Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
Quand optimiser ?
Profiling
Il est déconseillé de tenter d’optimiser son code au moment de sa première écriture,
car cette approche a pour conséquence de complexifier l’objectif premier : concevoir
un code qui fonctionne.
De plus, il est quasiment impossible d’identifier à l’avance, sauf pour les cas isolés ou
bien précis, les enchaînements de code qui provoqueront de réelles lenteurs potentiellement
éradicables. Calculer la complexité d’un algorithme est une chose, prévoir
toutes les combinaisons d’enchaînements et d’imbrications possibles d’un applicatif
en est une autre.
L’optimisation ne s’opère donc que lorsque l’on constate que l’une des fonctionnalités
de l’applicatif n’est pas conforme aux attentes en termes de rapidité d’exécution,
même s’il est possible comme nous le verrons en fin de chapitre de procéder à des
tests de performance continus.
Cette optimisation se base sur une recherche du goulot d’étranglement, ou bottleneck,
et dans le meilleur des cas à son éradication par une modification d’une partie du
code. Parfois, tout ou partie de l’architecture du programme est remise en cause et
une refonte plus profonde peut être nécessaire. On parle alors de refactoring.
La recherche du goulot d’étranglement se fait par le biais du profiling, qui consiste à
mesurer les performances d’une fonctionnalité en chronométrant la durée d’exécution
de chacun des acteurs. Cet exercice permet en outre de déceler d’autres types
d’anomalies.
Une fois le coupable identifié, une décision doit être prise pour améliorer les performances.
Enfin, des tests de performance continus peuvent être mis en place, pour garantir, de
la même manière que pour les tests unitaires, qu’il n’y a pas de régression au niveau
de la rapidité de l’applicatif : chaque introduction ou modification de code pouvant
potentiellement créer un nouveau goulot d’étranglement.
Cette dernière démarche a en outre l’avantage de rendre le développeur de plus en
plus proactif sur les problèmes de performances, il les décèle dès leur introduction.
Le profiling permet de repérer rapidement les portions de code les plus lentes pour
les modifier. D’autres anomalies peuvent être décelées par les profilers, à savoir :