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.

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.

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
(…)

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.

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.