Gemelo Digital con Python: Modelado de Sistemas en Tiempo Real para un Mundo Conectado

En una era definida por el rápido avance tecnológico y los sistemas interconectados, el concepto de "Gemelo Digital" ha surgido como una fuerza transformadora. Imagine una réplica virtual de un activo, proceso o sistema físico que existe en tiempo real, reflejando su comportamiento, rendimiento y estado. Esto no es ciencia ficción; es una poderosa realidad que está remodelando industrias a nivel mundial, y en su corazón a menudo se encuentra Python, un lenguaje de programación versátil, robusto y ampliamente adoptado. Esta guía completa se adentra en el mundo de los Gemelos Digitales con Python, explorando cómo facilitan el modelado de sistemas en tiempo real, impulsan la eficiencia y desbloquean niveles de información sin precedentes en diversos paisajes internacionales.

El Concepto Central de los Gemelos Digitales: Uniendo lo Físico y lo Virtual

Un Gemelo Digital es más que un simple modelo 3D o una simulación. Es un homólogo virtual dinámico, vivo y respirando de una entidad física. Esta entidad puede ser cualquier cosa, desde un solo componente de motor, una planta de fabricación compleja, la infraestructura de una ciudad entera, o incluso el cuerpo humano. El principio fundamental implica un flujo de datos continuo y bidireccional entre el mundo físico y el virtual. Los datos recopilados de los sensores del activo físico se introducen en el modelo digital, que luego utiliza esta información para simular, predecir y optimizar el comportamiento del activo. A su vez, los conocimientos del gemelo digital pueden informar las acciones tomadas sobre el activo físico.

Los componentes clave que definen un verdadero Gemelo Digital incluyen:

• El Activo Físico: El objeto, sistema o proceso del mundo real.
• El Modelo Virtual: Una representación digital sofisticada que imita las propiedades, la dinámica y el comportamiento del activo físico.
• Conexión de Datos: Un flujo de datos continuo y en tiempo real desde sensores y otras fuentes de datos del activo físico a su gemelo virtual.
• Procesamiento y Analítica de Datos: Algoritmos y modelos de aprendizaje automático que procesan los datos entrantes dentro del gemelo virtual para generar información, predicciones y recomendaciones.
• Bucle de Retroalimentación: La capacidad de que los conocimientos del gemelo digital influyan o controlen el activo físico, a menudo a través de sistemas automatizados o intervención humana.

Esta intrincada interacción permite a las organizaciones de todo el mundo monitorear activos de forma remota, predecir fallas antes de que ocurran, optimizar la eficiencia operativa, probar escenarios hipotéticos sin riesgo e innovar en el desarrollo de productos con mayor agilidad.

¿Por Qué Python para el Desarrollo de Gemelos Digitales? Una Preferencia Global

La prominencia de Python en el panorama de los Gemelos Digitales no es accidental. Su rico ecosistema, facilidad de uso y adaptabilidad lo convierten en una opción ideal para desarrolladores y científicos de datos que construyen estos sistemas complejos. Para una audiencia internacional con diversos antecedentes técnicos, Python ofrece una combinación única de accesibilidad y potencia.

1. Facilidad de Uso y Legibilidad

La sintaxis clara y concisa de Python reduce significativamente el tiempo de desarrollo y las curvas de aprendizaje. Esto es crucial para equipos globales que a menudo comprenden miembros con experiencia diversa en programación. Su legibilidad fomenta la colaboración y el mantenimiento, asegurando que los modelos de gemelos digitales puedan ser entendidos y evolucionados por diferentes ingenieros en diferentes regiones y zonas horarias.

2. Ecosistema y Bibliotecas Extensas

Este es, sin duda, el punto más fuerte de Python para aplicaciones de Gemelos Digitales. El Índice de Paquetes de Python (PyPI) alberga una cantidad astronómica de bibliotecas adaptadas para casi todos los aspectos del desarrollo de gemelos digitales:

• Ciencia de Datos y Analítica: NumPy para operaciones numéricas, Pandas para manipulación de datos, SciPy para computación científica, scikit-learn para aprendizaje automático, StatsModels para modelado estadístico.
• Aprendizaje Automático y Aprendizaje Profundo: TensorFlow y PyTorch son estándares de la industria para construir modelos de IA sofisticados, vitales para la analítica predictiva y la detección de anomalías dentro de los gemelos digitales.
• Visualización de Datos: Matplotlib, Seaborn, Plotly, Bokeh y Streamlit ofrecen herramientas potentes para crear paneles interactivos y visualizaciones que dan vida a los gemelos digitales para operadores y tomadores de decisiones a nivel mundial.
• Frameworks Web: Flask y FastAPI son excelentes para construir APIs RESTful para ingerir datos, servir predicciones de modelos y crear interfaces de usuario para interactuar con el gemelo digital.
• Comunicación IoT: Bibliotecas como Paho-MQTT facilitan la comunicación con dispositivos IoT, permitiendo la ingesta de datos en tiempo real desde activos físicos. Los clientes de Kafka también están fácilmente disponibles.
• Simulación y Modelado: Bibliotecas como SimPy para simulación de eventos discretos, o paquetes específicos del dominio para modelado basado en física, permiten la creación de comportamientos virtuales sofisticados.

3. Versatilidad en Diversos Dominios

La versatilidad de Python significa que puede manejar diversas facetas de un proyecto de gemelo digital, desde la ingesta de datos brutos de sensores hasta el entrenamiento de modelos complejos de IA, la creación de interfaces web y la integración con plataformas en la nube. Esto elimina la necesidad de múltiples lenguajes de programación, optimizando el desarrollo y la implementación en arquitecturas empresariales complejas.

4. Soporte Comunitario Robusto

Una comunidad global vasta y activa contribuye al crecimiento de Python, proporcionando documentación extensa, foros y proyectos de código abierto. Este sistema de soporte es invaluable para la resolución de problemas, la búsqueda de soluciones y el mantenerse al tanto de los últimos desarrollos, beneficiando a las organizaciones independientemente de su ubicación geográfica.

5. Compatibilidad Multiplataforma

Python se ejecuta sin problemas en varios sistemas operativos (Windows, macOS, Linux), lo que lo hace adaptable a diversos entornos de implementación, desde dispositivos de borde hasta servidores en la nube, lo cual es esencial para operaciones distribuidas globalmente.

Componentes Clave de una Arquitectura de Gemelo Digital con Python

Desarrollar un Gemelo Digital robusto con Python requiere una arquitectura cuidadosamente orquestada. Si bien las implementaciones específicas varían, los componentes comunes incluyen:

1. Capa de Ingesta de Datos

Esta capa es responsable de recopilar datos en tiempo real del activo físico. En entornos industriales, esto a menudo implica:

• Sensores IoT: Temperatura, presión, vibración, corriente, etc., transmitiendo datos de forma inalámbrica.
• Sistemas SCADA/DCS: Sistemas de control industrial que proporcionan datos operativos.
• Sistemas Empresariales: ERP, MES, CMMS que proporcionan datos contextuales (registros de mantenimiento, cronogramas de producción).
• Protocolos: MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) es un protocolo ligero y ampliamente adoptado para dispositivos IoT. Apache Kafka se utiliza a menudo para streaming de datos en tiempo real de alto rendimiento y tolerante a fallos. Las APIs RESTful son comunes para la integración con sistemas empresariales. Las bibliotecas `paho-mqtt` de Python y las bibliotecas cliente de Kafka son cruciales aquí.

2. Procesamiento y Almacenamiento de Datos

Una vez ingeridos, los datos deben procesarse, limpiarse y almacenarse de manera eficiente para el análisis en tiempo real y las tendencias históricas.

• Procesamiento en Tiempo Real: Los scripts de Python pueden realizar computación de borde o procesamiento de flujos basado en la nube para filtrar, agregar y normalizar datos. Se pueden utilizar frameworks como Apache Flink o Spark, a menudo con APIs de Python, para el procesamiento avanzado de flujos.
• Bases de Datos de Series Temporales: Las bases de datos optimizadas para datos con marca de tiempo, como InfluxDB, TimescaleDB (extensión de PostgreSQL), o incluso soluciones nativas en la nube como AWS Timestream, son preferibles. Los conectores de Python facilitan la interacción fluida.
• Data Lakes/Data Warehouses: Para el almacenamiento a largo plazo y consultas analíticas complejas, se utilizan data lakes (por ejemplo, Apache HDFS, AWS S3) o data warehouses (por ejemplo, Snowflake, Google BigQuery). Las bibliotecas de Python como Boto3 (para AWS) o las bibliotecas cliente respectivas permiten la interacción con los datos.

