« En redirigeant la sortie standard d'un code python par les moyens habituels (via contextlib.redirect_stdout par exemple) on peut avoir la surprise de constater que la redirection ne fonctionne pas correctement si le code python fait appel à des bibliothèques natives qui écrivent sur la sortie standard. Le présent article explique les causes et propose un remède. (Sur le même sujet, voir aussi)  »

« Quelques bonnes pratiques dans la programmation asynchrone avec Python.  »

« Une astuce combinant la surcharge (overload) et les types litéraux pour définir des types dépendants en python. À noter que l'astuce est sympa à comprendre et à essayer, mais je ne sais pas si c'est un pattern établi -- la documentation d'overload dans mypy ne mentionne pas son usage avec les types litéraux.  »

« Un installeur/solveur de packages Python ultra-rapide écrit par l'équipe qui a élaboré Ruff.  »

« L'auteur présente pyupgrade, un outil qui aide à faire évoluer son code python vers des standards plus modernes, que l'on peut sélectionner via la version de python désirée. Cet outil peut aussi être utilisé en pre-commit, ou dans une intégration continue.  »

« An easy reading changelog for python.  »

« Mes scripts Python se sont mis à émettre des warnings récemment sur mes docstring: j'ai la (probablement mauvaise) habitude d'utiliser la même convention que pour mon code C++ et d'utiliser \param[in] par exemple pour documenter le paramètre, et il m'indique maintenant un problème avec l'antislash. Cet article explique la raison de ce comportement et propose plusieurs méthodes et outils pour y remédier, ce qui est nécessaire puisque le warning en question sera une SyntaxError dans Python 3.13.  »

« A l'instar d'autres plateformes destinées au développement logiciel, le registre des packages Python PyPI exigera à partir du premier janvier 2024 la double authentification (2FA).  »

« Une présentation de CppInterOp qui permet d'interpréter du code C++ (avec openMP et CUDA dans ce cas précis) et de le faire interagir avec du python dans un même notebook.  »

« Une enquête à base de strace, perf et eBPF pour comprendre des problèmes de performance sur un CPU bien spécifique.  »

« Cet article est une présentation succincte du projet Voici qui combine les possibilités des projets Voilà et Jupyterlite et permettant de transformer des notebooks Jupyter en applications autonomes exécutables dans le navigateur.  »

« Des dangers de la prise de décision automatisée, surtout quand elle est sans appel : un enseignant qui donne des cours sur Python et Pandas s'est vu interdire à vie de publicité sur Meta (anciennement Facebook) car un algorithme a estimé... qu'il se livrait à un trafic d'animaux exotiques. Les données liées à cette décision ayant depuis été supprimées, il n'est plus possible d'infléchir la décision. Trouvé via le blog de Simon Willison qui est en lui-même une vraie mine.  »

« Un guide pour apprendre à utiliser mypy à travers des exemples  »

« Cet article détaille et explique à travers des exemples quelques nouveautés de la toute nouvelle version de Python.  »

« Des tutoriels et des recommendations d'outils et de pratiques pour commencer un projet scientifique en python  »

« Simon Willison, un développeur python prolifique, donne des conseils sur la création d'outils en ligne de commande avec ce langage.  »

« Hackinscience est une plateforme interactive d'exercices pour le langage Python et un excellent outil d’entrainement!  »

« Le concept de pipe, si familier aux utilisateurs Linux/UNIX, est accessible également en Python permettant d'écrire du code élégant et expressif, comme le montre le présent article.  »

« Jusqu'à présent, tous les objets en CPython, même les singletons, étaient munis d'un compteur de références, lequel était incrémenté et décrémenté. Python 3.12 introduit le concept d'objet "immortel" pour éviter ce comptage de références dans le cas de certains objets immutables et largement partagés ; cet article détaille le problème, la solution retenue et l'implémentation.  »

« Une introduction succincte à l'utilitaire refurb qui, sans être une vérificateur de style comme flake8 et ruff, est en mesure de proposer des pistes pour améliorer son code.  »

« Une introduction rapide aux nouvelles préconisations pour le packaging Python avec des explications claires.  »

« Article montrant la démarche pour optimiser un code scientifique Python en utilisant Rust, PyO3 et des outils de profiling. Les gains en performance avec une implementation en Rust des parties Python les plus lentes sont impressionnants, sans contrepartie sur l'interface utilisateur (même API Python).  »

« Cet article donne quelques exemples pour améliorer son code Python en s'inspirant de Rust: "type hints", "dataclasses", etc  »

« Tout un tas de ressources pour commencer à programmer, surtout en python, dans la sérénité  »

« Un état des lieux des outils de packaging en python (début 2023). L'auteur n'est pas tendre avec l'écosystème ("All in all, this is an unsalvageable mess") et propose de se rapprocher de la philosophie d'autres outils, NPM notamment.  »

« Au moins 451 paquets Pypi sont infectés par un malware qui cible particulièrement les détenteurs de cryptomonnaie: leur bit rest de remplacer le destinataire lors d'une transaction. L'article explique un peu le fonctionnement du malware et l'obfuscation qu'il utilise dans le code. Le post de blog de ceux qui ont trouvé ces malware est aussi très intéressant; il donne notamment la liste complète des packages concernés. Ces packages sont en fait des variations orthographiques de package de référence qui comptent sur des typos lors de la saisie de la commande d'installation (scikiit-learn ou scikit-earn par exemple)  »

