Numpy rend le calcul numérique en python acceptable, mais il ne faut pas se leurrer, dès que la boucle critique du code fait autre chose qu'une simple multiplication de matrices on sent très vite la différence. Ça peut être qu'une des matrices n'est pas constante et change à chaque itération, ce peut t'obliger à boucler sur une partie de ses valeurs en python, et ça fait tout de suite mal.
À mon boulot on prototype en python, et ensuite on réimplémente les parties critiques en C++, et le gain est souvent un x20 voire un x100. (Les gros gains viennent souvent du fait qu'on ne passe pas non plus notre temps à optimiser le python).
[^] # Re: suckless !! More is less !
Posté par Shuba . En réponse au journal Pourquoi un PC ralentit-il ?. Évalué à 5.
Numpy rend le calcul numérique en python acceptable, mais il ne faut pas se leurrer, dès que la boucle critique du code fait autre chose qu'une simple multiplication de matrices on sent très vite la différence. Ça peut être qu'une des matrices n'est pas constante et change à chaque itération, ce peut t'obliger à boucler sur une partie de ses valeurs en python, et ça fait tout de suite mal.
À mon boulot on prototype en python, et ensuite on réimplémente les parties critiques en C++, et le gain est souvent un x20 voire un x100. (Les gros gains viennent souvent du fait qu'on ne passe pas non plus notre temps à optimiser le python).