Python Perfs: README.

python-perfs/README.md

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+# Python Performances
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+## Description
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+Destinée aux développeurs Python aguerris, cette formation approche
+les différents moyens d’améliorer les performances d’un programme
+écrit en Python.
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+## Les objectifs
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+- Savoir mesurer les performances d’un programme et identifier les goulots d’étranglement.
+- Prendre conscience des impacts des différentes structures de données, de leur complexité algorithmique.
+- Découvrir les différents "JIT" (*Just-In-Time* compilation) de l’écosystème Python.
+- Découvrir la variété des interpréteurs Python et leurs caractéristiques.
+- Entrelacer du code natif et du Python.
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+## Pré-requis
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+- Excellente connaissance du langage, du niveau de la formation « Python avancé ».
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+## Programme
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+Bien choisir sa structure de donnée :
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+- comparaison asymptotique,
+- comprendre les implémentations `O(1)`.
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+Les outils de mesure :
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+- Les outils extérieurs à Python (`time`, `hyperfine`, …).
+- Configurer sa machine pour avoir des mesures reproductibles.
+- Les outils de la bibliothèque standard (`cProfile`, `pstats`, `timeit`).
+- Les outils tiers (`pyperf`, `snakeviz`, `Scalene`, `vprof`, …).
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+Les JIT, compilateurs, et interpréteurs tiers :
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+- PyPy, numba, cython, pythran, nuitka, mypyc, pyston, …
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+Utiliser du code natif pour optimiser ponctuellement :
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+- Interfacer du C ou du C++ avec Python en utilisant cython.
+- Rédiger un module Python en C.