« Tout ce qu'il faut savoir sur le module pickle et ses variantes en python.  »

« A previous post "Python under the hood" gave some insight explaining "why Python is slow". Things are changing a bit with Python 3.11, in this video "How we are making Python 3.11 faster - presented by Mark Shannon" from EuroPython Dublin 2022. The video was spotted on a Medium post.  »

« Ce site s'intéresse à la problématique du packaging Python dans des situations complexes impliquant des parties de code non-python nécessitant compilation.  »

« Celles et ceux qui apprécient déjà le module standard itertools vont probablement adorer le module more-itertools. Le présent article se concentre sur 4 fonctions du module mais son contenu est très riche et intéressant ...  »

« Cet article donne plein d'astuces pour profiler et benchmarker. La comparaison n'est pas rigoureuse, mais se penche sur un exemple de programmation et compare les performances en python 3.10, 3.11, cython, en C++ et avec numpy.  »

« L'histogramme est un moyen très pratique pour se faire une idée rapide de la distribution d'un jeu de données mais les choses se compliquent pour les données multidimensionnelles. Cet article montre une manière de surmonter le problème via les histogrammes fonctionnels.

Meta needs explicit user consent to run personalized ads, EU watchdog rules [Sébastien]

« La commission européenne joue son rôle de régulateur et veut encadrer les publicités ciblées de Meta  »

[meta, facebook, vie_privée]

 »

« Curious about CPython implementation, how the Virtual Machine works, how objects, bignums or strings are handled, how asyn/await is implemented, what does the GIL ? This series dives deep into how things are implemented under the hood by CPython.  »

« This simple yet effective recipe from the IPython Cookbook could help you creating easily your first own kernel for Jupyter.  »

« Cet article reprend "from scratch" l'écriture en langage Python de l'outil de gestion de version Git et se révèle très intéressant pour comprendre le détail de son fonctionnement.  »

« Des astuces pour utiliser pip sans pypi : par exemple pour un paquet qu'on ne souhaite pas diffuser via pypi, ou pour installer un commit particulier d'un projet.  »

« Une présentation très pédagogique de l'algorithme espérance-maximisation (expectation-maximisation en anglais), outil statistique précieux dans l'apprentissage non supervisé.  »

« Très bel article sur l'historique du GIL (Global Interpreter Lock) Python, son fonctionnement et les développements récents pour le supprimer.  »

« Le paquet R reticulate permet d'interfacer du code python avec du code R. Les conversions de type sont bien intégrées. Rstudio permet de mixer le code R et Python dans le format RMarkdown.  »

« Un exposé pédagogique sur le GIL (Global Interpreter Lock) en Python, les raisons historiques de sa création, ses effets sur les programmes multi-thread, les solutions techniques permettant d'éviter ses effets indésirables.  »

« Lors de la Pycon 2022, Anaconda a fait l'annonce du projet pyscript qui permet d'embarquer du code Python dans une page HTML avec la balise <py-script>. La techno s'appuie en partie sur WebAssembly et Pyodide. La liste d'exemples disponibles est déjà intéressante.  »

« Memray est une boite à outils d'analyse mémoire pour Python. Il existe aussi un plugin pytest pour contrôle, via un décorateur, l'utilisation mémoire d'une fonction de test.  »

« Textualize est un package Python permettant de construire des interfaces utilisateur dans le terminal.  »

« Le debugging est une activité chronophage et parfois stressante, surtout quand on ne dispose pas de bons outils. En Python, la fonction print() est souvent le premier outil auquel on a recours, et pas toujours pour les meilleures raisons. Cet article présente 5 autres instruments susceptibles de nous rendre cette activité moins pénible ...  »

« On pensait qu'avec l'usage généralisé de l'Unicode dans la représentation des chaînes de caractères les mauvaises surprises en manipulant des strings resteront derrière nous. Hélas, sur le terrain, cela ne se vérifie pas toujours ...  »

« nanobind permet corriger les lenteurs remarquées avec pybind11. L'intégration avec NumPy a été remplacée par un nb::tensor<>, plus générique, et qui supporte mieux les tenseurs CPU/GPU (NumPy, PyTorch, TensorFlow, JAX, ...). Le retour d'expérience et les benchmarks sont très instructifs.  »

« Les chaînes formatées (f-string) existent en Python depuis la version 3.6 et il s'agit d'une des fonctionnalités les plus populaires de la version 3 du langage. La version 3.8 a apporté quelques nouveautés (illustrées dans le présent article) qui la rendent encore plus puissante.  »

« Un article de blog comparant les frameworks web FastAPI et Flask et qui permet de se faire une idée des avantages et inconvénients de chacun. FastAPI semble remporter les faveurs de l'auteur.  »

« Une série de 4 posts de blog pour expliquer les travaux en cours d'amélioration des performances pour scikit-learn.  »

« Une ingénieure qui conçoit et fabrique des synthétiseurs donne un aperçu des outils qu'elle utilise et de ses principes de conception.  »

« L'article parle de l'Inde, mais le phénomène décrit est suffisamment important pour mériter l'attention de ceux qui se sentent concernés par le développement logiciel en général ...  »

« Le mot descripteur (descriptor) désigne (dans le contexte du langage Python) à la fois un protocole et un objet implémentant ce protocole. Rarement évoqué dans la littérature, le descripteur est pourtant un concept très intéressant. La dernière section du document donne un aperçu de sa puissance avec quelques implémentations alternatives, en Python pur, de quelques fonctionnalités natives bien connues du langage.  »

