# Benchmarks de GUI en Python — Pyzed vs tkinter, Qt, Kivy, Flet… > Benchmarks medidos y reproducibles de toolkits GUI de Python: tiempo de importación, tiempo hasta el primer fotograma, memoria, latencia al actualizar 1.000 filas, tamaño instalado y líneas de código de Pyzed, tkinter, CustomTkinter, PySide6, Kivy, Dear PyGui, Flet y Toga. Source: https://albakore.github.io/pyzed/es/why/benchmarks/ Estos números se **midieron**, no se estimaron: cada gráfica de esta página se dibuja a partir del archivo JSON que escribió el script de benchmarks, y puedes ejecutar el mismo script en tu máquina. Vienen de una sola máquina sin GPU, así que léelos como una comparación entre toolkits en las mismas condiciones, no como números absolutos para tu ordenador. :::caution[Renderizado por software] La máquina no tiene GPU. Las ventanas se mostraron en un servidor X virtual (Xvfb) y todos los toolkits que usan OpenGL o Vulkan (Pyzed, Kivy, Dear PyGui, Flet) renderizaron en la CPU con los drivers llvmpipe y lavapipe de Mesa. Es el peor caso para los toolkits por GPU y el caso normal para tkinter, Qt Widgets y GTK, que dibujan en la CPU de todos modos. En un ordenador con GPU, la parte de dibujo de los toolkits por GPU sale de la CPU. ::: ## Conclusiones principales - **El arranque es rápido en todos salvo en Flet y, con muchos widgets, en Kivy y Toga.** Pyzed muestra una ventana de 10 filas en unos 0,16 s desde el lanzamiento y una de 1.000 filas en unos 0,24 s: construir y distribuir 2.000 widgets más le cuesta unos 80 ms. tkinter, Dear PyGui y Qt arrancan antes; Kivy, Toga y Flet necesitan casi un segundo para 1.000 filas. - **Actualizar 1.000 filas le lleva a Pyzed unos 18 ms** desde el cambio de estado hasta la pantalla, aunque reconstruye toda la vista desde Python cada vez. Es algo más rápido que Qt Widgets, unas 3 veces más rápido que Kivy y 9 veces más que Flet; tkinter y Dear PyGui son aún más rápidos. Toga (GTK) necesitó unos 37 s por actualización en esta prueba, porque cada cambio de etiqueta provoca un nuevo cálculo del diseño. - **La memoria depende del renderizador.** Con el driver Vulkan por software usado aquí, el renderizador por GPU de Pyzed ocupa unos 151 MB; la misma app con el renderizador por CPU de Pyzed (tiny-skia, activado con `ICED_BACKEND=tiny-skia`) ocupa unos 48 MB, entre tkinter (25 MB) y Qt (72 MB). Los demás toolkits por GPU pagan un coste de driver parecido aquí (Dear PyGui 123 MB, Kivy 146 MB, Flet 268 MB). - **Tamaño instalado:** unos 30 MB para Pyzed, frente a 238 MB de lo esencial de Qt, 83 MB de Kivy y 51 MB de Flet con su cliente. tkinter, Dear PyGui, Toga (que usa el GTK del sistema) y CustomTkinter (que usa tkinter) son más pequeños. - **Código:** la lista de tareas ocupa 31 líneas en Pyzed, la mitad que en PySide6 (62) y muy por debajo de Kivy (81). La de Flet es la más corta (22). ## Arranque **Importar** es el tiempo de hacer `import` del toolkit en un proceso de Python nuevo. **Primer fotograma** es el tiempo desde que se lanza el proceso de la app hasta que su ventana está en pantalla con su contenido: el script vigila la pantalla buscando una barra de color en la parte inferior de la ventana. ## Memoria Memoria residente (RSS) de los procesos de la app un segundo después del primer fotograma. En Flet incluye el proceso cliente de Flutter que dibuja la ventana. ## Actualizar 1.000 filas Cada 250 ms la app cambia el texto de las 1.000 etiquetas y el color de la barra inferior en la misma actualización. La latencia es el tiempo desde que la app cambia su estado hasta que el color nuevo está en pantalla; 10 actualizaciones por lanzamiento, 7 lanzamientos. ## Tamaño instalado Cuánto crece un entorno virtual nuevo al instalar el toolkit con sus dependencias. tkinter cuenta los archivos de Tcl/Tk que vienen con Python. Flet incluye el cliente de escritorio que descarga en la primera ejecución. Toga