem.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 3: aprender IA por agentes<\/h3>\n\n\n\n<p>Se voc\u00ea for um dos que ainda n\u00e3o experimentaram a IA por agentes, voc\u00ea deve a si mesmo uma olhada nisso. Eu entendo por que as pessoas evitam usar IA e LLMs. S\u00f3 para come\u00e7ar, a legalidade com rela\u00e7\u00e3o \u00e0 propriedade intelectual \u00e9 duvidosa. Os danos ambientais podem ser reais e a amea\u00e7a aos empregos e \u00e0 autonomia dos desenvolvedores n\u00e3o pode ser ignorada. Mas usar modelos de primeira linha para IA <em>por agentes<\/em>, n\u00e3o apenas chatbots, permite que voc\u00ea seja tremendamente produtivo.<\/p>\n\n\n\n<p>N\u00e3o estou recomendando que se fa\u00e7a vibe coding. Mas voc\u00ea j\u00e1 desejou que uma biblioteca ou pacote existisse, ou talvez uma ferramenta de linha de comando para automatizar alguma parte simples do seu trabalho? D\u00ea essa tarefa a um agente de IA e voc\u00ea n\u00e3o estar\u00e1 agregando d\u00edvida tecnol\u00f3gica \u00e0 sua aplica\u00e7\u00e3o principal e a uma parte do seu dia. Sua produtividade ter\u00e1 ficado muito maior.<\/p>\n\n\n\n<p>Outro erro que as pessoas cometem aqui \u00e9 experimentar a IA por agentes usando os modelos mais baratos ou gratuitos. Quando eles n\u00e3o funcionam t\u00e3o bem, as pessoas usam isso como evid\u00eancia e dizem: &#8220;Viu s\u00f3? Isso n\u00e3o \u00e9 t\u00e3o \u00fatil. S\u00f3 inventa coisas e faz tudo errado.&#8221; Assegure-se de escolher o melhor modelo poss\u00edvel ao seu alcance e se voc\u00ea quiser dar uma olhada de verdade, gaste US$ 10 ou US$ 20 por m\u00eas para ver o que realmente \u00e9 poss\u00edvel.<\/p>\n\n\n\n<p>Recentemente, a JetBrains lan\u00e7ou o Junie, um assistente de programa\u00e7\u00e3o por agentes para seus IDEs. Se voc\u00ea estiver usando um desses IDEs, definitivamente <a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/junie\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">d\u00ea uma olhada no Junie<\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 4: aprender a ler Rust b\u00e1sico<\/h3>\n\n\n\n<p>Os desenvolvedores Python devem pensar em aprender o b\u00e1sico do Rust \u2014 n\u00e3o para substituir o Python, mas para complement\u00e1-lo. Como j\u00e1 discuti na nossa an\u00e1lise, o Rust est\u00e1 ficando cada vez mais importante nas partes mais significativas do ecossistema do Python. Definitivamente, n\u00e3o recomendo que voc\u00ea se torne um desenvolvedor Rust, em vez de um Pythonista, mas a capacidade de ler Rust b\u00e1sico ser\u00e1 uma habilidade boa de se ter, para entender o que est\u00e3o fazendo as bibliotecas que voc\u00ea est\u00e1 usando.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 5: investir em entender threading<\/h3>\n\n\n\n<p>Os desenvolvedores Python v\u00eam trabalhando principalmente fora do dom\u00ednio do threading e da programa\u00e7\u00e3o paralela. No Python 3.6, as incr\u00edveis palavras-chaves &#8220;async&#8221; e &#8220;await&#8221; foram adicionadas \u00e0 linguagem. Por\u00e9m, elas se aplicavam apenas \u00e0 concorr\u00eancia quanto \u00e0s entradas e sa\u00eddas. Por exemplo, se eu fizer uma chamada a um servi\u00e7o Web, talvez eu use a biblioteca HTTPX e aguarde essa chamada. Esse tipo de concorr\u00eancia evita principalmente condi\u00e7\u00f5es de corrida, esse tipo de coisas.<\/p>\n\n\n\n<p>Mas agora, o verdadeiro threading paralelo est\u00e1 chegando ao Python. Com a PEP 703 oficial e totalmente aceita como parte do Python 3.14, precisaremos compreender como funciona o threading de verdade. Isso envolver\u00e1 compreender travas, sem\u00e1foros e mutexes.<\/p>\n\n\n\n<p>Isso ser\u00e1 um desafio, mas tamb\u00e9m ser\u00e1 uma \u00f3tima oportunidade de aumentar dramaticamente o desempenho do Python.<\/p>\n\n\n\n<p>No Python Language Summit de 2025, quase um ter\u00e7o das palestras falou de concorr\u00eancia e do threading, de uma forma ou de outra. Certamente, isso \u00e9 uma indica\u00e7\u00e3o do que est\u00e1 por vir.<\/p>\n\n\n\n<p>Nem todo programa que voc\u00ea escrever envolver\u00e1 concorr\u00eancia ou threading, mas estas duas coisas ser\u00e3o onipresentes, o suficiente para tornar importante ter uma compreens\u00e3o b\u00e1sica. Se voc\u00ea tiver interesse em aprender mais sobre isso, h\u00e1 <a href=\"https:\/\/training.talkpython.fm\/courses\/python-concurrency-deep-dive\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">um curso que criei sobre o &#8220;async&#8221; no Python<\/a>. Al\u00e9m disso, Cheuk Ting Ho, da JetBrains, escreveu um excelente artigo com o t\u00edtulo de <a href=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pycharm\/2025\/06\/concurrency-in-async-await-and-threading\/\"><em>Faster Python: Concurrency in async\/await and threading<\/em><\/a> (&#8220;Python mais r\u00e1pido: concorr\u00eancia com async\/await e threading&#8221;), que vale a pena ler.