E como não poderia faltar, o que não falta é gente metendo pau na linguagem (em sua maioria, javeiros) falando que a linguagem é ruim, porque é simples (já ouvi muito isso), ou que não é performatica e o código que ele demorou 2 semanas a mais do que eu pra fazer rodou 0.4 segundos mais rápido. Então você não vai fugir dos "bairristas", mas programador de verdade não costuma perder tempo falando mal de linguagem.

Pura verdade. O pior é ver gente experiente falando mal achando que sabe tudo sobre todos os assuntos e não sabe nada a fundo, muito menos sobre a grandiosidade da comunidade, ecossistema e qualidade das bibliotecas Python. Nem se dão o trabalho de pesquisarem o que tá rolando de novidade. Parecem papagaio repetindo as mesmas frases "ah o GIL, o GIL, o GIL" hahah

Na maioria das áreas em que é usado, em 99,99% dos casos, Python dá conta muito bem em performance. Quando chegar ao ponto próximo de não dar conta, a infraestrutura é que escala, não a linguagem. Ainda assim, quando precisar melhorar a linguagem, dá para fazer melhorias (como o Facebook(PHP) e Instagram(Python) fizeram, mas até chegar nesse ponto vc está milionário para pagar engenheiros fazerem o que precisar) ou colocar outras linguagens em pontos críticos.

Venho vendo várias bibliotecas Python usando Rust na parte pesada dando a liberdade de codar em Python bem mais rápido no que precisar em todo o resto, como sempre aconteceu, só que antes era mais com Python usando C/C++.

Só para citar algumas com performances fantásticas: ConnectorX (trazer dados do BD para Dataframes), Polars (Dataframes como da Pandas), Granian / Robyn / socketify (web apps HTTP, WSGI, ASGI, Websockets), msgspec (serialização e validação JSON, MessagePack, YAML e TOML), ruff (análise e formatação de código), asyncpg (cliente PostgreSQL).

Botar uma ideia em prática rápido e ter manutenção mais fácil, como Python faz, tem um porquê e se vc não fizer isso tem um preço. Se fosse só performance, todos estariam fazendo tudo em Rust ou até Assembly.