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Comment créer des applications Python capables de gérer littéralement des milliards de requêtes. J'ai certainement eu beaucoup de succès avec des endroits comme YouTube (traitant 1M de requêtes / s) et Instagram ainsi qu'avec des API de tarification internes dans des endroits comme PayPal et d'autres banques.
Bien que Python puisse être rapide pour certaines opérations et lent pour d'autres, il ne s'agit généralement pas tant des performances brutes du langage que de la construction d'une architecture pour cette échelle. C'est pourquoi c'est formidable d'avoir Julian Danjou dans la série aujourd'hui. Nous allons plonger dans son livre "The Hacker's Guide to Scaling Python" ainsi que dans certains de ses travaux de performance qu'il effectue chez Datadog.
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