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">A\u00e7\u00e3o 6: lembrar-se dos novatos<\/h3>\n\n\n\n<p>Minha a\u00e7\u00e3o final para voc\u00ea \u00e9 manter as coisas acess\u00edveis para os iniciantes, toda vez que voc\u00ea desenvolver ou compartilhar algo. Metade da base de desenvolvedores Python usa a linguagem h\u00e1 menos de dois anos e a maioria tamb\u00e9m n\u00e3o tem mais que dois anos de experi\u00eancia em programa\u00e7\u00e3o. Para mim, isso ainda \u00e9 not\u00e1vel.<\/p>\n\n\n\n<p>Ent\u00e3o, quando voc\u00ea sair por a\u00ed pelo mundo para falar, escrever ou criar pacotes, bibliotecas e ferramentas, lembre-se que voc\u00ea n\u00e3o deve presumir que as pessoas tenham anos de conhecimento comunit\u00e1rio sobre trabalhar com v\u00e1rios arquivos no Python, ambientes virtuais, fixa\u00e7\u00e3o de depend\u00eancias e muito mais.<\/p>\n\n\n\n<p>Voc\u00ea tem interesse em aprender mais? <a href=\"https:\/\/lp.jetbrains.com\/python-developers-survey-2024\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Confira aqui os <em>resultados completos da Pesquisa dos Desenvolvedores Python<\/em><\/a>.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Comece a desenvolver com o PyCharm<\/h2>\n\n\n\n<p>O PyCharm j\u00e1 traz desde o in\u00edcio tudo de que voc\u00ea precisa para ci\u00eancia de dados, fluxos de trabalho de aprendizado de m\u00e1quina e IA, e desenvolvimento para a Web \u2014 tudo em um s\u00f3 poderoso IDE.<\/p>\n\n\n    <div class=\"buttons\">\n        <div class=\"buttons__row\">\n                                                <a href=\"https:\/\/www.jetbrains.com\/pycharm\/\" class=\"btn\" target=\"\" rel=\"noopener\">Try PyCharm for free<\/a>\n                                                    <\/div>\n    <\/div>\n\n\n\n\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"author\">Sobre o autor<\/h2>\n\n\n    <div class=\"about-author \">\n        <div class=\"about-author__box\">\n            <div class=\"row\">\n                                                            <div class=\"about-author__box-img\">\n                            <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/blog.jetbrains.com\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/michael-kennedy.jpg\" alt=\"Michael Kennedy\" loading=\"lazy\">\n                        <\/div>\n                                        <div class=\"about-author__box-text\">\n                                                    <h4>Michael Kennedy<\/h4>\n                                                <p>u003cspan style=u0022font-weight: 400;u0022u003eMichael is the founder of Talk Python and a PSF Fellow. Talk Python is a podcast and course platform that has been exploring the Python ecosystem for over 10 years. At his core, Michael is a web and API developer.u003c\/spanu003e<\/p>\n                    <\/div>\n                            <\/div>\n        <\/div>\n    <\/div>\n","protected":false},"author":1086,"featured_media":599622,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","categories":[952,8377],"tags":[5377,73,6443],"cross-post-tag":[8851,7130],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/599618"}],"collection":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm"}],"about":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/types\/pycharm"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1086"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=599618"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/599618\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":599667,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/pycharm\/599618\/revisions\/599667"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media\/599622"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=599618"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=599618"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=599618"},{"taxonomy":"cross-post-tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/blog.jetbrains.com\/pt-br\/wp-json\/wp\/v2\/cross-post-tag?post=599618"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}