• # Pandas/Dask et programmation fonctionnelle

    Posté par . En réponse au journal L/D·es différents paradigmes de programmation en Python. Évalué à 4.

    Bon article qui m'a fait pensé que lorsque je suis passé de Pandas à Dask pour pouvoir gérer de plus grands datasets, je me suis heurter à un petit problème de conception. Lorsque j'ai écrit mon code pour Pandas, je l'avais fait sous forme impérative/procédurale en gardant un paquet de variables temporaires. Le problème en passant à Dask est que le calcul ne se fait qu'à la fin sur le .compute(). Et ça ma causé pas mal de soucis car j'avais besoin de faire des .compute() un peu partout dans mon code, ce qui enlève tout l’intérêt de Dask.

    C'est pour ça que lorsqu'on utilise des packages comme Dask, il faut écrire en procédural mais penser en fonctionnel et ça, ça demande une gymnastique mentale a laquelle je n'étais pas habitué.

    As tu eu des cas comme ça dans ton expérience de programmation python ?

    Sinon, dernière petite question: 'Apprentissage en profondeur', je ne connaissais pas cette traduction. C'est effectivement répertorié dans les quelques glossaires que je connais (DataFranca , Termium). Est ce que c'est beaucoup utilisé comme terme ?