🐍 ¿Cuánto tarda realmente Python?
¿Sabías que abrir un archivo tarda 10x más que una consulta simple a SQLite? ¿O que importar FastAPI consume 104 ms, mientras que sumar 1.000 enteros toma solo 1.9 μs?
Michael Kennedy publicó una hoja de referencia con benchmarks reales para Python 3.14.2 en un Mac Mini M4 Pro. Los números están organizados por categorías:
⏱️ Operaciones básicas:
- Lectura de atributo: 14 ns
- Dict lookup: 22 ns
list.append(): 29 ns- f-string formatting: 65 ns
- Excepción capturada: 140 ns
💾 Memoria:
- Float: 24 bytes
- Int pequeño (cacheado): 28 bytes
- String vacío: 41 bytes
- Lista vacía: 56 bytes
- Dict vacío: 64 bytes
🌐 Frameworks web (req/seg):
- Starlette: 124.8k | FastAPI: 115.9k | Django: 55.4k
📦 Dato clave: __slots__ reduce dramáticamente la memoria cuando guardás miles de instancias de clases.
Explicación en pocas palabras#
Así como los programadores de sistemas conocen que la RAM es 100x más rápida que el disco, los desarrolladores Python deberían internalizar sus propios números de referencia. Esta guía responde preguntas como: ¿dict o set? ¿Vale la pena orjson? ¿Cuándo importa el async? Con estos datos, tomás decisiones de rendimiento bien informadas.
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