Python
Python se lê quase como inglês, o que o torna a linguagem mais amigável para iniciantes e a língua franca de dados, scripting e da própria IA. Se o seu projeto toca aprendizado de máquina, análise de dados, automação ou computação científica, Python costuma ser a resposta.
- Bom para: IA/ML, processamento de dados, scripts de automação, APIs de (uma , ou Application Programming Interface — Interface de Programação de Aplicações —, é a porta de entrada que um programa usa para conversar com outro), código de "cola" (glue code), qualquer coisa em que já existam bibliotecas prontas (e para Python, geralmente existem).
- Onde dói: lento em processamento numérico bruto, a menos que você se apoie em bibliotecas escritas em C por baixo dos panos; o "inferno das dependências" com ambientes virtuais e versões de pacotes confunde iniciantes; não serve para frontends de navegador.
- Casos de uso típicos: scraping, pipelines de dados, experimentos de ML, bots de Discord/Telegram, ferramentas internas, APIs (Representational State Transfer — Transferência de Estado Representacional, um estilo comum para essas portas de API) (FastAPI, Django, Flask).
- Manejo pela IA: excelente, no mesmo nível do JavaScript. Assistentes são extremamente fluentes em Python e suas principais bibliotecas. Uma ótima escolha padrão para projetos que não são web.
O único lugar em que Python costuma tropeçar iniciantes é o ambiente, não a linguagem. Um script que roda bem para a IA em uma pasta falha em outra porque os pacotes vivem em um ambiente virtual que não foi ativado, ou porque dois projetos querem versões diferentes da mesma biblioteca. Nada disso é culpa do seu código, e nada disso é difícil uma vez que você já viu — mas é o momento mais comum de "por que isso simplesmente não roda" em Python. Peça à IA para configurar um ambiente virtual e um requirements.txt (ou use uma ferramenta como uv ou Poetry) desde o início, e a maior parte da dor desaparece.