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Python Discussion :

Python et ses performances


Sujet :

Python

Vue hybride

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  1. #1
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    Par défaut Python et ses performances
    Bonjour,

    On m'a dit que python python trois n'était pas des technologies performante et on m'a citer ce lien

    https://benchmarksgame.alioth.debian...64q/nbody.html

    Quelles sont les réelles performances de python et python3 ?

    Est-ce qu'il y a un Interpréteur python plus performant que l'autre par exemple Y a-t-il une différence de performances entre l'interpréteur CPython et pypy

    Merci pour vos renseignements

    Meilleures salutations

  2. #2
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    PyPy est plus performant que CPython, mais en règle général les utilisateurs python n'ont pas besoin de performances calculatoires... Si le besoin s'en fait sentir, alors on peut déjà utiliser les bindings C disponibles dans la librairie standard du langage, utiliser des modules spécialisés dans les calculs (numpy, pandas, gmpy, ...), utiliser PyPy, cython (interfaçage avec le C/C++), etc.

    Ce qui est le gros point fort de ce langage, c'est la facilité de faire du code fonctionnel et robuste. Le reste n'est qu'un détail qui sera difficile à maîtriser sans une grosse expérience avec python et d'autres langages comme le C/C++ voir même Java.

    Difficile de se sentir limité avec ce langage.

  3. #3
    Expert confirmé Avatar de BufferBob
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    salut,

    m'est avis que si on a pas une petite idée du pourquoi un langage est considéré comme lent ou non, c'est qu'on est pas réellement concerné par sa rapidité

    par ailleurs le lien que tu donne est à mon avis un mauvais exemple, des implémentations de 9s VS des implémentations de 13min, ce n'est probablement pas le langage qui est en cause mais plutôt la façon dont est écrit le code, on peut écrire du code très rapide à travers Python, tout comme on peut écrire du code très lent en langage C parce qu'on n'en maitrise pas toutes les subtilités (c'est encore plus vrai avec l'assembleur qu'une très large majorité croit être un langage rapide)

    d'autant que si tu regardes de plus près ton lien, on trouve plusieurs fois des programmes "C gcc" par exemple, avec des temps différents à chaque fois, c'est les résultats d'un challenge ton truc c'est pas un benchmark à proprement parler

    edit: je pense que tu peux renvoyer la personne qui t'a filé le lien vers celui ci, sur le même site, en bas de la page :
    Non-motivation: We are profoundly uninterested in claims that these measurements, of a few tiny programs, somehow define the relative performance of programming languages.

  4. #4
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    Bonjour,

    +1 pour les réponses précédentes. Un tel benchmark n'a pas beaucoup d'intérêt parce que ce n'est pas comme ça qu'on développe en Python.

    En fait, il faut voir les choses comme ça:
    - on programme en Python parce que c'est facile et rapide
    - le code Python passe la main très vite à des modules compilés en C ou C++

    => On a ainsi le "meilleur des deux mondes".

    Ces modules compilés peuvent être livrés avec Python, ou être disponibles en tant que modules externes (pypi), ou être créés par soi-même (ex: Cython, C, C++, ...).

    Cela permet, par exemple, de faire du calcul scientifique (ex: numpy, scipy, gmpy, ...), ou des beaux programmes graphiques (ex: pyQt, ...), ou beaucoup d'autres choses car la quantité de modules disponibles est extrêmement grande. Comme la partie la plus "chargée" s'exécute en code natif, on obtient des programmes dont l'exécution est tout à fait satisfaisante. On peut aussi rendre ces programmes autonomes (ex: cx_freeze, ...) et installables (ex: innosetup, ...), et les utilisateurs ne sauront même pas que c'est du Python...

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