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Python Performances

Les slides : https://mdk.fr/python-perfs

Description

Destinée aux développeurs Python aguerris, cette formation approche les différents moyens d’améliorer les performances d’un programme écrit en Python.

Les objectifs

• 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 compilateurs (Just-In-Time et Ahead-Of-Time) de l’écosystème Python.
• Découvrir la variété des interpréteurs Python et leurs caractéristiques.
• Entrelacer du code natif et du Python.

Pré-requis

• Excellente connaissance du langage, du niveau de la formation « Python avancé ».

Programme

Bien choisir sa structure de donnée :

• comparaison asymptotique,
• comprendre les implémentations O(1).

Les outils de mesure :

• 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, …).

Les JIT, compilateurs, et interpréteurs tiers :

• PyPy, numba, cython, pythran, nuitka, mypyc, pyston, …

Utiliser du code natif pour optimiser ponctuellement :

• Interfacer du C ou du C++ avec Python en utilisant cython.
• Rédiger un module Python en C.

Mise en pratique

• Rédaction naïve d’un algorithme (modèle du tas de sable abélien).
• Étude de la complexité, du temps d’exécution, et des goûlots d’étranglements des implémentations.
• Implémenter des optimisations ciblées par les mesures précédentes.
• Tentative d’utiliser des structures de données spécialisées.
• Tentatives d’utiliser différents compilateurs (JIT et Ahead of Time) et interpréteurs.