Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
était la préoccupation majeure des développeurs et la chasse au gaspi un exercice relativement
fréquent.
Pour les programmes actuels, ce problème est passé en second plan sauf pour des cas
d’utilisation particuliers, où l’on peut légitimement se poser quelques questions :
Quelle sera la taille occupée par un programme lorsque son nombre d’utilisateurs
passera de 10 à 10 000 ?
Quelle quantité de mémoire une fonction donnée a-t-elle besoin de consommer
dans certaines conditions d’exécution ?
Comment être sûr que le programme ne va pas dépasser dans certains cas le point
de rupture mémoire, c’est-à-dire consommer toute la mémoire vive disponible et
faire passer le système en swapping (utilisation du disque dur comme mémoire) et
par ce biais faire chuter les performances ?
Reproduire ces problématiques dans les tests unitaires est un bon exercice, à condition
de disposer d’un outil de mesure de charge mémoire.
Économie de mémoire
Économiser la mémoire consiste à diminuer le plus possible le nombre d’objets créés,
que ce soit par le biais de fonctionnalités du langage ou par des techniques de programmation.
Bien souvent, le travail d’optimisation se fait au cas par cas, pour modifier
la consommation mémoire d’un algorithme en modifiant son fonctionnement.
Voici toutefois deux techniques qui peuvent s’appliquer pour réduire la taille
mémoire d’une classe d’objets.
__slots__
Les __slots__ des new-style classes permettent une économie substantielle de
mémoire sur les types de classes créés par le développeur, en modifiant le fonctionnement
interne des accesseurs : l’attribut __dict__ habituellement utilisé pour conserver
les éléments de chaque instance est retiré au profit d’un fonctionnement différent
(voir chapitre 6).
Attributs statiques
Préférer les attributs statiques permet également de minimiser la taille mémoire prise
par une classe d’objets, en essayant de partager au maximum les éléments communs
entres les instances.
Cette suppression de redondance, lorsqu’elle est possible, peut permettre des gains
considérables de mémoire lorsqu’un type d’objet possède un nombre élevé d’instances.