Python 3.2

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21
fév.
2011
Python

Un an et sept mois après Python 3.1, voici une nouvelle version majeure de Python 3 : la version 3.2. Elle apporte notamment deux nouveaux modules (argparse et concurrent.futures), des améliorations sur les extensions écrites en C (API stable et marquage dans le nom de fichier des bibliothèques) et les modules compilés (fichiers .pyc) sont désormais rangés dans un dossier « __pycache__ ». Pour rappel, Python 3 corrige les erreurs de jeunesse de Python et harmonise la bibliothèque standard (relire la dépêche annonçant Python 3.0).

Pour faciliter le travail des développeurs des autres implémentations de Python (IronPython, Jython, Unladen Swallow, PyPy), la syntaxe, la sémantique et les fonctions builtins n'ont pas changé dans version 3.2, comme décidé par le moratoire (PEP 3003: Python Language Moratorium). Le moratoire prend fin avec la publication de Python 3.2.

La seconde partie de la dépêche présente en détail les nouveautés de Python 3.2, l'état du portage des modules vers Python 3, et évoque ce qui est prévu pour la suite.

Journal avec Pythran, Numpy file comme le vent

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5
avr.
2013

Salut mon petit journal,

je te tiens de temps en temps au courant des avancement de Pythran, ze convertisseur Python -> C++ dédié au calcul scientifique. La dernière fois que nous avons discuté, tu m'avais dit de repasser te voir quand je serais capable de supporter ce genre de calculs:

import numpy as np
n = 100000
b, c = np.ones(n), np.ones(n)
d = np.sqrt(b
(…)

Numba 0.14

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18
sept.
2014
Python

Numba, l'optimiseur Python spécialisé dans le calcul numérique, est sorti en version 0.14. Numba est un compilateur juste-à-temps (JIT) pour Python, basé sur LLVM, permettant d'optimiser du code de calcul numérique, notamment basé sur Numpy. Il est compatible avec CPython 2.6, 2.7, 3.3 et 3.4. Des paquets binaires sont disponibles via Anaconda, la distribution de paquets binaires dédiée au calcul scientifique maintenue par Continuum Analytics, l'entreprise qui développe Numba.

Pythran 0.6 - compilation de noyaux scientifiques écrits en Python

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nov.
2014
Python

Pythran est un compilateur pour les noyaux de calcul scientifique écrit en Python. Il permet d'écrire des modules dans un large sous-ensemble de Python + Numpy, d'ajouter quelques lignes de commentaire pour spécifier les types des fonctions exportées, enfin de compiler l'ensemble pour obtenir un module natif capable (parfois !) d'utiliser efficacement multi-cœurs et unités vectorielles. Le reste de la dépêche décrit le fonctionnement du compilateur, les évolutions récentes et propose une comparaison avec les alternatives : Cython, numba et parakeet.

Journal Sortie de Pythran 0.13.0

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2
mai
2023

Demat i'Nal,

J'ai publié ce matin une nouvelle mouture du compilateur pour codes scientifiques écrits en Python nommé Pythran. C'est la version 0.13.0 et elle porte le joli sobriquet bouch'hal.

Les plus impatients téléchargeront immédiatement la dernière version sur PyPi ou Github tandis que les plus curieux s'empresseront de lire le changelog associé.

Mais ce serait louper la suite de ce billet, où j'aimerai vous parler des bienfaits de l'émulation. Lors de ma veille, je suis tombé sur le (…)

Matplotlib 1.1 et autres outils de visualisation en Python

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1
nov.
2011
Python

Matplotlib est une bibliothèque en Python très utilisée pour tracer des graphiques en deux et trois dimensions. Le degré de sophistication peut être très élevé mais les choses simples le restent ; pour se donner une idée, il suffit de regarder la galerie d’exemples.
En combinaison avec les bibliothèques scientifiques NumPy ou SciPy et l’interpréteur IPython, nous obtenons un outil de prototypage très pratique.

Matplotlib n’est pas exempte de limitations, pour de grosses séries de données ou des visualisations complexes en trois dimensions. Il faut alors se tourner vers d’autres outils tels que guiqwt ou Mayavi, si l’on veut rester avec des outils en Python.

Journal Pythran 0.7 - PyDataParis

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21
avr.
2015

Termi' Nal (humour du 42ème degré),

Pythran compilateur open source dédié au Python scientifique, a sorti sa version 0.7 il y a peu, à l'occasion du premier événement PyData organisé en France: PyData Paris. ±6 mois s'étaient écoulés depuis la dernière sortie de ce compilateur dont vous pouvez suivre les aventures trépidantes à travers le tag pythran.

