Pydanticola popular biblioteca de Python y el marco de validación de datos de código abierto utilizado por algunas de las empresas más grandes del mundo, tiene un nuevo nombre comercial y el respaldo de una de las firmas de capital de riesgo (VC) con más historia de Silicon Valley.
Pydantic Services Inc. emerge del sigilo hoy con $ 4.7 millones en fondos iniciales liderados por Secoyacon la participación de ParTech, Expresiones Irregulares y una gran cantidad de inversionistas ángeles, incluido el cofundador de Zapier bryan helmigfundador de dbt Labs Tristán práctico y cofundador de Sentry david crmer.
Desarrollador de software con sede en Londres samuel colvin comenzó Pydantic como un experimento en 2017, y en los años intermedios el proyecto ha ido viento en popa, utilizado por los desarrolladores en las principales empresas tecnológicas, incluidas Alphabet, Amazon, Apple, Meta y Microsoft.
Su adopción ha sido impulsada en gran parte por API rápida, un marco web para crear API que se integra con Pydantic bajo el capó. Sin embargo, el crecimiento de Pydantic en general también se puede atribuir a la explosión de Python, que superó a Java en 2019 para convertirse en el segundo más popular lenguaje de programación posterior a JavaScript.
Según Colvin, Pydantic ahora obtiene alrededor de 48 millones de descargas cada mes y es utilizado por 19 de las 25 principales empresas que cotizan en Nasdaq.
“En este momento, el 12% de los desarrolladores web profesionales usan Pydantic en una amplia gama de aplicaciones”, explicó Colvin a TechCrunch. “El ritmo al que los desarrolladores han llegado a usar y confiar en la herramienta me mostró la escala del problema y el apetito por una mejor solución”.
Entonces, ¿para qué exactamente usan Pydantic los desarrolladores?
Bueno, hay innumerables escenarios en los que las aplicaciones en línea necesitan verificar y validar el tipo de datos que ingresa un usuario. Por ejemplo, un formulario en línea simple que solicita un nombre, una dirección de correo electrónico y un número de teléfono deberá reducir las posibilidades de que alguien ingrese el tipo de datos incorrecto, por lo que puede ser útil si el formulario puede verificar automáticamente que el correo electrónico tiene un formato válido. , o el campo de nombre no se deja en blanco. De manera similar, un banco podría crear un nuevo sistema para procesar transferencias que recopile datos de múltiples fuentes internas y externas; este sistema debe garantizar que los datos estén en el formato correcto antes de ejecutar cualquier transferencia de dinero.
Para hacer esto, Pydantic aplica Python’s “sugerencias de tipo” en tiempo de ejecución, que valida los datos y muestra mensajes de error fáciles de usar cuando una entrada no es válida.
“Pydantic permite a los desarrolladores procesar datos externos que no son de confianza, asegurándose de que se ajusten a un esquema esperado y, si no es así, genera un error útil”, dijo Colvin. “En esencia, Pydantic hace que trabajar con datos del mundo real sea mucho más fácil y, por lo tanto, más rápido; esto ahorra muchas horas de trabajo y evita errores”.
‘Inspirado en Pydantic’
La nueva entidad comercial de Pydantic incorporará una serie de nuevas herramientas y servicios que son “impulsados e inspirados por la biblioteca de Pydantic”, según Colvin, quien dijo que espera que los primeros frutos de este trabajo estén disponibles a finales de este año.
“Estamos creando servicios en la nube y, después de eso, tendremos un generoso nivel gratuito y precios basados en el uso”, continuó Colvin. “Haremos que el desarrollo y la implementación de aplicaciones en la nube sean más fáciles, seguros, rápidos y, en última instancia, más agradables para los desarrolladores. Comenzaremos ayudando a los ingenieros con pequeñas aplicaciones o funciones, pero nuestro objetivo a largo plazo es ser un multiplicador de fuerza para todos los desarrolladores, brindándoles las herramientas que les permitan mejorar el mundo para todos”.
Entonces, de lo que probablemente estemos hablando aquí, al menos a largo plazo, es algo similar a una plataforma como servicio (PaaS) en líneas similares a las de Heroku, propiedad de Salesforce.
Colvin ya ha estado trabajando en Pydantic a tiempo completo desde marzo pasado, financiado a través de una combinación de ahorros y patrocinios corporativosincluidas inyecciones de efectivo de pesos pesados de la industria como GitHub (Microsoft), AWS y Salesforce.
