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Rédiger du code Python efficace

Logan Thomas

Scientific Software Technical Trainer, Enthought

Aperçu du cours

Votre code doit servir à obtenir des insights
- Pas à vous faire attendre des résultats
Dans ce cours, vous apprendrez :
- À écrire du code Python clair, rapide et efficace
- À profiler votre code pour repérer les goulots d'étranglement
- À éliminer ces goulots et les mauvais patrons de conception

Définir « efficace »

Écrire du code Python efficace
- Temps d'exécution minimal (rapide)
- Consommation de ressources minimale (faible empreinte mémoire)

alt="Équation avec un chronomètre à côté d'une flèche vers le bas plus une clé USB à côté d'une flèche vers le bas égalant le mot efficient"

Définir « pythonique »

Écrire du code Python efficace
- Miser sur la lisibilité
- Utiliser les constructions Python comme prévu (i.e., pythoniques)

# Non pythonique
doubled_numbers = []

for i in range(len(numbers)):
    doubled_numbers.append(numbers[i] * 2)

# Pythonique
doubled_numbers = [x * 2 for x in numbers]

Le Zen de Python, par Tim Peters

Le beau vaut mieux que le laid.
L'explicite vaut mieux que l'implicite.
Le simple vaut mieux que le complexe.
Le complexe vaut mieux que le compliqué.
Le plat vaut mieux que l'emboîté.
L'épars vaut mieux que le dense.
La lisibilité compte.
Les cas particuliers ne justifient pas d'enfreindre les règles.
Même si le pragmatisme l'emporte sur la pureté.
Les erreurs ne devraient jamais passer sous silence.
Sauf si elles sont réduites au silence explicitement.
Face à l'ambiguïté, résistez à la tentation de deviner.
...

Ce que vous devriez connaître

Types de données courants en science des données
- Data Types for Data Science
Écrire et utiliser vos propres fonctions
- Python Data Science Toolbox (Part 1)
Fonctions anonymes (expressions lambda)
- Python Data Science Toolbox (Part 1)
Écrire et utiliser des compréhensions de liste
- Python Data Science Toolbox (Part 2)

Commençons !

Rédiger du code Python efficace