Tus sistemas backend están escritos en Python. Creas agentes de IA en Python. ¿No tendría sentido escribir también tu código de borde en Python? ¡Ahora puedes hacerlo, gracias a la versión beta del SDK de Fastly Compute para Python!
Como Fastly gestiona una de las redes más grandes, rápidas y seguras del mundo, podemos ofrecer todas las ventajas posibles a tu creciente código Python. Tanto si te estás lanzando a programar tu primer proyecto de IA, como si estás validando tokens de control de acceso o haciendo algo que aún no nos hemos imaginado, este nuevo SDK lleva tu código Python hasta el borde de la red, cerca de tus usuarios. Y lo hace con una velocidad y unos niveles de seguridad líderes en el sector.
CPython estándar, marcos estándar
Para lograr la máxima compatibilidad, compilamos de forma cruzada el CPython estándar para que se ejecute dentro de nuestros entornos aislados de WebAssembly. A continuación, ofrecemos un adaptador para ejecutar aplicaciones WSGI estándar sobre nuestra implementación HTTP de alto rendimiento. Si utilizas marcos web populares de Python como Flask —o incluso uno menos habitual, siempre que cumpla con WSGI—, tu código podrá ejecutarse en nuestro entorno de borde prácticamente sin modificaciones y con un comportamiento totalmente natural. Los módulos de Python puro también funcionan de maravilla nada más instalarlos.
Una sencilla aplicación «hello-world» de Flask que se ejecuta en Fastly Compute presenta el siguiente aspecto:
from fastly_compute.wsgi import WsgiHttpIncoming
from flask import Flask
app = Flask(__name__)
@app.route("/")
def hello_world():
return "Hello from Python, living on the Fastly edge!"
# The only special line: register the Flask app as the recipient
# of incoming requests, using our WSGI adapter.
HttpIncoming = WsgiHttpIncoming(app)Cómo mejoramos la velocidad de Python
Si viste nuestra reciente charla en Wasm I/O sobre la modularización de Fastly Compute, ya sabes que conseguir que los lenguajes con un alto consumo de recursos en tiempo de ejecución funcionen bien en el borde requiere un trabajo de ingeniería considerable. Hemos echado mano de todo un abanico de trucos para eliminar el arranque, normalmente lento, de CPython y ofrecer el mejor rendimiento posible al usuario final.
Instantáneas de memoria: por lo general, gran parte del código de Python, como los niveles superiores de los módulos, se ejecuta al iniciar el sistema, lo que provoca retrasos considerables en el arranque en frío. Fastly soluciona este problema por completo. Dejamos que Python realice esa ejecución durante la compilación y, a continuación, creamos una instantánea de la memoria preinicializada. En producción, creamos instancias a partir de esta instantánea en cuestión de microsegundos, lo que permite que se inicie incluso más rápido que el Python habitual en un equipo local.
Ciclos de datos en el borde frente a en la nube: para las aplicaciones en tiempo real y los agentes de IA, la proximidad es clave. Si el uso de tu aplicación implica una serie de idas y venidas por la red hasta el usuario —por ejemplo, comprobar un contexto, llamar a una herramienta y luego recuperar una clave secreta—, el ir y venir constante a un servidor centralizado en la nube acaba con el rendimiento. Mantener ese ciclo de gestión de datos cerca del usuario, gracias a la red de borde de Fastly, mejora la experiencia y la satisfacción del cliente.
Cómo garantizamos la seguridad de Python
El debate sobre la IA ha evolucionado mucho en muy poco tiempo. Como pudimos ver en las sesiones dedicadas a la IA y la seguridad en la PyCon 2026 del mes pasado, el enfoque ha pasado de la simple ingeniería de prompts a la puesta en marcha de flujos de trabajo autónomos y agénticos.
Esto plantea enormes retos de ingeniería porque, al ser un lenguaje muy dinámico, Python siempre ha sido difícil de aislar en un entorno de pruebas. Si ejecutas código generado por LLM que no es totalmente fiable, hacerlo dentro de tu infraestructura principal supone un riesgo de seguridad importante. Por el contrario, el modelo de aislamiento de Fastly ofrece un entorno totalmente seguro para alojar ese código. Aislamos la ejecución de cada solicitud en su propio entorno de pruebas efímero de WebAssembly.
Si el código hace algo no deseado, ya sea por error o por malicia, el alcance del impacto se limita al borde de nuestra red, completamente fuera del alcance de tu infraestructura de backend crítica. Además, muchos exploits, como el reciente Copy Fail y otros similares, no pueden ejecutarse en nuestra plataforma porque la superficie de la API del kernel está protegida, algo que no ocurre con el aislamiento típico basado en contenedores.
Cómo conservamos la belleza de Python
En Fastly, no tienes que escribir código de contenedor entre lenguajes que sea complicado. Al aprovechar los componentes de WebAssembly y el WIT IDL, ofrecemos API con seguridad de tipos que parecen y funcionan como Python puro y moderno, aunque se integren con código nativo de alto rendimiento en el backend.
Además de la compatibilidad con WSGI que hemos mencionado antes, te facilitamos y agilizamos las solicitudes HTTP adicionales al ofrecerte una implementación compatible con la biblioteca requests, considerada el estándar de facto, que se integra con nuestra pila de red optimizada. Solo tienes que importarla así…
from fastly_compute import requests... y luego usarla para hacer llamadas HTTP como lo harías normalmente.
Advertencias actuales
Dado que se trata de una versión beta y que nos centramos en la seguridad y la velocidad, ten en cuenta las siguientes advertencias:
Los marcos de computación de aprendizaje automático nativos aún no están disponibles. NumPy, SciPy y Pandas necesitan algunos ajustes más antes de que puedan funcionar en nuestro entorno. Por ahora, se puede usar la lógica pura de Python y cualquier extensión nativa que sea compatible con WASI.
Las importaciones deben hacerse en el nivel superior. Para que nuestro proceso de compilación con instantáneas de memoria pueda capturarlas, los paquetes deben importarse en el nivel superior de algún módulo. (Si tienes código de terceros que utilice importaciones internas, puedes solucionarlo importándolas en el nivel superior en otro sitio).
No hay sistema de archivos ni subprocesos. Si cargas plantillas desde el disco o usas varios subprocesos dentro de una solicitud web, tendrás que adaptar el código. Todavía no hay un sistema de archivos virtual ni ese tipo de paralelismo en nuestros entornos de prueba.
Comienza hoy mismo
¿Quieres llevar tu código Python al nivel más avanzado? Aquí te explicamos cómo empezar:
Créate una cuenta en Fastly (si aún no la tienes) y empieza con los niveles gratuitos.
Sigue las instrucciones aquí para escribir código Python y ejecutarlo en la red de Fastly.
Ayúdanos a dar forma al futuro: queremos conocer tu opinión sin filtros. El código abierto es fundamental para el trabajo que hacemos en Fastly, y este SDK es una iniciativa de colaboración abierta para quienes usan Python.
Te animamos a que envíes solicitudes de incorporación de cambios o abras incidencias en el repositorio de GitHub. ¡Cuéntanos qué paquetes de Python te dan problemas, en qué estás trabajando y cómo podemos mejorar la experiencia de los desarrolladores de cara a la disponibilidad general!