URL: https://linuxfr.org/users/bluebird/journaux/pyparis-2018-c-etait-bien Title: PyParis 2018, c'était bien! Authors: Philippe F Date: 2018年11月22日T20:37:16+01:00 License: CC By-SA Tags: python et pyparis Score: 29 [PyParis](http://pyparis.org/), c'est un évènement Python annuel sur Paris pendant deux jours. Stéphane Fermigier en avait [fait la publicité ici-même](https://linuxfr.org/news/appel-a-propositions-pour-la-conference-pyparis-de-novembre-2018). J'en avait profité pour proposer un sujet de conférence qui a été accepté. A ma grande joie! Mon sujet, c'était _l'annotation de type sous Python_. Visiblement, mon intervention a bien marché puisque plusieurs personnes sont venues me voir après pour me dire que je les avais convaincu et qu'ils allaient motivier leurs équipes pour passer aux annotations. Si vous voulez savoir pourquoi c'est génial, le mieux est d'aller voir mon intervention sur [le site de PyParis](http://pyparis.org/talks.html#core-python), la plupart des vidéos sont maintenant en ligne. Je n'étais pas le seul lecteur de LinuxFR puisque j'ai assisté à une conférence de [Serge-sans-paille](https://linuxfr.org/users/serge_ss_paille/journaux) qui parlait des échanges entre le code natif et le code Python, tout en essayant de ne pas parler de PyThran. J'ai beaucoup aimé la conférence en général. En dehors d'une intervention qui était moyenne, toutes les autres étaient passionnantes et j'ai appris plein de trucs. Ça tournait pas mal autour du machine-learning mais pas que. Je crois que nous étions autour de 300 personnes, avec une quinzaine de nationalités représentées. Ce que je retiens: * GraphQL a l'air très bien pour simplifier les architectures REST. Je ne fais ni l'un ni l'autre mais c'est bon à savoir. * comment construire un datacenter à prix agressif avec des serveurs recyclés de chez Facebook... * classer 250 millions de photos d’hôtel pour que les meilleures apparaissent quand on cherche un hôtel, c'est pas simple mais ça se fait. * battre Google sur le prix à mettre pour une campagne de pub, c'est possible * faire du Python et de la physique fondamentale peut vous permettre de bosser chez Ubisoft * sur le machine learning qui est un sujet auquel je ne connaissais rien, je retiens particulièrement: * ca demande des maths, des outils spécifiques et des connaissances théoriques. On s'y met pas en 15 jours comme un nouveau langage de programmation * le besoin en puissance de calcul est phénoménal. Du coup, beaucoup d'algorithmes théoriques qui sont très bons mais très consommateurs de CPU/temps ne sont pas utilisés car pas utilisables sur du big data. * il faut vraiment pas mal de tuning sur les algos d'apprentissages avant d'arriver à un résultat qui se tient. Ca reste expérimental. J'ai croisé des gens très sympas et d'un niveau technique très pointu. Ca fait du bien. J'ai prévu de regarder les vidéos des conférences que j'ai raté, je suis sûr que j'ai encore plein de choses à apprendre. Et je sais déjà que je reviendrai l'année prochaine !