« Un exemple intéressant d'utilisation de la bibliothèque Altair pour visualiser des matrices de corrélation.  »

« Le GIL (Global Interpreter Lock) reste le talon d’Achille dans l'implémentation de référence du langage Python (CPython) en raison des limitations qu'il impose dans l'exécution des programmes multi-thread). Selon cet article, une proposition intéressante, visant à lever cette contrainte, a retenu l'attention de l'équipe de développement de CPython. Affaire à suivre ...  »

« Tout est dans le titre, il s'agit d'une série de 33 défis de programmation de difficulté progressive à relever! Même si l'auteur a conçu ses exercices pour Python, rien n'empêche de tenter l'expérience avec d'autres langages ...  »

« Un ORM basé sur sqlalchemy et pydantic.  »

« Pyston est un projet open source qui se donne l'objectif de proposer une implémentation du langage Python 30% plus rapide que l'implémentation de référence (CPython de la Python Software Foundation).  »

« De nombreux tutoriels vidéos courts sur des outils liés à python.  »

« Un comparatif très détaillé des principales solutions pour faire des dashboard en python.  »

« Ce dépôt contient un grand nombre de programmes en Python, la plupart de petite taille et soigneusement choisis pour aider les développeurs à s'entraîner et s'améliorer, en quelque sorte à la manière d'un musicien qui perfectionne sa technique en jouant des "études". On peut espérer que ce site est aussi une mine de bonnes idées pour organiser des Coding Dojos.  »

« Une explication de la raison d'être du fichier pyproject.toml et des PEP 517 et 518.  »

« David Beazley, l'auteur de ce cours, a écrit plusieurs ouvrages sur Python dont Python Essential Reference (Addison-Wesley) et Python Cookbook (O'Reilly). Il est également auteur du logiciel Swig. Ce cours s'adresse à un public pratiquant déjà (au moins) un autre langage de programmation.  »

« Comment créer un paquet Python et tout ce qui gravite autour: la documentation, les tests unitaires, les jeux de données, le déploiement, ...  »

« Guido Van Rossum, le créateur du langage Python, s'est exprimé à l'occasion de la PyCon 2021 pour évoquer des projets susceptibles de rendre le langage deux à cinq fois plus rapide.  »

« pyiodide offre des bibliothèques python scientifiques compilées en webassembly et utilisables dans un navigateur. À l'origine, il était utilisé par les notebooks Iodide que Mozilla a, depuis, abandonnés (pyiodide reste activement développé). Jupyterlite, un projet de Jeremy Tuloup, offre une alternative très sympathique : une distribution de JupyterLab entièrement côté client, y compris un noyau python minimaliste, pyolite. Ce projet peut donc être déployé de façon statique.  »

« Le projet pyiodide offre des bibliothèques scientifiques python compilées en webassembly. Le projet webdash (expérimental) propose en plus un sous-ensemble de Plotly Dash, permettant d'implémenter en python des dashboards dont toute l'exécution se déroule côté client. Un projet qu'il serait intéressant d'essayer de combiner avec sql.js-httpvfs pour l'accès aux données.  »

« For those who wants Numpy, Pandas, SciPy, Matplotlib usable with all the features of the browser. It could be seen as an interesting alternative to Jupyter, as all the computation is done on the browser side.  »

« Lumen est un outil qui permet de construire de façon déclarative (à travers une spécification YAML) des applications d'analyse visuelle de données.  »

« Les notebooks Jupyter sont généralement envisagés comme un lieu d'expérimentation ou pour écrire des exemples, mais pas comme un support permettant d'écrire une bibliothèque complète. Ce projet se propose de fournir un environnement qui permet cet usage, et offre des fonctionnalités pratiques (génération automatique de paquets pip et conda, génération automatique de documentation et publication sur github pages, configuration automatique de l'intégration continue via github actions...)  »

« Un grand nombre d'algorithmes d'apprentissage machine ne se comportent pas bien si les variables étudiées ont des échelles très différentes. Cette articles fait un tour d'horizon des différentes techniques de mise à l'échelle (feature scaling) disponibles dans scikit-learn.  »

« Le pattern matching à la Ocaml est apparu en Python très récemment, dans la version 3.10 et il a été déjà évoqué ici brièvement. Ce nouvel article apporte plus de détails sur le sujet et surtout une série d'exemples qui sont autant de bonnes idées d'utilisation de cette structure de contrôle très puissante.  »

« Pour la quatrième année consécutive, la PSF ( Python Software Foundation) et JetBrains ont réalisé ensemble un sondage très riche en informations sur l'utilisation de Python et de son écosystème au cours de l'année écoulée.  »

« How Pythons' objects (integers, lists, NumPy arrays) are managed under the hood.  »

« An article that helped me a lot to figure what a BlockChain does. For those using the code, there is a small and easily fixable mistake on valid_proof, could you find and fix it ? :)  »

« Le 27 février, Guido van Rossum annonçait sur son compte twitter : """ Pattern Matching (PEP 634-636) was merged into cpython master today! Will be in 3.10 alpha 6, to be released Monday. """ Ceci est une évolution importante pour le langage car le pattern matching est une structure de contrôle d'une grande élégance, déjà présente dans des langages de programmation fonctionnelle tels que Ocaml et Haskell !  »

