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Intégration de code Python dans des applications Java ou .Net

Une particularité de Python est qu’il peut être exécuté sur plusieurs environnements techniques, grâce à ses différents interpréteurs. Ainsi, on pourra importer des librairies et exécuter le code nativement, ou à travers des machines virtuelles Java ou .Net, entre autres…

Avec des librairies système

CPython est l’interpréteur par défaut. Son nom vient du fait qu’il est écrit en C, et il permet d’utiliser toute librairie compilée pour le système (dont les librairies C).

pythonGreeter.py
    class PythonGreeter:
        __defaultHello = "World"
     
        @staticmethod
        def sayHello(helloWho=__defaultHello):
            print("Hello", helloWho, "!")
     
    PythonGreeter.sayHello()
    PythonGreeter.sayHello("Jack")
$ python pythonGreeter.py
Hello World !
Hello Jack !

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Une introduction à Python

Le langage Python a été conçu à partir de 1989 par Guido van Rossum, et est actuellement maintenu par la Python Software Foundation, sous la coupe de son benevolant dictator for life.Python

La principale philosophie derrière le langage est d’être simple à utiliser, aussi bien par sa lecture que son écriture. D’ailleurs, son nom vient de l’émission “Monty Python’s Flying Circus”, comme pour illustrer l’état d’esprit de ses utilisateurs.
Historiquement successeur du langage ABC, il s’en sert à la fois comme modèle et anti-modèle, reprenant certains traits comme la structure par indentation, mais évitant d’autres tels que son caractère monolithique.

Historique

La première version est publiée en janvier 1994, et inclut notamment la gestion d’exceptions et quelques outils repris de Lisp. D’autres éléments de ce langage y seront ajoutés par la suite.
La deuxième version est publiée en octobre 2000, et introduit plusieurs éléments repris de langages fonctionnels, tels que la liste en compréhension, et se rapproche du Haskell du point de vue de la structure, à la différence de la préférence pour les mots clés plutôt que la ponctuation. C’est également dans cette version qu’apparait le garbage collector. Dans la version 2.2, les types et les classes sont regroupés dans une hiérarchie unique; le langage devenant véritablement orienté objet.
La troisième version est publiée en décembre 2008, avec pour objectif de retirer les défauts du langage, ainsi que de retirer les implémentations redondantes de certaines fonctionnalités. Malheureusement, certaines modifications ne permettant pas de conserver une compatibilité descendante, les versions 2 et 3 doivent coexister pour une certaine durée.

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Big Data made simple

“Les données sont le nouveau pétrole de l’économie”, expliquait le consultant Clive Humby dès 2006.

 
Au-delà du buzz word du moment, le Big Data amène un changement de paradigme dans la façon d’analyser les données, de les stocker et de les gérer. Et c’est ce dont nous discutons dans cette présentation.
Le mot “Big Data” est bien souvent compris à tort comme synonyme de grande masse de données comptées en pétaoctets. Avec des exemples simples j’essaie de démystifier ce concept et vous montrer que le “Big” n’est pas (ou pas toujours) si big que ça. Je vous parle de la règles des 3 V’s : Volume, Variété et Vélocité puis je vous embarque dans un voyage gourmand parmi les composantes du Big Data : l’analyse, la visualisation, l’apprentissage automatique, les bases NoSQL, le cloud, la performance et le management de la donnée.
Les promesses portées par ce nouveau paradigme permettent de créer de nouveaux modèles, de prendre de décisions intelligentes et de façonner le futur et non plus simplement de réagir aux conséquences inattendues des événements passés.
Et pour les geeks, en fin de présentation, je vous montre comment construire un système rudimentaire d’analyse sentimentale en Python avec le live-streaming des tweets.
Pour voir la vidéo sur Parleys, c’est là : Big Data made simple


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