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python:optimisation_python

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python:optimisation_python [2017/11/24 16:36]
marc dexet [Les solutions]
python:optimisation_python [2017/11/24 16:41] (Version actuelle)
marc dexet [Optimisation en Python]
Ligne 4: Ligne 4:
 C'est une démarche délicate et parfois chronophage. C'est une démarche délicate et parfois chronophage.
  
-Il faut parfois évaluer le coût de l'​optimisation au regard du bénéfice obtenu.+**Il faut parfois évaluer le coût de l'​optimisation au regard du bénéfice obtenu.**
  
 ===== Attention à l'​optimisation prématurée ===== ===== Attention à l'​optimisation prématurée =====
Ligne 22: Ligne 22:
 Pour le calcul, Python n'est pas un outil très pertinent. Il est nécessaire de s'​appuyer sur des librairies spécialisées comme http://​www.numpy.org/​ qui sont écrites en C++. Pour le calcul, Python n'est pas un outil très pertinent. Il est nécessaire de s'​appuyer sur des librairies spécialisées comme http://​www.numpy.org/​ qui sont écrites en C++.
  
-==== Les anti-patterns ====+====== Les anti-patterns ​======
  
 TBD:  mettre ici les doubles boucles python TBD:  mettre ici les doubles boucles python
  
-==== Les solutions ====+====== Les solutions ​======
  
 TBD: refaire le benchmarking ​ TBD: refaire le benchmarking ​
  
-=== Numba ===+===== Numba =====
  
-<​code>​+https://​github.com/​numba/​numba
  
 +TBD: Expliquer le contexte
 +
 +<code python>
 +from numba import jit
 +
 +@jit
 +def ma_function_a_optimiser():​
 +   ...
 </​code>​ </​code>​
  
python/optimisation_python.1511537785.txt.gz · Dernière modification: 2017/11/24 16:36 par marc dexet