J'aurais dû en déduire quoi du fait qu'il a fait du Python en 2010 ?
Qu'il en fait depuis 15 ans ou qu'il n'y a pas toucher depuis 15 ans ?
En tout cas, il n'y a que 2 fois le mot Python dans son CV et uniquement dans des postes de CTO des 3 dernières années.
En tout cas son exemple Docker de python est fortement biaisé et c'est ça que je lui reproche dans la première partie de son article.
L'utilisation cpu ou ram, c'est le même constat, utiliser des outils plus haut niveau, c'est souvent moins optimisé.
Mercurial est encore une fois un bon exemple de projet où Python ne brille pas, comme je le disais pour Ruff ou Pydantic. Oui, pas de soucis pour dire ça.
En quoi c'est pas bon pour les hyperscalers ? Ils facturent à la ressource, le langage ne change rien, c'est aux clients de faire leurs comptes.
Résumer le budget d'un projet IT à sa consommation cpu/ram c'est ... osé.
Le modèle de l'infra compte aussi beaucoup. Et les salaires :)
Et tout le monde n'est pas un GAFAM avec leurs besoins d'optimisation et de scalabilité.
Oui, Python n'est pas le langage le plus performant, mais delà à ne pas le recommandé en production ...
C'est super que certains s'intéressent à la performance et choisissent leurs outils en fonction !
D'ailleurs pourquoi Python est si utilisée en data/ia si c'est si peu performant ?
Parce que c'est juste du binding vers du C ou autre.
Et c'est très bien comme ça !
On utilise Python pour les besoins généraux, et on fait du binding quand on a besoin de performance.
C'est plutôt bien que tout le monde puisse apprendre non ?
Les devs auraient peur que n'importe qui commence à utiliser vraiment l'informatique ? 😱
Donc par exemple apprendre la programmation à l'école, c'est forcément du C et rien d'autre ?
Je ne referais pas Git en Python, mais Python peut très bien faire des CLI. Encore une fois, c'est quand on a des besoins de performances qu'il faut se poser la question de déléguer certains calculs. C'est exactement le modèle du monde data/ia actuellement. Le meilleur outil pour chaque besoin.
Bref, encore ce débat de technophile sur "le vrai code, la vraie (et seule) méthode" ...
Alors que l'éco-système est assez ouvert sur les autres langages, mais c'est peut-être ça qui dérange finalement 😄
[^] # Re: Développeur Python en production ici 😉
Posté par Julien.D . En réponse au lien Difficile de recommander Python en production . Évalué à 6.
J'aurais dû en déduire quoi du fait qu'il a fait du Python en 2010 ?
Qu'il en fait depuis 15 ans ou qu'il n'y a pas toucher depuis 15 ans ?
En tout cas, il n'y a que 2 fois le mot Python dans son CV et uniquement dans des postes de CTO des 3 dernières années.
En tout cas son exemple Docker de python est fortement biaisé et c'est ça que je lui reproche dans la première partie de son article.
L'utilisation cpu ou ram, c'est le même constat, utiliser des outils plus haut niveau, c'est souvent moins optimisé.
Mercurial est encore une fois un bon exemple de projet où Python ne brille pas, comme je le disais pour Ruff ou Pydantic. Oui, pas de soucis pour dire ça.
En quoi c'est pas bon pour les hyperscalers ? Ils facturent à la ressource, le langage ne change rien, c'est aux clients de faire leurs comptes.
Résumer le budget d'un projet IT à sa consommation cpu/ram c'est ... osé.
Le modèle de l'infra compte aussi beaucoup. Et les salaires :)
Et tout le monde n'est pas un GAFAM avec leurs besoins d'optimisation et de scalabilité.
Oui, Python n'est pas le langage le plus performant, mais delà à ne pas le recommandé en production ...
C'est super que certains s'intéressent à la performance et choisissent leurs outils en fonction !
D'ailleurs pourquoi Python est si utilisée en data/ia si c'est si peu performant ?
Parce que c'est juste du binding vers du C ou autre.
Et c'est très bien comme ça !
On utilise Python pour les besoins généraux, et on fait du binding quand on a besoin de performance.
C'est plutôt bien que tout le monde puisse apprendre non ?
Les devs auraient peur que n'importe qui commence à utiliser vraiment l'informatique ? 😱
Donc par exemple apprendre la programmation à l'école, c'est forcément du C et rien d'autre ?
Je ne referais pas Git en Python, mais Python peut très bien faire des CLI. Encore une fois, c'est quand on a des besoins de performances qu'il faut se poser la question de déléguer certains calculs. C'est exactement le modèle du monde data/ia actuellement. Le meilleur outil pour chaque besoin.
Bref, encore ce débat de technophile sur "le vrai code, la vraie (et seule) méthode" ...
Alors que l'éco-système est assez ouvert sur les autres langages, mais c'est peut-être ça qui dérange finalement 😄