Programme CYTHON : OPTIMISATION DU CODE PYTHON
Durée : 2 jours - 14 heures
Tarif : Nous contacter pour une formation INTER – INTRA ou en COURS PARTICULIER
La formation est délivrée en présentiel ou distanciel (e-learning, classe virtuelle, présentiel et à distance). Le formateur alterne entre méthodes démonstrative, interrogative et active (via des travaux pratiques et/ou des mises en situation). La validation des acquis peut se faire via des études de cas, des quiz et/ou une certification.
Cette formation est animée par un consultant-formateur dont les compétences techniques, professionnelles et pédagogiques ont été validées par des diplômes et/ou testées et approuvées par l’éditeur et/ou par Audit Conseil Formation.
Les objectifs
pré-requis
Connaissances de base en Python.
Moyens pédagogiques, techniques et d'encadrement
- 1 poste de travail complet par personne
- De nombreux exercices d'application
- Mise en place d'ateliers pratiques
- Remise d'un support de cours
- Remise d'une attestation de stage
Modalités d'évaluation des acquis
- Evaluation des besoins et objectifs en pré et post formation
- Evaluation technique des connaissances en pré et post formation
- Evaluation générale du stage
Accessibilité handicapés
- Au centre d’affaires ELITE partenaire d’ACF à 20 m.
- Guide d’accessibilité à l’accueil.
Le Programme
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 Python 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.