En C++, le développement est lent, mais l’application est très rapide ;
En Python, le développement est rapide, mais l’application est très lente. 1
1 Utiliser Pythran/PyPy/Cython/Numba/... accélère l’exécution, mais cela ralentit le développement : compilation plus lente, développement plus complexe, bug difficile à investiguer...
Je sais que c'est une caricature, mais une démarche en python est un peu différente. Elle dit que la majeure partie de ton application n'a pas besoin d'une performance importante. Donc coder la partie qui demande une grosse performance en c/c++/go/rust/julia et l'interfacer1 avec le reste de ton application en python peut être pertinent. Ça permet en plus d'avoir de coder la partie métier dans un langage de très haut niveau et la partie technique dans un langage qui permet d'accéder au très bas niveau.
pas forcément dans un wrapper python comme vous utilisez des broker de messages ça peut passer par là ↩
# Performance
Posté par barmic . En réponse au journal Moi, expert C++, j'abandonne le C++. Évalué à 10.
Je sais que c'est une caricature, mais une démarche en python est un peu différente. Elle dit que la majeure partie de ton application n'a pas besoin d'une performance importante. Donc coder la partie qui demande une grosse performance en c/c++/go/rust/julia et l'interfacer1 avec le reste de ton application en python peut être pertinent. Ça permet en plus d'avoir de coder la partie métier dans un langage de très haut niveau et la partie technique dans un langage qui permet d'accéder au très bas niveau.
pas forcément dans un wrapper python comme vous utilisez des broker de messages ça peut passer par là ↩