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No sólo Python logró penetrar fuertemente en el mundo científico, sino que además avanza a mucha velocidad dentro de ese ámbito debido a que es muy user friendly y permitir a los usuarios desarrollar programas rápidamente. Las debilidades de Python (principalmente ser considerablemente lento y sin capacidad de threading en su implementación más popular, cPython) pueden ser resueltas. Presentamos los distintos pasos para lograrlo, manteniendo un ambiente que, para el usuario, se ve completamente pythonico
La programación de alto desempeño requiere de un uso exhaustivo de todas las capacidades del hardware disponible, por lo que trabajar en lenguajes como C o FORTRAN (incluso a veces directamente en ASM) se vuelve imperioso. En los últimos años, debido a su facilidad de desarrollo y uso, Python comenzó a ganar terreno en el desarrollo de software científico, como lo demuestran librerías del estilo de NumPy. Sin embargo, implementar algoritmos costosos en tiempo computacional sigue siendo prohibitivo. En este trabajo mostramos técnicas para implementar estos algoritmos en C/FORTRAN y poder crear una interfaz con Python de modo tal que, para el usuario (y potencial desarrollador) se pueda utilizar como si fuera Python nativo.