« Les matrices de très grandes dimensions posent généralement des problèmes de traitement importants. Quand elles sont creuses (contiennent principalement des valeurs nulles) certaines difficultés peuvent être souvent surmontées en utilisant des représentations adéquates. Le présent tutoriel fait un tour d'horizon des moyens offerts par SciPy pour travailler avec des matrices creuses (sparse matrix) en mettant l'accent sur les applications dans les champ de l'apprentissage machine (machine learning).  »

« A 5 minute read clear explanation of where could happen overflows when using Python.  »

« La dernière itération de Python (la 3.10) arrive avec quelques nouveautés intéressantes, privilégiant la lisibilité du code et l'annotation des types.  »

« Après un rappel des notions de base sur les graphes, cet article présente les possibilités de la bibliothèque ipycytoscape, basée sur cytoscape.js et destinée à la visualisation des graphes dans l'écosystème Jupyter.  »

« Un interpréteur TLA+ écrit en python. Une courte présentation est disponible ici.  »

« MiniConf est un gestionnaire de conférences virtuelles capable de gérer les documents, agendas et les intervenants d'une manifestation académique. Une démonstration en ligne est disponible à l'adresse http://www.mini-conf.org/index.html  »

« Cet article explore quelques unes des possibilités moins connues de Jupyter, illustrées avec des cas d'utilisation très pertinents.  »

« Un petit article qui explique la différence entre les rôles des fichiers setup.py et requirements.txt et comment les gérer sans dupliquer les informations pour les applications et bibliothèques python.  »

« Python 3.9 est désormais disponible avec quelques atouts qui méritent d'être mentionnés. En dehors de deux fonctionnalités sur les dictionnaires déjà évoqués dans ces pages en avril cet article présente quelques autres avec un accent tout particulier sur le nouveau parseur.  »

« La préparation des données pour être utilisées efficacement dans un projet d'apprentissage machine (Machine Learning) n'a rien d'évident et constitue une partie non négligeable de l'effort à fournir sur un projet. Cet article constitue une bonne introduction en matière.  »

« Un linter python permettant des résolutions automatiques de certains problèmes rencontrés. À ce sujet, on peut également lire ce billet de blog d'instagram (qui développe fixit) qui mentionne notamment que leur backend est une application monolithique basée sur Django.  »

« Un article interessant sur les messaging pattern et zeroMQ, applique au grid search  »

« Même si la PEP8 est un excellent guide de style pour Python, il est toujours intéressant de observer les multiples manières de mettre en pratique cette norme en fonction des différentes cultures d'équipe et de domaines d'activité.  »

« Guido Van Rossum a signalé dans un tweet que les exemples accompagnant la documentation de python étaient désormais diffusés sous cette licence, laquelle n'exige pas d'attribution (et j'ai appris par la même occasion l'existence de cette variante de la licence BSD).  »

« Un petit résumé des étapes de création d'un package python.  »

« Après une brève introduction à l'Arduino Uno, l'auteur nous montre comment commander sa carte en Python avec pyfirmata plutôt qu'avec des instructions C.  »

« La toute nouvelle pré-release 3.9 de Python n'apporte pas, pour l'instant, plus de deux nouvelles fonctionnalités mais celles ci portent sur les dictionnaires, qui représentent une construction clé du langage. Cet article les présente brièvement.  »

« L'utilité d'un debugger dans Jupyter n'est plus à démontrer auprès des celles et ceux qui utilisent cet écosystème au quotidien pour faire exécuter du code qui est souvent expérimental. Cette article donne un aperçu rapide de cet outil de mise au point très récent.  »

« Une explication visuelle des concepts qui sous-tendent vega-lite, avec des exemples en Altair.  »

« Une introduction à l'approche bayésienne qui aborde le sujet sous un forme accessible aux développeurs et en particulier aux développeurs Python.  »

« Le journal Nature propose, ce mois ci, un long article qui retrace l'histoire de la désormais célèbre bibliothèque logicielle SciPy. C'est l'occasion de (re)découvrir les choix d'architecture et d'implémentation de SciPy ainsi que l'organisation du projet et de sa communauté des développeurs.  »

« L'utilisation des méthodes dites "magiques" en Python ouvre des possibilités inattendues, le présent article en est l'illustration ...  »

«  Une façon de remplir facilement le squelette d'un test unitaire.  »

« jupytext permet d'utiliser, de façon transparente, des scripts python (et autres) comme notebooks jupyter, et facilite ainsi la gestion de versions.  »

« Une introduction à Numba, compilateur JIT qui accélère le code Python (+Numpy) aussi bien pour les architectures matérielles classiques (CPU) que pour les GPU.  »

« Un article qui explique bien les problèmes que vous pouvez rencontrer lors de l'utilisation de l'image Docker Alpine pour Python.  »

« Cet article permet de faire la découverte de **Vaex**, bibliothèque proposant un *dataframe* "paresseux", destiné au *big data* ...  »

« Un cours sur la visualisation de données, basé sur vega-lite, au choix en javascript (via les notebooks Observable) ou en python via la bibliothèque Altair.  »

« Une "pierre de Rosette" pour la visualisation de données en python : cette page donne des exemples de tracés courants avec notamment Pandas, Plotly et Altair (vega-lite)  »

« Deux bibliothèques malveillantes ont été repérées dans pip et supprimées.  »

« Ce livre en ligne est à la fois une introduction à l'algorithmique et une initiation au langage Python.  »