Nouveautés

  • Meilleur support de Numpy, plus de fonctions, et (…)

Journal Pythran - 0.8.7

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17
sept.
2018

Demat'i-nal,

La mouture 0.8.7, tendrement nommée skol-loarn de Pythran, est de sortie. Rappelons que Pythran est un compilateur dédié au calcul scientifique pour Python. Il s'installe avec pip ou conda et nécessite juste un compilateur C++ qui parle le dialecte c++11 sur l'hôte. Car oui, Pythran fait partie de cette ignoble lignée des transpileurs…

Quelques liens utiles :

Journal Pythran 0.9.2 - koailh

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6
mai
2019

Demat' iNal,

C'est avec délectation que je t'annonce la sortie de la révision 0.9.2 du compilateur pythran. Pythran est un compilateur pour les noyaux de calcul écrits en Python, compatible avec un (large) sous-ensemble de Python. Il comprend les annotations OpenMP et est capable de générer des instructions vectorielles grâce à xsimd.

La dernière sortie date de plus de 4 mois, donc pas mal de nouveautés sont au rendez vous. La liste complète est consultable en ligne.

(…)

Journal Pythran 0.9.3 a une Fedora sur la tête

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21
août
2019

Demat'iNal,

Te remémores-tu de Pythran, ce compilateur pour le Python scientifique caractérisé par la compatibilité de ces entrées avec Python et l'effort mis sur l'optimisation de codes de haut niveau écrits en Numpy ? Si oui, tu peux lire la suite. Si non, une petite plongée dans l'histoire peut être bénéfique :-)

La version 0.9.3 a été publiée hier, et est disponible sur pypi, conda (à travers conda-forge) et à travers un tag git.

Mais (…)

Journal Formation à Lyon : Compilateurs pour le Python Scientifique

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25
oct.
2017

Cher journal,

Du 7 au 9 novembre (2017 hein) aura lieu à Lyon une formation ouverte à tous sur le Python scientifique, ou plus exactement sur l'accélération de code scientifiques écrits en Python à travers trois compilateurs : Cython, Numba et Pythran. Trois compilos, trois approches, vive la diversité ! Et avec en bonus un petit aperçu sur l'évaluation de performances dans le cas de codes hybrides Python/natif.

Il y a certes un biais tout franchouillard à présenter Pythran (…)

Les journaux LinuxFr.org les mieux notés du mois d'avril 2013

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5
mai
2013
LinuxFr.org

LinuxFr.org propose des dépêches et articles, soumis par tout un chacun, puis revus et corrigés par l'équipe de modération avant publication. C'est la partie la plus visible de LinuxFr.org, ce sont les dépêches qui sont le plus lues et suivies, sur le site, via Atom/RSS, ou bien via partage par messagerie instantanée, par mail, ou encore via médias sociaux.

Ce que l’on sait moins, c’est que LinuxFr.org vous propose également à tous de tenir vos propres articles directement publiables, sans validation a priori des modérateurs. Ceux-ci s'appellent des journaux. Voici un florilège d'un dizaine de ces journaux parmi les mieux notés par les utilisateurs… qui notent. Lumière sur ceux du mois d'avril passé.

Forum Programmation.python Numpy as np

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21
jan.
2019

Dans mon apprentissage de python, j'en suis aux ndarray de numpy.
Les accès et les opérations sont très différentes de listes (ie liste de liste), voir de dictionnaires. Du coup, il existe une frustration chez moi car je n'y comprends pas grand chose.
Existe t'il un intérêt à utiliser (hors gros tableau de plusieurs milliers d'entrées) des tableaux numpy plutôt que des seq standards : un tableau numpy a t'il des avantages par rapport à une liste de liste dans (…)

Forum Programmation.python numpy: Vecteur avec valeurs fausse après in ifft(fft())

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3
mai
2023

Bonjour tout le monde.

Je rencontre un comportement étrange avec les fonctions fft() et ifft() de numpy.

Si je prends un vecteur de 1024 valeurs, que je lui applique une transformée de Fourrier discrète puis une transformée de Fourrier discrète inverse, je n'obtiens pas du tout les même valeurs.

Petit exemple de code:

# Lecture des valeurs d'un fichier audio
values = read_audio_file()

# Limitation du vecteur au 1024 premiers samples
values = values[0:1024]
(…)