Votre réponse est formidable, mais j'aimerais voir des exemples / des liens hypertexte / du code / des chiffres! Par exemple, les scripts python en question arrivent a utiliser efficacement combien de processeurs sur du parallélisme MPI?
Neuron simulator : https://www.neuron.yale.edu/neuron/
Fer de Lance de la neurosciences pour la simulation au niveau cellulaire. Utilisé et respecté par les neuroscientistes du monde entier. Codé en C/C++, interfacé en python pour la configuration de la simulation. Scale du petit PC personnel au plus gros super-calculateur des USA.
STEPS : http://steps.sourceforge.net/STEPS/default.php
Simulateur sub-cellulaire ( reaction, diffusion, calcul de champs magnétique ). Codé en C++ comme un module python. Scale d'une simple machine à plusieurs milliers de noeuds.
ROOT : https://root.cern.ch/
Framework phare du CERN dans le domaine de la physique des particules. Créé en hard-core C++ avec son propre interpréteur C++ embarqué. Mais dispose quand même d'une interface en python largement utilisée par les physiciens.
Qu'on soit claire, je suis dev C++, je n'ai clairement pas le profil du pythonneux fan boy... Et il y a des tas de choses que je déteste avec python, et probablement une liste trop longue pour la mettre ici.
Mais c'est un fait, comme langage d’interfaçage, de configuration, de scripting quick & dirty, python s'est largement imposé dans le monde scientifique, et il y a des raisons à ça.
[^] # Re: Python pour scripter, C/C++ sous la capot.
Posté par Firwen (site web personnel) . En réponse au journal Un Python qui rivalise avec du C++. Évalué à 10. Dernière modification le 28 août 2017 à 22:36.
Neuron simulator : https://www.neuron.yale.edu/neuron/
Fer de Lance de la neurosciences pour la simulation au niveau cellulaire. Utilisé et respecté par les neuroscientistes du monde entier. Codé en C/C++, interfacé en python pour la configuration de la simulation. Scale du petit PC personnel au plus gros super-calculateur des USA.
STEPS : http://steps.sourceforge.net/STEPS/default.php
Simulateur sub-cellulaire ( reaction, diffusion, calcul de champs magnétique ). Codé en C++ comme un module python. Scale d'une simple machine à plusieurs milliers de noeuds.
ROOT : https://root.cern.ch/
Framework phare du CERN dans le domaine de la physique des particules. Créé en hard-core C++ avec son propre interpréteur C++ embarqué. Mais dispose quand même d'une interface en python largement utilisée par les physiciens.
Nest : http://www.nest-simulator.org/
Simulateur de réseau neuronaux points à points. Codé en C++, interfacé en python. Scale sur le super-calculateur BlueGeneQ machines du Juelich center ( http://www.fz-juelich.de/portal/DE/Home/home_node.html ), un des plus gros au monde.
Tensorflow : https://github.com/tensorflow/tensorflow
Machine learning framework. Codé en C++, interfacé en python... supporte GPGPU et calcul distribué.
Qu'on soit claire, je suis dev C++, je n'ai clairement pas le profil du pythonneux fan boy... Et il y a des tas de choses que je déteste avec python, et probablement une liste trop longue pour la mettre ici.
Mais c'est un fait, comme langage d’interfaçage, de configuration, de scripting quick & dirty, python s'est largement imposé dans le monde scientifique, et il y a des raisons à ça.