Introduction aux Performances de Python
Afin d’aborder ce cours avec confiance et de le compléter avec succès, il est fortement recommandé de suivre les cours suivants au préalable :
Le cours Présentation des algorithmes et des structures de données n’est pas obligatoire, mais il fournit des bases théoriques sur les algorithmes et les structures de données.
Comment Python exécute le code
Python est souvent qualifié de langage interprété, mais il comporte en réalité une étape de compilation intermédiaire. Lors de l’exécution d’un code Python, celui-ci est d’abord compilé en bytecode, une forme intermédiaire. Cette compilation s’effectue automatiquement et reste généralement transparente pour l’utilisateur. Le bytecode est stocké dans des fichiers .pyc, ce qui accélère les exécutions ultérieures.
Ensuite, les fichiers .pyc sont exécutés par la Machine Virtuelle Python (PVM).
Bien que ce processus offre de la flexibilité, le surdébit de l'interprétation du bytecode peut rendre Python plus lent pour des tâches telles que les boucles, les calculs complexes ou la manipulation de grandes quantités de données, comparé à des langages comme C, C++, C# ou Java.
Cependant, la flexibilité de Python, associée à ses fonctions intégrées et à ses bibliothèques externes, permet des optimisations de performance sans modifier son modèle d'exécution principal. Ce cours vous apprendra précisément comment y parvenir.
Goulots d'étranglement de performance courants
La première étape pour résoudre un problème de performance consiste à l'identifier, listons donc les goulots d'étranglement de performance les plus courants :
Tout au long de ce cours, nous nous concentrerons sur des techniques et des outils spécifiques pour résoudre ces problèmes et écrire des programmes Python plus efficaces. Sans plus attendre, commençons !
Merci pour vos commentaires !
Demandez à l'IA
Demandez à l'IA
Posez n'importe quelle question ou essayez l'une des questions suggérées pour commencer notre discussion
What are the prerequisites for this course?
Can you explain more about how Python executes code?
What are some common performance bottlenecks in Python?
Awesome!
Completion rate improved to 7.69Introduction aux Performances de Python
Glissez pour afficher le menu
Afin d’aborder ce cours avec confiance et de le compléter avec succès, il est fortement recommandé de suivre les cours suivants au préalable :
Le cours Présentation des algorithmes et des structures de données n’est pas obligatoire, mais il fournit des bases théoriques sur les algorithmes et les structures de données.
Comment Python exécute le code
Python est souvent qualifié de langage interprété, mais il comporte en réalité une étape de compilation intermédiaire. Lors de l’exécution d’un code Python, celui-ci est d’abord compilé en bytecode, une forme intermédiaire. Cette compilation s’effectue automatiquement et reste généralement transparente pour l’utilisateur. Le bytecode est stocké dans des fichiers .pyc, ce qui accélère les exécutions ultérieures.
Ensuite, les fichiers .pyc sont exécutés par la Machine Virtuelle Python (PVM).
Bien que ce processus offre de la flexibilité, le surdébit de l'interprétation du bytecode peut rendre Python plus lent pour des tâches telles que les boucles, les calculs complexes ou la manipulation de grandes quantités de données, comparé à des langages comme C, C++, C# ou Java.
Cependant, la flexibilité de Python, associée à ses fonctions intégrées et à ses bibliothèques externes, permet des optimisations de performance sans modifier son modèle d'exécution principal. Ce cours vous apprendra précisément comment y parvenir.
Goulots d'étranglement de performance courants
La première étape pour résoudre un problème de performance consiste à l'identifier, listons donc les goulots d'étranglement de performance les plus courants :
Tout au long de ce cours, nous nous concentrerons sur des techniques et des outils spécifiques pour résoudre ces problèmes et écrire des programmes Python plus efficaces. Sans plus attendre, commençons !
Merci pour vos commentaires !
