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animation:tutoriels:2012:python [2013/01/29 12:24]
sbarends créée
animation:tutoriels:2012:python [2015/01/07 10:04]
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-  * [[animation:​tutoriels:​2012:​accueil|Tutoriels 2012]] 
  
-====== Formation Python ====== 
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-11 Juin - 15 Juin, 2012 
-Location: Salle de travaux pratiques (LR6 D 014), Centre Blaise Pascal, ENS de Lyon 
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-===== Description et Objectifs scientifiques ===== 
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-L'​observatoire de Lyon, la DR 7 du CNRS et la FLMSN organisent une formation Python la semaine du 11 au 15 juin dans la salle LR6 014, Centre Blaise Pascal, ENS de Lyon. 
-Elle débutera le lundi 11 juin à 14h et se terminera le vendredi 15 à 12h. L'​idée de cette formation n'est pas de donner les bases du langage aux participants mais plutôt une idée plus claire sur la manière d'​optimiser son code lorsque l'on utilise Numpy et Scipy, la manière de le distribuer et enfin comment visualiser de grosses données. 
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-Le nombre de place est limité. Merci de vous inscrire (pour la semaine) auprès de Violaine Louvet (louvet@math.univ-lyon1.fr). 
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-Participants(external link) 
-Programme détaillé 
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-Konrad Hinsen 
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-        NumPy et distutils (1h)  
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-- tester pour la présence de NumPy lors de l'​installation 
-- trouver les headers pour vos modules compilés 
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-        Les tableaux NumPy vus de près  
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-- représentation d'un tableau dans la mémoire 
-- formats "​C"​ et "​Fortran"​ 
-- partage de l'​espace données par plusieurs tableaux 
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-    TP lundi après-midi (0h30) ​ 
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-- NumPy et distutils: packager un module qui utilise NumPy 
-- première exploration de la structure d'un tableau 
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-        Les tableaux NumPy vus de très près (1h)  
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-- principes d'​interfaçage avec du code en C/​C++/​Fortran 
-- représentation au niveau C d'un tableau 
-- propriété de la mémoire 
-- interface "​buffer"​ 
-- tableaux structurés 
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-        Techniques d'​optimisation ​ 
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-- opérations "en place" 
-- optimiser les accès mémoire 
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-    TP (2h)  
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-- exploiter la structure d'un tableau en Python 
-- interface "​buffer"​ 
-- tableaux structurés 
-- optimisations 
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-Loïc Gouarin 
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-    Introduction au packaging et aux tests  
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-- Cours intro (1h) 
-- qu'​est-ce qu'un package ? 
-- présentation de distutils 
-- écriture d'un premier setup.py 
-- introduction aux docstring 
-- tests unitaires 
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-- TP (30 min) 
-création d'un setup.py 
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-    Scipy (1h30) ​ 
- 
-- présentation générale 
-- les modules existants 
-- les scikits 
-- optimisation 
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-    Packaging avancé ​ 
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-- Cours (1h) 
-- présentation du distutils de numpy 
-- création d'une distribution 
-- utilisation de packages ou de librairies externes 
-- un mot sur la génération de doc 
-- présentation de nose 
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-- TP (2h) 
-on essaiera de recoller tous les bouts des cours précédents. 
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-Sylvain Faure 
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-    Utilisation de VTK (6h) (Cours + TP)  
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-Motivations : quand utiliser VTK plutôt que des logiciels de 
-visualisation du type de Paraview, Visit, Ensight,... 
-Manipulation des données : lecture des données et éventuellement 
-création de structure de données VTK, écriture des données. 
-Pipeline de visualisation : notions de base (filtres,​...). 
-Les objets VTK indispensables (acteurs, rendu, caméra, lumières, 
-fenêtre,​...). 
-Exemples de scripts pour aller plus loin. 
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-Marc Poinot 
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-* Session Cython (6h) 
-- Cours intro (1h) 
-Partir de Python pur et améliorer qq boucles 
-- Taxonomie des capsules python (10) 
-- Intro Cython + générateurs de capsules (10) 
-- Mise en oeuvre, plateforme d'​analyse de perfs (10) 
-- Déclarations simples de boucles (20) 
-- Insertion dans le setup.py (10) 
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-- TP intro (2h) 
-- mise en oeuvre complète +numpy (seulement python pur) 
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-- Cours avancé (1h) 
-Connexion avec librairies externes C/C++ 
-- Passages d'​objets Python, tableau numpy, lecture/​écriture (10) 
-- Déclaration des structures et fonctions externes (20) 
-- Production setup.py + librairies externes (10) 
-- Allocation dynamique, comptage de références et ownership des 
-objets (10) 
-- Classes partagées (10) 
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-- TP avancé (2h) 
-- mise en oeuvre avec une librairie coûteuse 
-- capsule d'une librairie existante 
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-    Session Sphinx (1h)  
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-- TP: documenter les modules réalisés pendant la semaine 
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