Muito interessante esta análise, vejo que a adoção é dado o fato da curva de aprendizado da linguagem que é menor do que outras, mesmo você conseguindo fazer o "mesmo" em outras o esforço e o nível de projeção delas eram focados inicialmente para "use cases" diferentes.

Contanto que novas abordagens estão surgindo para se obter o melhor dos mundos, como por exemplo com este conjunto:

https://www.modular.com/mojo

Bom demais a sua publicação para refletirmos sobre o uso de cada uma delas.

Não tinha como ser diferente, a curva de aprendizado de Python ser menor é um dos fatores determinante para sua adoção.

Dei uma olhada rápida no Mojo, e é muito interessante  a proposta que ela traz. Não fui muito fundo e é bem difícil fazer previsões certeiras quando o assunto é tecnologia "emergente", mas parece que ela pode realmente usar o melhor dos dois mundos - isso é incrível, é um projeto e tanto!

Muito interessante esta análise, vejo que a adoção é dado o fato da curva de aprendizado da linguagem que é menor do que outras, mesmo você conseguindo fazer o "mesmo" em outras o esforço...

Muito interessante esta análise, vejo que a adoção é dado o fato da curva de apr · ktfth

Porquê continuamos a usar Python para criar soluções de Inteligência Artificial(IA) e Machine Learning (ML) mesmo sendo menos eficiente que outras linguagens em desempenho bruto?