Cloudflare объявила, что Python Workers, впервые представленные два года назад, теперь доступны в общем режиме - Python получил статус полностью поддерживаемого языка первого класса на платформе разработчиков Cloudflare.
Обновление убирает несколько препятствий, которые ранее делали Python неудобным для продуктовых AI-нагрузок на Workers. Привязки к платформе Cloudflare - включая Workers AI, R2, D1, Queues и Workflows - теперь работают с обычными структурами данных Python, устраняя код конвертации в JavaScript, который разработчикам ранее приходилось писать на границе RPC.
Python Workers теперь также могут запускать стандартные веб-фреймворки - FastAPI, Django и Flask - через новые пакеты-коннекторы workers.asgi и workers.wsgi, позволяя существующему Python API-коду работать внутри среды выполнения Workers без отдельного сервера приложений.
Более существенное изменение для AI-приложений: Cloudflare добавила поддержку низкоуровневых операций с TCP-сокетами внутри WebAssembly-песочницы, в которой выполняются Python Workers. Это открывает интеграцию с Hyperdrive, так что Python Workers теперь могут подключаться напрямую к базам данных PostgreSQL или MySQL, используя привычные драйверы, такие как asyncpg или aiomysql. Та же сетевая доработка в сочетании с вкладом в разработку HTTP-клиентов, таких как requests и httpx, означает, что библиотеки openai, langchain и mcp теперь работают нативно внутри Python Workers, направляя трафик через JavaScript API fetch под капотом.
Cloudflare также сообщает, что предложила и добилась принятия PEP 783 - стандарта для запуска Python в браузерных средах выполнения (PyEmscripten), направленного на расширение пула Python-пакетов, которые могут быть кросс-компилированы в WebAssembly и использованы не только в инфраструктуре Cloudflare, но и в других средах на базе Pyodide.
Компания опубликовала примеры паттернов, которые эти изменения делают возможными на практике: асинхронный пайплайн генерации изображений, связывающий Queues, Workflows, Workers AI и R2; потребитель потока событий в реальном времени на Durable Objects; сервер Model Context Protocol (MCP), построенный на официальном Python-пакете MCP; и система Retrieval-Augmented Generation (RAG) на базе Workers AI и векторной базы Vectorize от Cloudflare. Примеры кода на Python также добавлены по всей документации для разработчиков Cloudflare рядом с существующими примерами на TypeScript.