Programmation PYTHON - Zenk - Security - Repository

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Techniques avancées
QUATRIÈME PARTIE
Ce code génère un module d’extension par le biais d’un appel à distutils
particulier :
setup.py pour calculs.pyx
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
extension = Extension("calculs", ["calculs.pyx"])
setup(name="calculs", ext_modules=[extension],
cmdclass={'build_ext': build_ext})
Cython gère aussi de manière transparente les conversions de types entre C et
Python et permet d’attaquer des modules C externes.
Cette dernière fonctionnalité fait de Cython un concurrent direct de SWIG. Cython
est bien souvent préféré à ce dernier car là où SWIG impose les API des modules C
encapsulés, Cython permet d’obtenir le même résultat tout en laissant le développeur
définir directement, et sans ajouter une couche Python lente, ses propres interfaces
pythoniques.
Cython, comme Psyco, souffre de beaucoup de limitations :
impossible d’imbriquer des définitions de fonctions ;
impossible d’utiliser yield et les generators ;
impossible d’utiliser les primitives globals() et locals().
Il faut limiter son utilisation à des parties bien définies du programme pour éviter
d’éventuels problèmes.
Les tests de performance continus
Dans la logique de la programmation dirigée par les tests vue dans le chapitre précédent,
il est possible :
de récupérer régulièrement des statistiques sur les performances de toutes les
fonctions et classes d’un programme ;
d’intégrer des tests de performance ciblés au fur et à mesure de la conception,
pour garantir et surveiller que certaines parcelles critiques remplissent toujours les
conditions de performance voulues.