Además de eso, el proyecto de código abierto ha obtenido importantes contribuciones de código de más de 351 entidades separadas, incluidos los desarrolladores de Google, AWS, Visa y Stripe. Esto posiciona fuertemente a Pydantic, ya que busca construir un equipo de tiempo completo: cualquier proyecto de código abierto que tenga tanta seriedad industrial generalmente tiene una buena oportunidad de atraer a los mejores talentos técnicos.
“Los colaboradores de Pydantic serían la envidia de cualquier empresa de tecnología importante, y mis primeras contrataciones serán todas desarrolladores que han hecho contribuciones significativas al proyecto”, dijo Colvin. “En efecto, la red y la reputación de Pydantic me permite contratar ingenieros que, de otro modo, solo estarían disponibles para empresas con los nombres más importantes y los bolsillos más profundos”.
Pydantic comenzará con un equipo inicial de seis, con los tres primeros ingenieros en Montana, Chicago y Berlín.
“Estoy contratando a los mejores desarrolladores que he conocido en código abierto, por lo tanto, están en todo el mundo”, señaló Colvin.
Muéstrame el dinero
Asegurar el respaldo de uno de los VC más ilustres de Silicon Valley es un gran golpe para cualquier empresa nueva. De hecho, Sequoia ha respaldado anteriormente a empresas como Apple, Google, Cisco, Dropbox, Electronic Arts, PayPal, Zoom y WhatsApp, mientras que en los últimos años ha duplicado sus esfuerzos europeos con nuevos socios específicos de la región.
En la actualidad, Sequoia tiene cinco socios con base en su oficina de Marylebone, sin embargo, su inversión en Pydantic fue dirigida por un socio estadounidense Bogomil Balkanskyquien deseaba destacar la historia de inversión de Sequoia en nuevas empresas con bases de código abierto, incluidas MongoDB, Confluent y dbt Labs (anteriormente Fishtown Analytics).
“Sequoia ha estado pensando en el ‘ascenso del desarrollador’ durante más de una década, y nos hemos asociado con muchas empresas basadas en código abierto”, dijo Balkansky en un comunicado emitido a TechCrunch. “Estamos encantados de asociarnos con Samuel debido a este increíble historial de creación de la biblioteca de validación de datos Python Pydantic, ampliamente utilizada y querida”.
La noticia de hoy llega solo unas semanas después de que Sequoia anunciara un fondo de $195 millones dedicado a nuevas empresas en etapa inicial en los EE. UU. y Europa. Su quinto fondo semilla, Sequoia, también dijo que el dinero ayudaría a financiar nuevas empresas en su programa Arc, un programa con sede en Londres y Silicon Valley que lanzó el año pasado para descubrir y asesorar a las llamadas nuevas empresas “atípicas” en los EE. UU. y Europa.
Sin embargo, Sequoia no confirmó si su inversión en Pydantic proviene de ese nuevo fondo.
Vale la pena señalar aquí que aunque Sequoia ha estado buscando invertir en fundadores europeos, la nueva entidad de Pydantic Services Inc. se incorporará en los EE. UU., aunque Colvin permanecerá en el Reino Unido por el momento.
“Varios de los primeros empleados tienen su sede en EE. UU., y es más fácil darles opciones sobre acciones si se trata de una empresa estadounidense”, dijo Colvin. “Si la empresa tiene éxito, es probable que tengamos que trasladarla a EE. UU. en el futuro, [and] Me dijeron que es complejo y costoso, por lo que parecía sensato comenzar con una empresa con sede en los EE. UU.”
Con $ 4.7 millones en el banco, Colvin dijo que continúan reescribiendo partes de Pydantic en Rust, con miras a hacerlo más eficiente a través de una mejora del rendimiento de diez veces. Entonces, aunque Pydantic 2.0, cuyo lanzamiento está programado para finales de este año, seguirá siendo una biblioteca para los desarrolladores de Python, parte de su lógica central se escribirá en Rust.
“Hacer que Pydantic sea más rápido debería reducir significativamente la cantidad de energía consumida por los servidores que ejecutan aplicaciones que se basan en Pydantic”, dijo Colvin. “Creo firmemente que Python es un gran lenguaje para el desarrollo de aplicaciones, pero como desarrolladores de bibliotecas, podemos mejorar significativamente esas bibliotecas, hacerlas más rápidas, más seguras y con menos consumo de energía para ejecutar, mediante la creación de herramientas y servicios para esas aplicaciones. usando lenguajes rápidos y seguros como Rust”.
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