Python se ha convertido desde hace mucho tiempo en una herramienta casi estándar para el aprendizaje automático, el análisis de datos y las tareas científicas. Sin embargo, en proyectos computacionalmente complejos su rendimiento se convierte rápidamente en una limitación significativa. Por lo tanto, con las herramientas habituales NumPy, PyTorch y otras, una parte importante de los cálculos se realiza mediante componentes en C, C++ o CUDA. Esto se vuelve especialmente notable cuando las funciones de la biblioteca ya preparadas no son suficientes y las operaciones de alto rendimiento deben escribirse de forma independiente.
Hace unos años, Modular asumió la solución a este problema al presentar Mojo, un nuevo lenguaje que se parece mucho a Python, pero está construido de manera diferente. La primera versión pública se mostró en 2023, tras lo cual el proyecto cambió bastante rápidamente y algunos de sus diseños lograron desaparecer o cambiar de forma varias veces. Ahora esta etapa está formalmente completada: Mojo 1.0 se lanzó el 11 de agosto de 2026. La primera versión estable fue una buena oportunidad para descubrir de dónde surgió este proyecto inusual y por qué se necesitaba otra herramienta para la informática de alto rendimiento.
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@habr_ai