3. Motor de Modelado y Simulación

Este es el corazón del gemelo digital, donde reside la representación virtual del activo físico. La fortaleza de Python en la computación científica brilla aquí.

• Modelos Basados en Física: Utilizando principios y ecuaciones de ingeniería para simular el comportamiento físico. Se pueden emplear bibliotecas de Python como SciPy, SymPy, o incluso solucionadores numéricos personalizados.
• Modelos Basados en Datos: Los modelos de aprendizaje automático (construidos con scikit-learn, TensorFlow, PyTorch) aprenden el comportamiento del activo físico a partir de datos históricos y en tiempo real sin una programación explícita de leyes físicas.
• Modelos Híbridos: Combinando tanto la comprensión basada en física como los conocimientos basados en datos para simulaciones más precisas y robustas.
• Frameworks de Simulación: Las bibliotecas de simulación de eventos discretos (como SimPy) o los frameworks de modelado basado en agentes pueden simular interacciones complejas del sistema a lo largo del tiempo.

4. Sincronización en Tiempo Real

Asegurar que el modelo virtual refleje con precisión el estado actual del activo físico es primordial. Esto implica:

• Mapeo de Datos: Mapear los datos entrantes de los sensores a los parámetros dentro del modelo virtual.
• Lógica de Actualización de Estado: El código Python actualiza continuamente el estado interno del modelo basándose en nuevos datos, realizando los cálculos necesarios o volviendo a ejecutar simulaciones.
• Arquitecturas Basadas en Eventos: Utilizar brokers de mensajes (MQTT, Kafka) para activar actualizaciones del modelo cada vez que lleguen nuevos datos relevantes.

5. Capa de Analítica e IA/ML

Esta capa aprovecha el modelo virtual sincronizado para generar inteligencia procesable.

• Mantenimiento Predictivo: Predecir fallas de componentes o degradación del rendimiento utilizando modelos de ML entrenados en datos históricos (por ejemplo, detección de anomalías, estimación de la vida útil restante).
• Optimización del Rendimiento: Ejecutar simulaciones para identificar parámetros operativos óptimos (por ejemplo, consumo de energía, rendimiento).
• Detección de Anomalías: Identificar patrones inusuales en los datos que puedan indicar problemas emergentes.
• Escenarios "What-If": Simular el impacto de diferentes cambios operativos o condiciones ambientales. La pila de ciencia de datos de Python (Pandas, NumPy, scikit-learn) es fundamental aquí.

6. Visualización e Interfaz de Usuario

Presentar los conocimientos del gemelo digital de una manera intuitiva y accesible es crucial para operadores humanos y tomadores de decisiones a nivel mundial.

• Dashboards: Paneles web interactivos que muestran datos en tiempo real, predicciones de modelos y métricas de rendimiento. Frameworks de Python como Plotly Dash, Streamlit o Bokeh son excelentes para construir rápidamente estas interfaces.
• Visualización 3D: Integración con herramientas de visualización 3D (por ejemplo, Unity, Unreal Engine) a través de APIs de Python para crear representaciones virtuales inmersivas.
• Alertas y Notificaciones: Envío de alertas automatizadas (correo electrónico, SMS, notificaciones dentro de la aplicación) cuando se cruzan umbrales críticos o se detectan anomalías.

7. Actuación y Control (Opcional)

En implementaciones avanzadas de gemelos digitales, el bucle de retroalimentación puede extenderse al control directo del activo físico, permitiendo la optimización autónoma. Esto requiere protocolos de seguridad robustos y una validación cuidadosa.

• Control Remoto: Envío de comandos al activo físico basándose en las recomendaciones del gemelo digital.
• Optimización Automatizada: Ajuste continuo de los parámetros en el sistema físico para mantener un rendimiento óptimo.

Casos de Uso e Impacto Global de los Gemelos Digitales con Python

La versatilidad de los Gemelos Digitales, impulsada por Python, significa que su aplicación abarca casi todos los sectores de la economía global, ofreciendo beneficios tangibles a través de continentes y culturas.

