Cloudflare anunció que Python Workers, presentado por primera vez hace dos años, ya está en disponibilidad general, otorgándole a Python el estatus de lenguaje totalmente soportado y de primera clase en la Cloudflare Developer Platform.
La actualización elimina varios obstáculos que antes hacían incómodo usar Python para cargas de trabajo de IA en producción sobre Workers. Los bindings a la plataforma de Cloudflare —incluyendo Workers AI, R2, D1, Queues y Workflows— ahora funcionan con estructuras de datos nativas de Python, eliminando el código de conversión a JavaScript que los desarrolladores debían escribir antes en el límite RPC.
Los Python Workers ahora también pueden ejecutar frameworks web estándar —FastAPI, Django y Flask— a través de los nuevos paquetes conectores workers.asgi y workers.wsgi, permitiendo que código de API existente en Python corra dentro del runtime de Workers sin necesidad de un servidor de aplicaciones separado.
Un cambio más relevante para las aplicaciones de IA: Cloudflare añadió soporte para operaciones de sockets TCP de bajo nivel dentro del sandbox de WebAssembly en el que corren los Python Workers. Esto desbloquea la integración con Hyperdrive, de modo que los Python Workers ahora pueden conectarse directamente a bases de datos PostgreSQL o MySQL usando drivers conocidos como asyncpg o aiomysql. Esa misma corrección de red, combinada con contribuciones aportadas a clientes HTTP como requests y httpx, hace que librerías como openai, langchain y mcp funcionen ahora de forma nativa dentro de Python Workers, enrutando por debajo a través de la API fetch de JavaScript.
Cloudflare también afirma haber propuesto y logrado la aceptación de la PEP 783, un estándar para ejecutar Python en runtimes de estilo navegador (PyEmscripten), orientado a ampliar el conjunto de paquetes de Python que pueden compilarse a WebAssembly y usarse en entornos basados en Pyodide en general, no solo en Cloudflare.
La compañía publicó ejemplos concretos de lo que estos cambios permiten en la práctica: un pipeline asíncrono de generación de imágenes que encadena Queues, Workflows, Workers AI y R2; un consumidor de flujos de eventos en tiempo real usando Durable Objects; un servidor de Model Context Protocol (MCP) construido con el paquete oficial de Python para MCP; y un sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) construido sobre Workers AI y la base de datos Vectorize de Cloudflare. También se agregaron ejemplos de código en Python en toda la documentación para desarrolladores de Cloudflare, junto a los ejemplos existentes en TypeScript.