Mais j’avais déjà noté la levée de boucliers quand son langage favori n’est pas en tête, c’est certainement humain.
Mon langage favori c'est le C :)
Mais j'aime bien le Python, parce que c'est cool (argument en béton là, imparable).
Mais bref, un programme écrit en PHP5 va tourner plusieurs fois plus vite en PHP7 sans rien changer.
Une option d'optimisation du compilateur C va booster les perfs au détriment de la taille.
L'utilisation de numpy va booster les perfs en Python, comparé à l'approche naïve. Et PyPy les booste au talent sans effort - mais pas si c'est du code numpy !
Donc, qu'est-ce qu'on compare ? Une utilisation naïve des langages sans connaissance profonde de leurs atouts et défauts ?
À quoi ça sert ? À savoir ce que ça va donner pour des codeurs du futur qui savent pas coder ?
Maintenant, le but de l’étude n’était pas de comparer des langages entre eux (juste en vitesse) mais de tenter d’évaluer leur efficacité énergétique.
On est d'accord, mais je n'ai pas les moyens de faire le test complet, et de façon comparative.
Cela dit, la vitesse *20, pas fondamentalement plus de CPU utilisé : un cœur à 100%, on boucle à fond, ça fait chauffer le CPU, mais l'algo est pas parallélisé.
On va consommer moins, c'est sûr.
Dans quelles proportions exactes ? Aucune idée !
Mais on gagne très certainement un ordre de grandeur...
Au final, mon seul argument, c'est que si vous codez en Python, envisagez PyPy si les perfs sont importantes.
Si c'est juste pour un outil de vérification des mises à jour, ça n'est pas nécessaire, codé correctement personne ne le verra passer (oui, je trolle :p).
[^] # Re: Je ne suis pas sûr que les logiciels libres soient moins consommateurs de ressources CPU/Mém
Posté par Yth (Mastodon) . En réponse au journal Cailloux, joujoux, bijoux. Évalué à 2.
Mon langage favori c'est le C :)
Mais j'aime bien le Python, parce que c'est cool (argument en béton là, imparable).
Mais bref, un programme écrit en PHP5 va tourner plusieurs fois plus vite en PHP7 sans rien changer.
Une option d'optimisation du compilateur C va booster les perfs au détriment de la taille.
L'utilisation de numpy va booster les perfs en Python, comparé à l'approche naïve. Et PyPy les booste au talent sans effort - mais pas si c'est du code numpy !
Donc, qu'est-ce qu'on compare ? Une utilisation naïve des langages sans connaissance profonde de leurs atouts et défauts ?
À quoi ça sert ? À savoir ce que ça va donner pour des codeurs du futur qui savent pas coder ?
On est d'accord, mais je n'ai pas les moyens de faire le test complet, et de façon comparative.
Cela dit, la vitesse *20, pas fondamentalement plus de CPU utilisé : un cœur à 100%, on boucle à fond, ça fait chauffer le CPU, mais l'algo est pas parallélisé.
On va consommer moins, c'est sûr.
Dans quelles proportions exactes ? Aucune idée !
Mais on gagne très certainement un ordre de grandeur...
Au final, mon seul argument, c'est que si vous codez en Python, envisagez PyPy si les perfs sont importantes.
Si c'est juste pour un outil de vérification des mises à jour, ça n'est pas nécessaire, codé correctement personne ne le verra passer (oui, je trolle :p).