1. Manufactura e Industria 4.0

• Mantenimiento Predictivo: Los fabricantes de todo el mundo utilizan gemelos digitales de maquinaria (robots, máquinas CNC, líneas de ensamblaje) para predecir el desgaste y las fallas de los componentes, permitiendo el mantenimiento proactivo, reduciendo el tiempo de inactividad y extendiendo la vida útil de los activos. Esto es particularmente valioso en sitios industriales remotos o críticos.
• Optimización de Procesos: Los gemelos digitales de líneas de producción completas permiten el monitoreo en tiempo real de la eficiencia, la identificación de cuellos de botella y la simulación de cambios de procesos para optimizar el rendimiento y la calidad. Esto ayuda a las cadenas de suministro globales a mantenerse ágiles.
• Control de Calidad: Al simular el rendimiento del producto bajo diversas condiciones, los fabricantes pueden detectar posibles defectos en las primeras etapas del diseño o monitorear desviaciones de calidad durante la producción.

2. Ciudades Inteligentes e Infraestructura

• Planificación Urbana: Los gemelos digitales de ciudades modelan el flujo de tráfico, el consumo de energía, la gestión de residuos y la dinámica poblacional. Los urbanistas de megaciudades como Singapur o Londres utilizan estos gemelos para probar nuevos proyectos de infraestructura o cambios de políticas virtualmente antes de la implementación física, minimizando las interrupciones y optimizando la asignación de recursos.
• Gestión de Edificios: Los gemelos digitales de edificios comerciales optimizan los sistemas HVAC, la iluminación y la seguridad, reduciendo el consumo de energía y mejorando la comodidad de los ocupantes. Esto es fundamental para las iniciativas de desarrollo sostenible a nivel mundial.
• Gestión de Servicios Públicos: Las redes eléctricas, las redes de distribución de agua y la infraestructura de telecomunicaciones pueden modelarse para predecir la demanda, detectar anomalías y optimizar la entrega de recursos, garantizando servicios resilientes en diversas geografías.

3. Salud

• Medicina Personalizada: Los "gemelos digitales" de órganos humanos o incluso cuerpos de pacientes completos pueden simular la progresión de enfermedades, predecir respuestas a diferentes tratamientos y personalizar intervenciones médicas. Esto tiene una inmensa promesa para mejorar los resultados de los pacientes a nivel mundial.
• Operaciones Hospitalarias: Los gemelos digitales pueden optimizar el flujo de pacientes, la asignación de recursos (camas, equipos) y los niveles de personal dentro de los hospitales, lo que lleva a una atención médica más eficiente, especialmente vital durante crisis de salud pública.
• Descubrimiento de Fármacos: Simular la interacción de nuevos compuestos farmacológicos con sistemas biológicos virtuales puede acelerar la investigación y el desarrollo, reduciendo el tiempo y el costo asociados con la comercialización de nuevos medicamentos.

4. Aeroespacial y Automotriz

• Diseño y Pruebas: Los gemelos digitales de motores de aeronaves, vehículos o sistemas aeroespaciales completos permiten a los ingenieros simular el rendimiento en condiciones extremas, probar modificaciones de diseño y validar características de seguridad virtualmente, reduciendo significativamente la necesidad de costosos prototipos físicos.
• Gestión de Flotas: Las aerolíneas y los fabricantes de automóviles monitorean la salud y el rendimiento de sus flotas en tiempo real. Los gemelos digitales proporcionan información sobre el desgaste de los componentes, la eficiencia del combustible y las posibles necesidades de mantenimiento, permitiendo intervenciones predictivas para operaciones globales.
• Vehículos Autónomos: Los gemelos digitales son cruciales para entrenar y validar sistemas de IA para coches autónomos, simulando millones de escenarios de conducción para garantizar la seguridad y la fiabilidad antes de que los vehículos salgan a las carreteras públicas.

5. Energía y Servicios Públicos

• Optimización de Energías Renovables: Los gemelos digitales de parques eólicos o plantas solares predicen la producción de energía basándose en las condiciones climáticas, optimizan los ángulos de las turbinas o la orientación de los paneles y gestionan la integración a la red, contribuyendo a soluciones energéticas más limpias en todo el mundo.
• Gestión del Rendimiento de Activos: Para plataformas de petróleo y gas, centrales eléctricas y líneas de transmisión, los gemelos digitales monitorean la integridad estructural, predicen fallas de equipos y optimizan los parámetros operativos para mejorar la seguridad y la eficiencia en entornos desafiantes.