« JupyterHub (et ses dérivés comme BinderHub) permettent de partager des notebooks et des applications basés sur Jupyter, mais pas uniquement. Il est aussi possible de mettre en ligne des applications web arbitraires en utilisant jupyter-server-proxy (un exemple permettant de lancer OpenRefine). jupyter-desktop va plus loin, en servant un bureau X11 complet, et permet d'exposer via une instance de JupyterHub des applications desktop, comme ds9 (une application de visualisation d'images FITS utilisées en astronomie) par exemple.  »

« Un guide expliquant comment installer et servir une instance de Datasette sur un serveur linux. C'est aussi et surtout un bon guide pour déployer de petites applications Python sur une distribution Linux utilisant systemd.  »

« La bibliothèque FSSpec, évoquée précédemment, offre (en complément d'une interface unifiée d'accès aux données) des mécanismes de mise en cache des données distantes, décrits dans le présent article.  »

« L'utilité d'une interface unifié pour accéder des fichiers en faisant abstraction de leur localisation et du protocole d'accès est probablement évidente pour tout développeur qui manipule des données au quotidien. La bibliothèque Python appelée FSSpec, décrite dans cet article, se propose d'offrir une telle interface.  »

« Besoin d'une barre de progression pour une application python (en ligne de commande ou dans un notebook...) ? Il suffit d'emballer un itérateur dans un appel à la fonction tqdm() et c'est fait.  »

« Python fait partie des langages qui gèrent la mémoire de manière transparente. Néanmoins, avoir des notions de la façon dont la mémoire est gérée par le langage offre des atouts pour comprendre et résoudre certains problèmes comme ceux liés à la performance et à l'interfaçage avec d'autres langages. Le présent article donne un aperçu de ces notions.  »

« Streamlit est une solution pour construire facilement des interfaces web à partir d'un script python. Ce projet peut se comparer à voilà mais préfère les scripts "simples" aux notebooks Jupyter et propose un modèle d'exécution différent.  »

« Il existe un certain nombre d'idées reçues concernant l'outil Conda qui peuvent amener à des mauvais choix dans le packaging et la diffusion d'un logiciel. Cet article, qui date de 2016, garde toute sa pertinence trois ans plus tard en faisant un bref inventaire de ces idées.  »

« Une introduction au standard ASGI, le "fils spirituel" de WSGI qui permet d'écrire des services web asynchrones et de gérer des protocoles autres que le HTTP, notamment WebSocket.  »

« Une introduction sympathique au packaging en python (malheureusement assez difficile à trouver via un moteur de recherche). La vidéo se trouve ici.  »

« Comment gérer la hiérarchie de modules python/cython dans un paquet. Avec un lien vers un exemple d'implémentation.  »

« En se basant sur les PEPs (Python Enhancement Proposals) existantes, cet article détaille quelques une des nouvelles fonctionnalités susceptibles de faire leur apparition dans le langage Python à partir de sa prochaine release, la 3.8 .  »

« Le C++ n'est pas cité souvent parmi les langages de la science des données (Data Science) ... Pourtant il arrive qu'il soit le principal recours possible quand on est face à des problèmes de performance. Quand cela arrive on est confronté à la relative pauvreté des moyens dans la manipulation de données par rapport à d'autres langages de plus haut niveau comme Python, R ou Julia. Le présent article illustre les capacités de la bibliothèque Xtensor de combler ce manque en apportant des fonctionnalités comparables à celles de NumPy (par exemple) et surtout des capacités remarquables d'intégration avec les trois autres langages évoqués précédemment.  »

« Une bibliothèque permettant d'exécuter des binaires WebAssembly depuis python  »

« Pyodide (projet expérimental de Mozilla) a pour but de rendre le langage Python ainsi que son écosystème (NumPy, Pandas, Matplotlib et SciPy notamment) destiné à l'analyse des données accessible dans un navigateur web via WebAssembly.  »

« Une série de courtes vidéos offrant une introduction à l'analyse de données avec Python et Jupyter.  »

« Cet article est un bon guide de survie à l'intention des utilisateurs occasionnels de Pandas. Le même site propose d'ailleurs d'autres tutoriels pour cette bibliothèque.  »

« Un exemple très simple pour vectoriser des calculs numpy sur GPU.  »

« Une introduction sympathique au packaging en python. La vidéo se trouve ici.  »

« Un point très complet sur le module Python asyncio, introduit sous sa forme actuelle dans Python 3.4 et qui continue d'évoluer de manière importante au fil des versions. Cet article pointe également vers un autre article expliquant comment se place cette fonctionnalité par rapport aux autres modules de concurrence de Python (thread et multiprocessing).  »

« Depuis son départ d'Anaconda fin 2018 pour rejoindre Nvidia, Matthew Rocklin, lead développeur du projet Dask, a commencé à travailler sur l'utilisation de Dask sur GPU. Dans cet article, il nous présente quelques résultats préliminaires mais très prometteurs: sur un calcul donné en exemple, on passe d'un temps de calcul de 2h39 sur une machine single Core à 19s sur un cluster de 8 GPUs ! Le tout en quelques lignes de Python.  »

« Une explication des concepts de covariance et contravariance avec des exemples dans plusieurs langages.  »

« Le ramassage de miettes (garbage collection) dans un langage de programmation comme Python est un atout certain, mais il est loin d'être la solution à tous les problèmes de gestion mémoire. Ce billet passe en revue quelques outils permettant d'analyser l'utilisation de la mémoire dans les programmes Python et fournit quelques astuces simples pour en éviter le gaspillage.  »

