Non, juste une vm avec 8 giga de ram, un proc ordinaire.
Pour info, des qu'une partie de ton code est problématique en python tu peux utiliser du c / rust pour l'implémenter en python. Tu peux aussi directement appelé des fonctions systèmes du noyau linux par exemple.
La totalité de ce que j'ai énoncé plus haut est extrêmement léger.
Le premier projet est héberger depuis 2011 sur un server de 8 giga de ram avec un proc deux coeur (soit 4 threads), base de donnée comprise, et à même eu une transition docker en 2016.
De mon expérience, j'ai vu une multitude de programme en java tous plus lourds les uns que les autres, remplis de fuite de mémoire (si ce n'est pas parce qu'il y a un grabage collector qu'il ne peut pas avoir des fuites, tout comme python ou javascript). Je ne parle pas des programmes en c/c++ encore pire que tout, codé avec ses pieds.
Je me souvient de l'époque de transition entre apache/modwsgi => nginx en reverse proxy + gunicorn (un serveur python écrit en python) : sur la machine de 8 giga j'ai gagné 4 giga de fuite mémoire qui se produisait (la raison de la migration).
Bref, non et non, on peut faire du python performant, non gourmand en ram ou proc, et quand c'est nécessaire faire appel à des libs utilisants une implémentation compilée (numpy par exemple) ou les écrire (c'est hyper facile en rust)
[^] # Re: Retour sur des grosses applications
Posté par fsx999 . En réponse à la dépêche Python pour la rentrée 2019 — partie 1 ― Popularité. Évalué à 3.
Non, juste une vm avec 8 giga de ram, un proc ordinaire.
Pour info, des qu'une partie de ton code est problématique en python tu peux utiliser du c / rust pour l'implémenter en python. Tu peux aussi directement appelé des fonctions systèmes du noyau linux par exemple.
Ici https://pyftpdlib.readthedocs.io/en/latest/benchmarks.html tu as une comparaison des perfs.
La totalité de ce que j'ai énoncé plus haut est extrêmement léger.
Le premier projet est héberger depuis 2011 sur un server de 8 giga de ram avec un proc deux coeur (soit 4 threads), base de donnée comprise, et à même eu une transition docker en 2016.
De mon expérience, j'ai vu une multitude de programme en java tous plus lourds les uns que les autres, remplis de fuite de mémoire (si ce n'est pas parce qu'il y a un grabage collector qu'il ne peut pas avoir des fuites, tout comme python ou javascript). Je ne parle pas des programmes en c/c++ encore pire que tout, codé avec ses pieds.
Je me souvient de l'époque de transition entre apache/modwsgi => nginx en reverse proxy + gunicorn (un serveur python écrit en python) : sur la machine de 8 giga j'ai gagné 4 giga de fuite mémoire qui se produisait (la raison de la migration).
Bref, non et non, on peut faire du python performant, non gourmand en ram ou proc, et quand c'est nécessaire faire appel à des libs utilisants une implémentation compilée (numpy par exemple) ou les écrire (c'est hyper facile en rust)