Accueil
› Formations
› Python
› CYTHON: OPTIMISATION DU CODE PYTHON
CYTHON: OPTIMISATION DU CODE PYTHON
Aucun avis Voir les avis Masquer
Note issue des sessions de cette formation, y compris les programmes adaptés aux besoins des entreprises.
Aucun avis pour cette formation.
◉ Qualiopi · Validé TraininBlue
▣ Présentiel / Distanciel
◈ Programme personnalisable
Accepte sous-traitance OF
Cette formation permet d’identifier quelles parties d’un programme Python consomment trop de mémoire ou trop de temps processeur, puis comment on peut utiliser l'outil CYTHON pour reprendre ses parties et ainsi optimiser son programme.
Prochaines sessions Inter 0 Voir Masquer
Aucune session inter-entreprise programmée pour le moment.
Objectifs pédagogiques
- Analyser les performances d’un code Python existant.
- Utiliser Cython pour améliorer les performances d’un code Python.
- Gérer finement les structures composées pour aller plus loin dans l’optimisation.
- Appliquer l’ensemble du processus d’optimisation à un exemple.
Compétences visées
Public cible et prérequis
Public cible
- - Ingénieurs.
- - Chercheurs.
- - Techniciens.
Prérequis
- Connaissances de base en Python.
Programme détaillé
Analyse des performances d’un code Python existant
- Mesurer le temps d’exécution d’un code Python et découvrir des outils de visualisation graphique.
- Mesurer la consommation mémoire d’un code.
Travaux pratiques : Comparaison des différentes solutions pour un même problème.
Utilisation du Cython pour améliorer les performances d’un code Python.
- Générer avec Cython de fonctions C accessibles depuis Python.
- Déterminer où ajouter du typage des paramètres et des variables pour une optimisation poussée.
- Typer des paramètres et des variables.
- Accéder en Python à une bibliothèque C existante grâce à Cython.
Travaux pratiques : Cas concret d'un exemple d'optimisation de code de production.
Gestion des structures composées pour aller plus loin dans l’optimisation.
- Gérer les chaînes de caractères et les chaînes d’octets.
- Utiliser efficacement les objets NumPy dans Cython pour les tableaux de nombres.
- Gérer l’allocation mémoire lors de la création de tableaux.
Travaux pratiques : Des exemples concrets sur la gestion des structures composées pour l'optimisation du code de production.
- Mesurer le temps d’exécution d’un code Python et découvrir des outils de visualisation graphique.
- Mesurer la consommation mémoire d’un code.
Travaux pratiques : Comparaison des différentes solutions pour un même problème.
Utilisation du Cython pour améliorer les performances d’un code Python.
- Générer avec Cython de fonctions C accessibles depuis Python.
- Déterminer où ajouter du typage des paramètres et des variables pour une optimisation poussée.
- Typer des paramètres et des variables.
- Accéder en Python à une bibliothèque C existante grâce à Cython.
Travaux pratiques : Cas concret d'un exemple d'optimisation de code de production.
Gestion des structures composées pour aller plus loin dans l’optimisation.
- Gérer les chaînes de caractères et les chaînes d’octets.
- Utiliser efficacement les objets NumPy dans Cython pour les tableaux de nombres.
- Gérer l’allocation mémoire lors de la création de tableaux.
Travaux pratiques : Des exemples concrets sur la gestion des structures composées pour l'optimisation du code de production.
Méthodes pédagogiques & évaluation
Méthodes pédagogiques
Apports théoriques et retours d'expérience
Exercices pratiques et mises en situation
Travaux de groupe et échanges entre pairs
Études de cas concrets
Modalités d'évaluation
Quiz de validation des acquis
Mises en situation évaluées
Projet fil rouge
Feuille de route post-formation
Accessibilité
Une formation accessible à tous
Signaler un besoin d'adaptation
Ce programme peut être adapté pour les personnes en situation de handicap. Contactez-nous pour étudier vos besoins spécifiques.