« L'auteur de ce blog explique comment il a analysé des données obtenues via la loi FOIA pour trouver une rue où les verbalisations étaient anormalement élevées, et permettre l'installation d'une signalisation plus claire.  »

« Une compilation d'exemples d'utilisation de la bibliothèque Pandas correspondant à des cas qu'on rencontre souvent dans la pratique. C'est à la fois un guide de survie pour les utilisateurs occasionnels et une belle illustration de la puissance de Pandas.  »

« Un entretien du Monde avec Guido van Rossum, le créateur de Python, suite à sa démission de son poste de "benevolent dictator for life".  »

« Utiliser Numpy c'est bien, le faire de manière efficace, c''est mieux! Cet article fournit quelques règles simples à respecter pour écrire du code Python plus performant avec Numpy.  »

« Guido van Rossum, le créateur de Python, vient de quitter son poste de benevolent dictator for life suite à des débats houleux sur la dernière PEP (Python Enhancement Proposals). Il n'a pas désigné de successeur et laisse la communauté se réorganiser comme elle le souhaite. Un autre post de blog détaille un peu plus le fonctionnement actuel et discute ses limites.  »

« Vectorization, Broadcasting, Indexing : trois concepts à maîtriser pour tirer profit de la puissance de NumPy. Cet article met l'accent sur les deux premiers (Vectorization, Broadcasting) et aborde partiellement le troisième (Indexing) tout en insistant sur la nécessité de l'approfondir via la documentation de référence .  »

« La nouvelle release de Python (3.7) introduit un nouvel artefact, la "Data class". Il s'agit d'une classe, au sens POO, optimisée pour faciliter la manipulation des données. Cet article survole les principaux atouts de ce nouveau concept.  »

« Une comparaison intéressante des performances pour trois implémentation différentes d'une régression linéaire (Python standard, Numpy et TensorFlow).  »

« Un récent xkcd moquant la complexité de la gestion des environnements Python, qui amènent par exemple à utiliser python3 -m pip plutôt que pip3 sur certaines installations (typiquement une VM Cloudstack). Pour xkcd de manière plus générale, un wiki existe pour tenter d'expliquer les strips; par exemple dans ce lien la référence à Superfund site m'échappait complètement.  »

« Un article comparant les performaces entre plusieurs version de python et montrant que la prochaine release python 3.7 sera globalement la plus rapide.  »

« Après une introduction rapide des notions de base, ce notebook dévoile un certain nombre de subtilités dans le fonctionnement de NumPy, utiles à connaître pour utiliser la bibliothèque de manière efficace.  »

« Cette vidéo (31 mn) est un retour d'expérience très détaillé d'Olivier Grisel sur comment générer les wheels pour installer scikit-learn depuis PIP, et surtout comment cela a été automatisé.  »

« Nous sommes souvent confrontés, tout au long du processus de développement, au besoin de jeux de données satisfaisant des contraintes diverses. Ce billet est un recueil de sources de données qui ont en commun le fait d'être exploitables en Python.  »

« Cet article présente quelques bonnes_pratiques pour démarrer un package Python.  »

« Cet article expose brièvement l'algorithme K-Means et propose une implémentation très pédagogique en Python.  »

« Cet article offre une illustration de l'utilisation de TensorFlow sur un cas concret.  »

« Dask est un framework en langage Python de calcul parallèle pour l'analyse de données. Cette présentation de Matthew Rocklin expose les derniers développement de ce projet pour le traitement à la volée de données (Stream processing).  »

« Un article de blog dans lequel l'auteur de la bibliothèque de deep learning Keras décrit quelques règles simples pour rendre son code "User friendly". Vu le succès de Keras, ce sont certainement de bonnes règles à suivre.  »

«  Alors que l'arrêt du support de la version 2 de Python est prévu pour 2020, le projet NumPy prévoit un calendrier pour assurer la transition ...  »

«  IPyvolume est une librairie très prometteuse pour visualiser facilement et efficacement des données en dimension 3 ou 6 (avec vecteurs de vitesse) et bien plus. Si vous voulez avoir plus de détails, vous pouvez aller voir cette vidéo de présentation à PyData (30 minutes).  »

«  Un livre très utile aux développeurs Python confrontés aux défis liés aux données (manipulation, visualisation) et à l'apprentissage machine ("machine learning")  »

«  Une librairie C++ pour la manipulation de tableaux multidimensionnels, avec une interface très proche de celle de numpy (voir ce lien pour s’en convaincre) et des bindings pour Python, Julia et R. A noter que deux des développeurs de cette librairie devraient prochainement intervenir lors d’un prochain café LOOPS.  »

«  La bibliothèque PyTools facilite, entre autres, l'emploi de quelques techniques issues du paradigme fonctionnel dans la programmation en Python. Cet article est une présentation rapide de cette bibliothèque, réalisée par son principal auteur.  »

« Cet article est une introduction à Theano, bibliothèque d'apprentissage profond (deep learning) développée à l'Université de Montréal.  »

« Ce site web donne, à travers des centaines d'exemples, un aperçu des possibilités de Python en matière de visualisation des données en faisant appel à différentes bibliothèques graphiques.  »

« Cet article introduit, avec pédagogie et quelques clins d'oeil historiques, la notion de coroutine implémentée dans Python.  »

«  Comparaison extrêmement détaillée des principales suites de solveurs d'équations différentielles, par le développeur de celle du langage Julia.  »

