Wheels, Docker et plus – Le véritable podcast Python

Vous êtes-vous demandé, comment dois-je empaqueter mon code Python? Vous avez écrit l'application, mais vous devez maintenant la distribuer sur les machines sur lesquelles elle est destinée à s'exécuter. Cela dépend du code, des bibliothèques dont il dépend et avec qui voulez-vous le partager. Cette semaine, nous avons Itamar Turner-Trauring, créateur du site pythonspeed.com. Nous discutons de son article «Options pour empaqueter votre code Python: Wheels, Conda, Docker, et plus», couvrant la façon de partager votre code.

Itamar décrit également brièvement son profileur de mémoire Python nommé Fil. Nous parlons de sa récente présentation PyCon 2020, "Small Big Data: Que faire lorsque vos données ne tiennent pas dans la mémoire." Nous couvrons également plusieurs des ressources disponibles sur son site Web pour les scientifiques des données qui souhaitent approfondir Docker.

Les sujets:

• 00:00:00 – Présentation
• 00:01:36 – À propos de la dénomination de pythonspeed.com
• 00:03:47 – Fil – Profiler de mémoire Python
• 00:06:44 – Small Big Data: Que faire lorsque vos données ne tiennent pas en mémoire – PyCon 2020
• 00:12:17 – Options pour empaqueter votre code Python: Wheels, Conda, Docker, et plus
• 00:15:13 – Roues Python
• 00:19:22 – pipx: installer et exécuter des applications Python dans des environnements isolés
• 00:20:52 – PEX et amis
• 00:24:51 – Package système, RPM ou DEB
• 00:29:42 – Conda Packaging et conda-forge
• 00:36:09 – Pleins feux sur le cours vidéo
• 00:37:23 – Exécutable autonome: PyInstaller, PyOxidizer, Briefcase
• 00:43:45 – Image du conteneur (Docker, Singularity)
• 00:54:55 – Pourquoi alpin n'est peut-être pas le meilleur choix
• 01:05:28 – Singularité
• 01:07:50 – Qu'est-ce qui vous passionne dans le monde de Python?
• 01:10:40 – Que voulez-vous apprendre ensuite?
• 01:13:54 – Merci et au revoir

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