6. Cadena de Suministro y Logística

• Seguimiento y Optimización en Tiempo Real: Los gemelos digitales de cadenas de suministro completas pueden rastrear bienes desde el origen hasta el destino, monitorear vehículos de logística, predecir retrasos y optimizar rutas para garantizar entregas a tiempo y reducir costos a través de fronteras internacionales.
• Gestión de Inventarios: Al simular las fluctuaciones de la demanda y los niveles de inventario, los gemelos digitales ayudan a optimizar las estrategias de almacenamiento, previniendo roturas de stock o excesos de inventario en almacenes de todo el mundo.

Construir un Gemelo Digital con Python: Un Enfoque Paso a Paso

Para las organizaciones que buscan embarcarse en su viaje de Gemelos Digitales con Python, un enfoque estructurado es clave:

1. Definir el Alcance y el Objetivo: Articular claramente qué activo o proceso físico específico se duplicará y qué problema de negocio se pretende resolver (por ejemplo, reducir el tiempo de inactividad en un 15%, optimizar el consumo de energía en un 10%). Esta claridad es vital para los equipos de proyecto internacionales.
2. Estrategia de Adquisición de Datos: Identificar todas las fuentes de datos relevantes del activo físico. Determinar los sensores necesarios, los protocolos de comunicación (por ejemplo, MQTT, OPC-UA), la frecuencia de los datos y los requisitos de calidad de los datos. Planificar la limpieza y el preprocesamiento de datos.
3. Elegir Técnicas de Modelado: Decidir si los modelos basados en física, basados en datos o híbridos son los más apropiados para representar con precisión el comportamiento del activo. Considerar la disponibilidad de datos históricos y la experiencia en el dominio.
4. Seleccionar Bibliotecas y Frameworks de Python: Basándose en su estrategia de datos y necesidades de modelado, elija las bibliotecas específicas de Python (por ejemplo, Pandas para manejo de datos, TensorFlow para IA, Plotly Dash para UI) y potencialmente plataformas en la nube (AWS IoT, Azure IoT, Google Cloud IoT) que formarán su columna vertebral tecnológica.
5. Desarrollar el Modelo Virtual: Escribir el código Python para crear la representación matemática o impulsada por IA del activo físico. Esto implica definir sus propiedades, estados y la lógica que rige su comportamiento basándose en los datos de entrada.
6. Implementar la Sincronización de Datos: Desarrollar scripts y APIs de Python para establecer el flujo de datos en tiempo real desde el activo físico al modelo virtual. Asegurar un manejo de errores robusto e integridad de los datos.
7. Construir Analítica y Visualización: Integrar las bibliotecas de ciencia de datos y visualización de Python para desarrollar modelos predictivos, algoritmos de detección de anomalías y paneles interactivos que muestren información clave.
8. Despliegue y Monitoreo: Desplegar la solución de gemelo digital de Python en un entorno apropiado (dispositivo de borde, servidor local o plataforma en la nube). Implementar un monitoreo y registro robustos para asegurar su operación continua y precisión. Planificar el reentrenamiento y las actualizaciones del modelo.
9. Iterar y Refinar: Los gemelos digitales son entidades vivas. Recopilar continuamente comentarios, monitorear el rendimiento y refinar el modelo y sus componentes para mejorar la precisión y el valor con el tiempo.

Desafíos y Consideraciones para Implementaciones Globales

Si bien Python hace que el desarrollo de Gemelos Digitales sea accesible, desplegar y gestionar estas soluciones a escala global presenta desafíos únicos:

• Seguridad y Privacidad de Datos: Cumplir con diversas regulaciones internacionales de protección de datos (por ejemplo, GDPR en Europa, CCPA en EE. UU., varias leyes nacionales de residencia de datos) es fundamental. La transmisión segura de datos, el almacenamiento y los controles de acceso son primordiales.
• Escalabilidad y Rendimiento: Manejar volúmenes masivos de datos en tiempo real de activos distribuidos por continentes requiere arquitecturas robustas y escalables. Las soluciones de Python nativas en la nube y los frameworks de computación distribuida son a menudo necesarios.
• Interoperabilidad: La integración con una multitud de sistemas heredados, protocolos industriales propietarios y diversos paisajes de TI en diferentes sitios operativos puede ser compleja. La flexibilidad de Python ayuda, pero una planificación arquitectónica cuidadosa es esencial.
• Conectividad y Latencia: Asegurar la transmisión de datos confiable y de baja latencia desde activos remotos o geográficamente dispersos puede ser un obstáculo significativo. La computación de borde con Python puede mitigar algunos de estos problemas al procesar datos más cerca de la fuente.
• Cumplimiento Normativo: Diferentes países e industrias tienen regulaciones específicas (por ejemplo, normas ambientales, de seguridad) con las que los modelos de gemelos digitales y sus resultados deben cumplir, lo que requiere ajustes localizados.
• Brechas de Talento y Habilidades: Si bien Python es popular, encontrar profesionales con experiencia en Python, ciencia de datos, IoT y conocimiento de dominio específico (por ejemplo, ingeniería mecánica, control de procesos) puede ser un desafío en ciertas regiones.
• Costo de Implementación: La inversión inicial en sensores, infraestructura de conectividad, servicios en la nube y personal calificado puede ser sustancial, lo que requiere una justificación clara del ROI.

El Futuro de los Gemelos Digitales con Python

La trayectoria de los Gemelos Digitales con Python es de continua evolución y expansión:

• Integración con IA de Borde: Cada vez más procesamiento e inferencia de IA se realizarán en el borde, aprovechando los frameworks ligeros y las bibliotecas especializadas de Python para la toma de decisiones en tiempo real sin conectividad constante a la nube, crucial para aplicaciones remotas y sensibles al tiempo.
• Modelos Avanzados de IA/ML: La sofisticación de los modelos de IA dentro de los gemelos digitales crecerá, pasando de la analítica predictiva a recomendaciones prescriptivas y control autónomo. El aprendizaje por refuerzo para la optimización de sistemas complejos se volverá más frecuente.
• Esfuerzos de Estandarización: A medida que los gemelos digitales se vuelvan más generalizados, los esfuerzos para estandarizar modelos de datos, protocolos de comunicación e interoperabilidad ganarán impulso, permitiendo una integración más fluida entre diferentes plataformas de proveedores e industrias. Python desempeñará un papel clave en el desarrollo de estas interfaces estandarizadas.
• Hiper-gemelos y Ecosistemas de Gemelos: El concepto se expandirá más allá de los activos individuales a "hiper-gemelos" interconectados que representan fábricas enteras, cadenas de suministro o incluso ciudades inteligentes, creando una red compleja de modelos virtuales que interactúan y se informan mutuamente.
• Democratización de la Tecnología de Gemelos Digitales: Con la aparición de frameworks de Python fáciles de usar y plataformas de bajo código/sin código, la construcción y el despliegue de gemelos digitales básicos serán más accesibles para no especialistas, impulsando una adopción más amplia.
• Interacción Humano-Gemelo Mejorada: La Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV) se utilizarán cada vez más para visualizar e interactuar con gemelos digitales, proporcionando experiencias inmersivas para el mantenimiento, la capacitación y la supervisión operativa. La capacidad de Python para integrarse con estas tecnologías será crucial.

Conclusión: Python – El Habilitador de un Futuro Digitalmente Duplicado

Los Gemelos Digitales representan un cambio de paradigma en cómo entendemos, gestionamos y optimizamos nuestro mundo físico. Empoderan a las organizaciones para pasar del mantenimiento reactivo a la previsión predictiva, de la suposición a las decisiones basadas en datos, y de los activos aislados a ecosistemas inteligentemente conectados. Python, con su ecosistema incomparable de bibliotecas, facilidad de uso y fuerte apoyo comunitario, se erige como un habilitador fundamental de esta revolución.

Para una audiencia global que se enfrenta a desafíos operativos complejos, Python ofrece un conjunto de herramientas flexible, escalable y potente para construir gemelos digitales sofisticados que trascienden las fronteras geográficas y los silos tecnológicos. Al aprovechar Python, las empresas e innovadores de todo el mundo no solo están modelando sistemas en tiempo real; están construyendo un futuro más eficiente, resiliente e inteligente. El viaje hacia un mundo completamente digitalmente duplicado está en marcha, y Python está innegablemente liderando el camino.