Soy un defensor de Ruby porque fue mi primer lenguaje de programación 'real' después de Matlab y Mathematica cuando estudiaba química, y todavía hoy le tengo cariño aunque Python haya ganado la batalla por popularidad en la última década.

La discusión entre Ruby y Python ya no es un empate: Python domina en ciencia de datos, aprendizaje automático y mucho del ecosistema web, mientras que Ruby ha disminuido en uso. Aun así considero que Ruby es, en muchos aspectos, el mejor lenguaje dinámico de scripting: es el Python que merecíamos pero que no obtuvimos.

Una diferencia conceptual clave entre ambos lenguajes es cómo tratan la orientación a objetos. Python proclama que todo es un objeto pero mantiene funciones genéricas en un espacio de funciones incorporadas como la función len que consulta un método especial en el objeto. Ruby, heredero directo de Smalltalk, concibe que los objetos responden a mensajes definidos como métodos propios, de modo que pedir el tamaño a un array es simplemente invocar un método de ese objeto. Esa coherencia hace que al explorar un objeto en el editor veas exactamente qué mensajes puede manejar sin depender de funciones globales ocultas.

Matz diseñó Ruby pensando en la felicidad del programador y en convenciones establecidas por la comunidad, proporcionando a menudo múltiples maneras legibles de hacer lo mismo y respetando el principio de la menor sorpresa para que el código se pueda razonar antes de escribirlo. Guido van Rossum, creador de Python, canalizó sus ideas en la Zen de Python que prioriza una única forma preferible de hacer las cosas. Prefiero la libertad creativa y la expresividad de Ruby, aunque entiendo el valor de la uniformidad.

En cuanto a concisión y ergonomía, Ruby suele resultar más natural en muchos patrones comunes: los constructores usan initialize y las variables de instancia se marcan con un prefijo que evita repetir self; las funciones devuelven por defecto la última expresión lo que reduce ruido; los bloques y las procs facilitan componer transformaciones funcionales como filtrar, mapear y reducir sin acudir a bibliotecas externas. Esta mezcla de orientación a objetos y capacidades funcionales incorporadas hace que muchos desarrollos sean más rápidos y legibles.

Rendimiento es una asignatura donde Python suele llevar ventaja en implementaciones canónicas como CPython frente a MRI de Ruby, con diferencias que a menudo se traducen en factores de dos o tres en velocidad en escenarios típicos. Proyectos alternativos como PyPy o TruffleRuby en GraalVM pueden acercar o incluso revertir esa brecha, pero en el uso mainstream Python conserva un mejor desempeño relativo.

La historia también influyó: Ruby nació en Japón y tuvo una difusión más lenta y localizada; su momento más brillante fue gracias a Ruby on Rails, pero la comunidad no capitalizó a tiempo la ola de ciencia de datos mientras Python cimentaba un ecosistema poderoso con NumPy, pandas, scikit-learn y frameworks de deep learning. El resultado es que hoy Python lidera en ciencia de datos, backend y automatización, y Ruby quedó más centrado en nichos como desarrollo web tradicional y scripting.

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Si fuéramos técnicos hablando de preferencias personales, elegiría Ruby para un proyecto nuevo cuando la experiencia del desarrollador y la claridad del paradigma OOP con toques funcionales importen mucho; para proyectos que exijan rendimiento extremo o inmersión en ciencia de datos, Python suele ser la opción práctica. En Q2BSTUDIO ayudamos a elegir la tecnología adecuada y a implementarla eficientemente, ya sea con Ruby, Python u otras plataformas, asegurando que la solución satisfaga requisitos funcionales y no funcionales.

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