no incluye GTK, que viene del sistema operativo. NiceGUI aparece solo como referencia: dibuja en un navegador web, así que no formó parte de los benchmarks de ventanas. ## Líneas de código Las mismas apps de contador y lista de tareas escritas en cada toolkit ([código](https://github.com/albakore/pyzed/tree/main/benchmarks/apps)), contando las líneas que no son vacías, comentarios ni docstrings. Mira [Experiencia de desarrollo](https://albakore.github.io/pyzed/es/why/developer-experience/#cuánto-código) para las gráficas y qué hacen esas líneas. ## Números en bruto Mediana en negrita; debajo, el mínimo–máximo y el número de muestras. Los resultados completos, con cada muestra, están en [`benchmarks/results/`](https://github.com/albakore/pyzed/tree/main/benchmarks/results). ## Máquina y versiones ## Método - **La misma app en todos.** El `bench.py` de cada toolkit construye una ventana de 640×480 con una lista desplazable de N filas (una etiqueta y un botón «Open» cada una) y una barra de 40 px abajo pintada con un color centinela. Las listas se construyen de la forma sencilla que documenta cada toolkit, con un widget por fila: sin `RecycleView` en Kivy, sin `ListView` perezoso en Flet, sin `virtual_list` en Pyzed. - **El primer fotograma** se mide desde fuera: el harness lanza el proceso y captura la pantalla más o menos cada milisegundo (con [mss](https://github.com/BoboTiG/python-mss)) hasta que hay 8.000 píxeles visibles del color centinela. - **La memoria** es el RSS del proceso y sus hijos ([psutil](https://github.com/giampaolo/psutil)), un segundo después del primer fotograma. - **Las actualizaciones** se miden entre la marca de tiempo de la propia app (`time.monotonic()`, impresa justo antes de cambiar su estado) y el momento en que el harness ve el nuevo color de la barra. - **Repeticiones:** 7 lanzamientos por toolkit y tamaño, 10 actualizaciones por lanzamiento, 10 importaciones; las gráficas muestran la mediana y una línea fina del mínimo al máximo. - **Pyzed (CPU renderer)** es la misma app de Pyzed arrancada con `ICED_BACKEND=tiny-skia`, que hace que Iced use su renderizador por CPU en vez de wgpu: lo que Pyzed usa en máquinas sin un driver de GPU que funcione. - **Tamaño instalado:** un `uv venv` nuevo, `uv pip install --link-mode=copy `, diferencia de tamaño. ## Reprodúcelo Sin pantalla, arranca Xvfb por su cuenta; en un escritorio, deja las ventanas del benchmark a la vista mientras se ejecuta. Mira [`benchmarks/README.md`](https://github.com/albakore/pyzed/blob/main/benchmarks/README.md) para las opciones y los paquetes del sistema que necesitan algunos toolkits. Los resultados en otras máquinas son muy bienvenidos en un [issue](https://github.com/albakore/pyzed/issues). ## Advertencias - **Una máquina, sin GPU** (ver arriba). Los resultados en Windows y macOS, y con una GPU real, serán distintos. - **El harness comparte la CPU** con la app: capturar la pantalla cuesta más o menos un núcleo mientras sondea. - **Tk dibuja widget a widget**, así que en tkinter la barra puede aparecer un momento antes de que se hayan dibujado todas las filas; los toolkits por GPU presentan fotogramas completos. - **Dear PyGui redibuja continuamente**, así que su latencia de actualización incluye esperar a su siguiente fotograma; además usa CPU en reposo, algo que aquí no se mide. - **CustomTkinter no tiene resultados con 1.000 filas**: su app murió en Xvfb con un error de X (BadAlloc o BadValue en `CreatePixmap`) cuando su marco desplazable tenía más de unas 100 filas. - **No medidos:** wxPython no tiene wheels para Linux en PyPI y compilarlo desde el código fuente no era práctico aquí; NiceGUI se ejecuta en un navegador web, así que medir una ventana de escritorio mediría el navegador. - **Las líneas de código** dependen del estilo; las apps siguen las formas documentadas de cada toolkit, y las mejoras son bienvenidas.