« L'utilité de la journalisation de l'exécution d'un logiciel (logging) à chaque stade du processus de développement ou d'exploitation n'est plus à prouver. Cet article passe en revue les possibilités du module logging, présent dans la bibliothèque standard de Python.  »

« Pyheatmagic est un profileur de code utilisable dans un Notebook qui a la particularité de présenter les résultats sous la forme d'une carte de températures (heatmap)  »

« Un aperçu des différents formats couramment utilisés pour les docstring Python. »

« La fameuse PEP8, guide incontournable de style pour tout développeur Python, laisse une marge importante aux développeurs et aux équipes pour choisir les bonnes pratiques menant à un code plus lisible et maintenable. Cet article présente un certain nombre d'astuces pour améliorer son style et se doter de bonnes règles de codage. »

« Un tutoriel sur le décorateur Python, qui donne au passage une très intéressante réflexion sur le paradigme objet et les design pattern. Une lecture instructive même pour les développeurs d'autres langages! »

« Un livre en ligne qui introduit les principaux concepts nécessaires aux développeurs C, C++ et Java pour aborder Python. »

« Cet article est une introduction à l'utilisation des threads (fils d'exécution) en Python. »

« Une série de leçons sur la manipulation des données avec Python, particulièrement adaptées aux besoins des chercheurs en écologie et plus généralement à tous ceux qui sont confrontés à l'exploitation des données expérimentales au quotidien. »

« Un générateur d'interface en ligne de commande (CLI). »

« Un exemple très simple en Python sur le comment et le pourquoi utiliser un tel parser html. »

« Un exemple de mise en place d'outils d'intégration continue avec Travis pour un projet Python utilisant Pytest, Tox et le service Coveralls pour la couverture de code. A la place de Coveralls, on peut aussi utiliser Codecov (non décrit dans l'article). »

« Un panorama de l'écosystème de Jupyter, un bloc-notes / carnet de laboratoire interactif. »

« Cet article est une introduction très pédagogique à l'utilisation des générateurs en Python. »

« Une explication détaillée de l'utilisation des tranches (slices) en Python. »

« JupyterLab - un nouvel environnement basé sur Jupyter, anciennement IPython Notebook. Il s'agit en fait d'une réécriture du côté client.  »

« Ce billet passe en revue quelques fonctionnalités moins connues de Jupyter Notebook. »

« Dans cet article, l'auteur nous introduit au module Python asyncio pour faire de la programmation concurrente en Python. »

« "Une introduction très bien faite à la programmation concurrente avec le module Python asyncio." »

« Un tutoriel expliquant comment suivre l'utilisation d'un #mot-dièse sur Twitter à l'aide d'une LED, de Python et d'une carte Raspberry PI. »

« Une description de la création d'un script Python qui rend les notes manuscrites numérisées plus lisibles. »

« Un serveur Web Python de type Flask, asynchrone et performant. »

« Une introduction à Flask à travers un exemple. »

« Un tutoriel expliquant l'utilisation du module asyncio de Python. Ce module propose une API pour manipuler des entrées/sorties de manière asynchrone (utile pour des applications client/serveur) et gérer les appels concurrents. »

« Cet article est une introduction à Django channels qui est un extension du framework bien connu Django et qui introduit des fonctionnalités importantes comme le support des WebSockets et celui des tâches asynchrones. »

« Un tutoriel pour s'initier au Deep Learning en Python avec Keras. Les exemples sont vraiment bien faits et contiennent les pointeurs vers les ressources permettant de comprendre les concepts du Deep Learning. »

« Un article montrant l'utilisation de GeoViews, un paquetage Python pour manipuler et afficher des données géographiques. »

« Un article de blog qui explique l'utilisation des séquences d'échappement ANSI pour améliorer l'ergonomie de ses programmes en ligne de commande. Les exemples sont en Python. »

« Une introduction à l'algorithme de descente de gradient avec des exemples de code en Python. »

« Une liste des fonctionnalités essentielles pour Python et Python scientifique et développée par l'IPGP. »

« Sur cet exemple, l'auteur nous montre comment résoudre des erreurs de double définition de fonction lorsque l'on cythonize du code en C++. »

« Un tutoriel vraiment bien fait pour s'initier à la visualisation de données avec matplotlib. »

« Le module inflect (Python) permet de générer des pluriels, convertir des nombres de mots, gérer les numéraux ordinaux et les articles. »

« Binder est un service qui permet de faire tourner un notebook Jupyter préalablement déposé sur GitHub sur un serveur. N'hésitez pas à aller voir un des nombreux exemples, cliquez sur "launch binder" dans GitHub et vous comprendrez l'intérêt de ce service. »

« Un outil sympa de génération de documentation faisant le pont entre Sphinx et Doxygen (plutôt orienté C/C++). »

« WSGI est un standard d'interface entre un serveur HTTP et une application écrite en Python. Malgré sa simplicité, il est, paradoxalement, souvent expliqué dans la littérature de manière compliqué... Cet article de S. Bortzmeyer introduit avec beaucoup de pédagogie cette technologie. »

« Comment tirer parti du type de données JSON avec PostgreSQL et Django, et comparaison avec MongoDB. »

« Le titre résume aussi bien la conclusion de ce retour d'expérience: les stratégies pour améliorer les performances de son code Python sont très différentes de celles du développement en C... »

« Ce petit livre, dresse un inventaire utile et éclairant des choses à ne pas faire quand on développe en Python. »

