Il giorno 10 aprile 2017 12:37, Davide Olianas <dav...@davideolianas.com> ha scritto:
> Il 10/04/2017 09:54, Roberto Polli ha scritto: > >> Che ne pensate? >> >> "Choosing a language for you application simply because its “fast” is >> the ultimate form of premature optimization." >> >> > Ciao lista, > > premetto che essendo uno studente, oltretutto di un settore diverso > dall'informatica, la mia opinione al riguardo conta ben poco; confutazioni > delle mie opinioni sono ben accette se argomentate. > > Vorrei dire la mia perché sto facendo dei conti con un programma di > quantochimica che terminano mediamente in qualche giorno, su una macchina > con due processori Xeon da dieci core ciascuno. Questo programma scritto in > Fortran (Gaussian se qualcuno è curioso) sfrutta tutti i processori in modo > efficiente (almeno spero). Già qua python sarebbe fregato dal GIL volendo > usare un approccio multithreading. Se dovessi aspettare venti volte > "qualche giorno" - diciamo tre mesi - per un singolo risultato, sarebbe > troppo (e qua concordo con l'articolo riguardo alla questione dei tempi). > Dico anche io la mia sulle performance... Le performance non sono un prerequisito a prescindere, le performance sono un requisito specifico di ogni singolo software. Questo è uno dei motivi per cui non programmiamo tutti in assembler, ma usiamo generalmente linguaggi di alto livello per sviluppare il 99% dei nostri algoritmi, proprio perchè il 99% del software che sviluppiamo non necessita di performance estreme. Vogliamo parlare di manutenibilità? immagina se domani scopri che l'algoritmo che stai usando non è il più efficiente per fare l'elaborazione che vuoi fare, ma esiste un algoritmo più efficiente, quanto tempo ci vuole a riscrivere tutto il software in assembler o in python? Poi sei sicuro che siano così distanti le performance dell'algoritmo in python e quelle in fortran? magari prova a creare una applicazione non in multithreading, ma in multiprocessing, così sfrutti tutti e 20 i core e soprattutto MISURA le performance di uno e dell'altro. Se ancora sei distante, in python esistono molte librerie matematiche che in realtà sono compilate in c e hanno un binding a python, prova ad usare una di quelle. Se ancora non ti sei avvicinato, individua la parte di codice lenta e riscrivi solo quella parte in c e poi la richiami dal programma python e in python questa operazione è molto facile. Come vedi prima di scegliere un linguaggio compilato perchè è più veloce, ci sono un bel pò di ragionamenti e prove da fare. Magari ti avvicini molto ai tempi del linguaggio compilato, senza sacrificare tutti i vantaggi del linguaggio di alto livello. > Ovviamente direte "ma chissenefrega delle tue necessità di nicchia!" Al > che posso anche essere d'accordo, però mi sembra che l'autore dell'articolo > abbia decisamente ristretto la visione al settore del web development. > > Non mi piace quando l'autore afferma che basta tirare nuovo hardware ai > problemi per risolverli. In quanto utilizzatore di tecnologia posso dire > che sono stufo di app mattone che prosciugano la batteria dello smartphone > o sono lente. Sono stufo di siti lenti. Sono stufo di vedere KDE dieci > volte più lento ad avviarsi di gnome o unity. > Cambiare il linguaggio di backend non credo aiuti, dipende da quante informazioni ci sono nella pagina web e quanto è veloce la tua connessione. Per le app non ha alcun senso, possono essere ottimizzatissime, ma magari controllano la rete wifi ogni millisecondo e la batteria te la ammazzano lo stesso. Ciao, Gianluca > > Oltretutto, finché non si trova un metodo economico su larga scala di > riciclare i materiali dell'hardware, il cumulo di spazzatura tecnologica > continua ad aumentare. Qua si esula di molto dal tema programmazione, ma > vorrei ricordare che il codice non rimane nell'Iperuranio. Codice > efficiente ha anche un minor impatto ambientale. > > Ciao, > Davide > > _______________________________________________ > Python mailing list > Python@lists.python.it > http://lists.python.it/mailman/listinfo/python >
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