En lo que a lenguajes de programación se refiere, Python es una de las estrellas del momento. Dependiendo del índice que consultemos, es el más usado o está cerca, pero en cualquier caso, su relevancia en el desarrollo ya no puede infravalorarse. Es un lenguaje fenomenal para Devops, desarrollo web, aprendizaje automático o Data Science, y las proyecciones apuntan a que si sus competidores se van a permanecer estables en cuánto a búsquedas relacionadas, las de Python van a crecer exponencialmente.
Netflix siempre ha sido una compañía muy abierta en lo que respecta a contar cómo gestiona a nivel de desarrollo todos los procesos. Siguiendo esa línea, y de cara a la Pycon de Cleveland, han publicado un artículo en su blog de tecnología](https://medium.com/netflix-techblog/python-at-netflix-bba45dae649e) en el que repasan el protagonismo de Python lo largo de muchas de las áreas de desarrollo de la empresa, desde las implicados en garantizar la seguridad hasta las encargadas de los algoritmos de recomendación, pasando por su red propia de distribución de contenido Open Connect**.
Ser intuitivo para resolver problemas de red, la clave del uso de Python en Netflix
Que se usen estas carátulas y no otras depende de herramientas escritas en Python.
Según el artículo, coordinado por Amjith Ramanujam, una forma sencilla aunque imprecisa de pensar cómo funciona Netflix es pensar que todo lo que ocurre antes de que pulsemos Play ocurre en los servidores de Amazon en Amazon Web Services, mientras que todo lo que pasa después, como la propia reproducción del vídeo, pasa en la red Open Connect Network. Así, el contenido está situado lo más cerca posible del usuario, para reducir los costes de operación de Netflix y de los ISP y mejorar la experiencia final.
Para diseñar, construir y operar esta compleja infraestructura, Python juega un gran papel, pues mucho del software interno está escrito con el lenguaje.
Otro departamento de la compañía cuyas herramientas están escritas en Python es el de Demand Engineering, que se encarga de asignar y distribuir recursos en función del tráfico y la conmutación por error. El servicio que lidia con ello también está basado en Python, y utiliza Numpy, Scipy, Boto3 o RQ** para ejecutar análisis numéricos, para hacer cambios en su infraestrucura AWS o para ejecutar cargas de trabajo asíncronas.
Algunas de estas librerías matemáticas, junto a otras como Ruptures o Pandas, se utilizan para alertas y en trabajo de análisis estadístico de manos del equipo CORE de Netflix, que también utiliza Python para automatizar tareas, para explorar datos y limpieza, junto a otros usos de visualización. Otra gran área donde Python resulta imprescindible es en entrenamiento para aprendizaje automático, en algoritmos de recomendación, algoritmos para la elección del arte que muestra o algoritmos de marketing.
Además de en estos, Netflix también hace uso de aprendizaje automático en cientos de casos a lo largo de muchas divisiones de la compañía, siendo gran cantidad de las aplicaciones potenciadas por Metaflow, un framework de Python que facilita la labor de ejecutar proyectos de aprendizaje automático desde la etapa de prototipado hasta la de producción, y que según el artículo "lleva Python a sus límites".
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