« Ce billet est une introduction rapide à Cookiecutter avec Django. Cookiecutter est un utilitaire permettant de créer des projets logiciels à partir de templates. »

« Faire du profiling pour optimiser son programme Python. »

« ... ou comment accéder à des sous ensembles de données en C++ comme on peut le faire en python. »

« Cet article s'adresse aux ingénieurs système et à tous ceux qui écrivent du bash par nécessité, pour leur rappeler que Python est facile à apprendre, puissant et présent sur tous les OS Linux et UNIX. »

« Compter les choses dans Python. »

« Une introduction à Cython avec des exemples et des graphiques montrant les résultats de l'optimisation. »

« Ce guide s'adresse aux développeurs disposant d'une première expérience en Python mais qui débutent dans le développement et le déploiement d'applications web basées sur ce langage et ses bibliothèques. »

« Intégration continue de son code Python sous Windows. »

« Ce billet met en perspective l'utilisation des langages Python et R dans la mise en œuvre de deux techniques utilisées dans l'analyse de données: l'analyse en composantes principales et la classification (clustering). »

« Manipulation de données et machine learning en python »

« Le développement dirigé par les tests (TDD) en python, principe et mise en pratique avec nose. »

« Sur ce site, Gaël Varoquaux et ses collègues ont compilé une grande quantité de notes de cours sur Python et l'écosystème scientifique. »

«  Ce livre en ligne met l'accent sur quelques particularités du langage Python, parfois inconnues aux développeurs occasionnels (mais par ailleurs expérimentés), s’appuyant dans leur travail sur l'expérience acquise avec d'autres langages (C/C++, Java etc.). »

« Python a la réputation d'être un langage "facile". Pourtant, certains des concepts qui lui sont propres peuvent surprendre le développeur débutant. Cet article passe en revue les principales difficultés pour aider le novice à les surmonter plus facilement. »

« Le besoin de disposer d'une distribution de système d'exploitation stable ne va pas de paire avec le besoin, tout aussi important, de travailler avec les versions les plus récentes des langages et des bibliothèques logicielles dans son domaine d'intérêt. Plusieurs solutions permettent de résoudre, au moins partiellement, ce dilemme. L'une d'entre elles s'appelle Docker et son utilisation est illustrée dans ce billet. »

«  Ce billet est une introduction brève et ludique à Tox, outil en ligne de commande qui vise l'automatisation et la standardisation des tests en Python. »

«  Ce billet montre, à travers un exemple simple, comment développer une application Django dotée d'une interface utilisateur moderne, basée sur AngularJS. Les interactions client/serveur sont basées sur ReST (representational state transfer), grâce à l'API "Django ReST Framework". »

«  Une introduction aux outils python pour l'analyse des données et en particulier pour le "Machine Learning" »

«  Une brève introduction aux concepts de base du "Machine Learning", par Sebastian Raschka, illustrés avec des implémentations en Python. »

«  Considération de performances en python #array #slice #Pypy #CPython »

«  Un tutoriel très bien écrit sur la visualisation des données en Python, avec la bibliothèque Matplotlib. »

«  Un wiki dédié au langage Cython, plein de bonnes astuces. »

« Une introduction à la statistique avec Python. »

«  Une petite introduction à l'analyse statistique en Python avec les bibliothèques Scipy et Pandas. »

«  Formation à Python scientifique conçue pour les professeurs de classes préparatoires scientifiques mais potentiellement utile à tout scientifique ou ingénieur qui débute avec Numpy et Scipy. »

«  Panda est une bibliothèque Python dédiée à l'analyse des données, proposant des fonctionalités comparables à celles de R, y compris le fameux type Dataframe. A découvrir à travers cet article de Michael Hansen. »

«  Le mois dernier Guido van Rossum annonçait la sortie du premier draft de la PEPPEP=Python Enhancement Proposal 484. Elle définit un système d'annotation des types inspiré par Mypy, variante expérimentale de Python combinant typage dynamique et statique. Le billet suivant est une analyse de cette proposition par Jukka Lehtosalo, le leader du projet Mypy.  »

«  Comment implémenter une Analyse en Composante Principale (ACP) avec Python. »

«  Un petit article qui montre comment on peut appeler du code Python depuis un programme C/C++ et compiler le tout. »

«  Cette page est une mine de bonnes idées en matière de programmation des décorateurs en Python et aussi un excellent outil d'autoformation par la pratique. »

«  WAND un binding Python d'ImageMagick qui nous permet de manipuler facilement des images de très grande taille (+1Go). »

«  Une bibliothèque C++ qui présente une interface simple pour définir/utiliser/commenter les arguments d'un programme en ligne de commande. »

«  Ce n'est pas un scoop, pip est l'outil de gestion des packages Python qui a le vent en poupe. Mark Litwintschik explore dans cet article les possibilités de l'outil, ainsi que les solutions alternatives à utiliser quand, ponctuellement, on a besoin d'une fonctionnalité qui y est absente. »

«  Sam&Max nous présentent WAMP, un protocole de messaging basé sur le standard WebSocket permettant de faire à la fois du RPC (bye bye SOAP) et du Publish/Subscribe C'est vu sous l'angle Python mais ça s'utilise aussi bien en JS, C++, etc côté client ou serveur. Il y a aussi des transparents. »

«  Comment faire du BigData avec Python? Pour le CSV, une solution simple: blaze, aussi simple et efficace que Postgresql. »