Licence CC 0

Billet-signet : Voilà pourquoi vous devriez compiler votre code Python

Écrire du Python plus performant avec mypyc

Cet article de glyph en anglais explique comment il est possible de gagner facilement en performances avec Python.

L’article parle de l’outil mypyc intégré à mypy qui permet de compiler en natif sans trop d’efforts un module Python, en prenant l’exemple d’un code simpliste et une comparaison assez hasardeuse.

Bien sûr, mypyc offrira de meilleures performances si le code est adapté pour. Mais comme cela se fait avec des annotations Python et des types standards, ça ne pose pas spécialement de problème.

Enfin l’intérêt de mypyc est que son usage est incrémental : on peut l’utiliser pour un simple module dans un projet puis étendre son usage avec le temps, on peut aussi revenir en arrière à tout moment car l’utilisation est tout à fait transparente.



5 commentaires

Ça tombe bien, je connais un projet en Python qui permettrait de tester tout ça en conditions réelles :ange:

SpaceFox

Et l’utilise peut-être déjà sans le savoir. Comme expliqué dans l’article, puisque ça se fait de façon transparente, une lib peut très bien utiliser cette technique et ça affectera tous les programmes l’utilisant (si une version compilée compatible est trouvée).

C’est quoi le meilleur entre ça et Nuitka ?

RDTL

Je pense que l’intérêt vient des annotations qui permettent de restreindre les types du côté du code C généré et donc d’avoir quelque chose de plus optimisé, mais je n’ai jamis essayé Nuitka.

Connectez-vous pour pouvoir poster un message.
Connexion

Pas encore membre ?

Créez un compte en une minute pour profiter pleinement de toutes les fonctionnalités de Zeste de Savoir. Ici, tout est gratuit et sans publicité.
Créer un compte