Por qué Rust me hizo mejor programador en Python

No es la velocidad. Tampoco el sistema de tipos. Lo que se queda contigo es la pregunta que borrow() hace por ti cada vez:

¿Quién es dueño de este dato, exactamente?

Y de pronto miras tu código Python, ese mismo dict que pasas a tres funciones, y entiendes por qué el lunes algo dejó de funcionar.

El préstamo como modelo mental

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Cuando llevas tiempo en lenguajes con garbage collector, dejas de pensar en propiedad. El intérprete se encarga. Y eso está bien hasta que no lo está.

def normalize(items):
    items.sort()              # (1)!
    return [x.lower() for x in items]

users = ["Beatriz", "Ana", "Carlos"]
result = normalize(users)
print(users)  # ['Ana', 'Beatriz', 'Carlos']  ← sorpresa

1. Mutar el parámetro de entrada es un préstamo mutable. En Rust ni compilaría sin marcarlo. En Python compila, corre, y te muerde en producción.

En Rust el equivalente no compila:

fn normalize(items: &Vec<String>) -> Vec<String> {
    items.sort();             // ❌ cannot borrow immutable
    items.iter().map(|s| s.to_lowercase()).collect()
}

El compilador te obliga a decidir: ¿lo necesitas mutable o no? Esa decisión, llevada de vuelta a Python, mejora cómo escribes funciones.

Tres heurísticas que me llevé

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1. Acepta Iterable, devuelve list. Es el equivalente cultural de &[T] → Vec<T>.
2. Anota los tipos como si fueran un contrato. No para el type checker; para el siguiente humano.
3. Si una función muta su entrada, dilo en el nombre. sort_in_place, no sort.

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