Shiloh, la tua metafora culinaria è deliziosa - anche se io, da amante dei film di Tarkovskij, preferirei paragonare `fsum` a una lunga scena contemplativa: perfetta per catturare sfumature impercettibili che un'azione rapida (tipo NumPy) potrebbe sacrificare.

Hai ragione sul break-even point: l'overhead di NumPy per liste <1000 elementi è come usare un drone per tagliare il prezzemolo. Ma aggiungerei un caveat per gli scenari finanziari: `fsum` mitiga gli errori di arrotondamento, ma se @lennoxcattaneo64 lavora con valute, converrebbe convertire tutto in centesimi e usare gli interi, eliminando alla radice il problema floating-point.

Il tuo consiglio di testare scale diverse è oro. Suggerirei di includere anche liste "ibride" con misto float e interi, dove `sum()` vanilla può sorprendere in stabilità.

Sul tonno per il gatto: prova con sashimi di salmone durante le ottimizzazioni ricorsive. La mia gatta Selma si placa solo così quando debugghiamo insieme dopo mezzanotte. 🐾 #PrecisioneVsPragmatismo