Notes de cours Python scientifique - Optimisation du code Python

Chers membres du club,

J'ai le plaisir de vous présenter ce tutoriel de Gaël Varoquaux dont l'objectif est de vous apprendre à optimiser votre code Python.

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• Faites-le fonctionner de manière fiable : écrivez des scénarios de test automatisés, assurez-vous vraiment que votre algorithme soit correct et que, si celui-ci dysfonctionne, les tests captureront ce dysfonctionnement.
• Optimisez le code en définissant des cas d'utilisation simples pour identifier les goulots d'étranglement et accélérez-les, en recherchant un meilleur algorithme ou une meilleure implémentation. Gardez à l'esprit qu'un compromis doit être trouvé entre le profilage sur un exemple réaliste et la simplicité et la rapidité d'exécution du code. Pour un travail efficace, il est préférable de travailler avec des cycles de profilage d’environ 10 secondes.

La première chose à rechercher est l'optimisation algorithmique : existe-t-il des moyens de calculer moins ou mieux?

Pour une vue d'ensemble du problème, une bonne compréhension des calculs derrière l'algorithme peut être utile. Cependant, il n'est pas rare de trouver des changements simples, tels que le déplacement des calculs ou l'allocation de mémoire en dehors d'une boucle, qui apportent des gains importants. »

Bonne lecture ;)

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