Formation Python, programmation parallèle et calcul distribué (Réf. PYP)
Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé
Découvrez comment optimiser les performances de vos applications avec Python en maîtrisant la programmation parallèle et le calcul distribué. Ce cours vous permettra de créer des systèmes robustes et performants, essentiels pour répondre aux besoins de vos entreprises en matière d'innovation et de compétitivité. Les développeurs qui souhaitent améliorer les performances de leurs applications ne doivent pas manquer ce cours.
Réponse sous 24h ouvrées
En intra la formation peut être entièrement sur mesure
- Maîtriser les paradigmes de programmation concurrente en Python
- Utiliser les outils de calcul distribué pour des applications scalables
- Optimiser et déboguer les performances d'applications parallèles/distribuées
- Concevoir des architectures distribuées résilientes et tolérantes aux pannes
01.Introduction à la programmation parallèle et distribuée
- —Concepts fondamentaux : Concurrence, parallélisme, distribué
- —Intérêts et défis de la programmation parallèle
- —Types d'architectures : Multicoeur, clusters, grilles
- —Vue d'ensemble des outils Python pour le parallélisme et le distribué
02.Threads en Python : Bases et synchronisation
- —Introduction au module `threading`
- —Création et gestion de threads
- —Le Global Interpreter Lock (GIL) et ses implications
- —Synchronisation : Locks, Semaphores, Conditions
03.Gestion avancée des threads et partage de données
- —Utilisation de `Event` et `Barrier`
- —Queues sécurisées (`queue` module) pour la communication inter-threads
- —Variable `RLock` et `local`
- —Bonnes pratiques et pièges courants avec les threads
04.Processus en Python : Introduction au multiprocessing
- —Différences entre threads et processus (isolation mémoire)
- —Les bases du module `multiprocessing`
- —Création et gestion de processus
- —Communication entre processus : Pipes, Queues
05.Pools de processus et synchronisation inter-processus
- —Utilisation des `Pools` pour le parallélisme de tâches
- —Partage de données entre processus : `Value`, `Array`
- —Verrous et sémaphores pour processus
- —Gestion des erreurs et des exceptions dans les processus
06.Programmation asynchrone avec Asyncio
- —Concepts de programmation asynchrone : coroutines, événements
- —Introduction au module `asyncio`
- —`async`/`await` : Syntaxe et usage
- —Gestion des tâches concurrentes avec `asyncio.gather`
07.Architectures RPC et introduction au calcul distribué
- —Concepts de Remote Procedure Call (RPC)
- —Mécanismes de sérialisation : Pickle, JSON, Protobuf
- —Création de services RPC simples en Python (XML-RPC, RPyC)
- —Concepts : Microservices, client-serveur
08.Bases du calcul distribué avec Dask
- —Introduction à Dask pour les tâches parallèles et distribuées
- —Dask DataFrame et Dask Array pour les données volumineuses
- —Dask Delayed pour les workflows personnalisés
- —Mise en place d'un Dask scheduler local
09.Frameworks de messagerie : Introduction à Celery
- —Concepts de file d'attente de messages (RabbitMQ, Redis)
- —Introduction au framework Celery pour les tâches distribuées
- —Définition et exécution de tâches asynchrones
- —Gestion des résultats et des états des tâches
10.Optimisation et débogage des applications parallèles
- —Profilage des applications Python (cProfile, line_profiler)
- —Identification des goulots d'étranglement
- —Stratégies de débogage pour les systèmes concurrents
- —Mesure des performances et scalabilité
11.Cas pratiques et déploiement de systèmes distribués
- —Étude de cas réels d'applications parallèles/distribuées
- —Déploiement basique d'une application distribuée (Docker/Docker Compose)
- —Conseils pour le passage à l'échelle
- —Récapitulatif et perspectives d'évolution
Maîtriser les paradigmes de programmation concurrente en Python
Concevoir et implémenter des applications exploitant les threads, les processus et l'asynchrone pour l'exécution simultanée de tâches, en gérant les problématiques de synchronisation et de partage de données.
Utiliser les outils de calcul distribué pour des applications scalables
Appliquer des frameworks comme Dask et Celery pour distribuer des calculs et des tâches sur plusieurs machines, optimisant ainsi les performances des applications traitant des volumes de données importants.
Optimiser et déboguer les performances d'applications parallèles/distribuées
Analyser les goulots d'étranglement des systèmes concurrents et distribués, puis appliquer des techniques de profilage et de débogage pour améliorer l'efficacité et la robustesse des solutions développées.
Concevoir des architectures distribuées résilientes et tolérantes aux pannes
Élaborer des systèmes distribués ayant la capacité de fonctionner et de récupérer suite à des défaillances, en intégrant des principes de résilience et de tolérance aux pannes dans la conception et l'implémentation.
Financement
Cette formation est finançable via OPCO, plan de développement des compétences ou FAF. Nos conseillers prennent en charge le montage de votre dossier.
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Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé — pourquoi la choisir ?
Maîtrise des paradigmes concurrents
Apprenez à maîtriser les paradigmes de programmation concurrente en Python pour développer des applications performantes et réactives.
Outils de calcul distribué
Découvrez comment utiliser des outils de calcul distribué pour créer des applications scalables adaptées à des environnements exigeants.
Optimisation des performances
Développez vos compétences en optimisation et débogage d'applications parallèles et distribuées pour garantir des performances maximales.
Conception d'architectures résilientes
Apprenez à concevoir des architectures distribuées tolérantes aux pannes, essentielles pour assurer la continuité des services.
Approfondissement du multiprocessing
Explorez la gestion avancée des threads et du multiprocessing pour un meilleur partage de données entre processus.
Programmation asynchrone
Maîtrisez la programmation asynchrone avec Asyncio pour créer des applications hautement concurrentes et réactives.
Questions clés
Tout ce que vous devez savoir sur Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé.
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Financer Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé
Plusieurs dispositifs permettent de prendre en charge votre formation Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé. Nos conseillers vous accompagnent pour identifier la solution la plus adaptée à votre situation.
OPCO
Formations financées via votre opérateur de compétences
Les OPCO (Opérateurs de Compétences) peuvent prendre en charge tout ou partie des frais de formation de vos salariés, dans le cadre du plan de développement des compétences ou de l’alternance. Renseignez-vous auprès de votre OPCO de rattachement.
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FAF
Aide à la formation pour les indépendants
Les Fonds d’Assurance Formation (FAF) financent les formations des travailleurs indépendants, auto-entrepreneurs, professions libérales et chefs d’entreprise. Le financement dépend de votre code NAF/APE et de l’organisme auquel vous cotisez (FAFCEA, AGEFICE, FIFPL…).
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FranceTravail
Des aides pour les demandeurs d’emploi
France Travail (ex-Pôle emploi) peut financer vos formations via des dispositifs comme l’AIF (Aide Individuelle à la Formation) ou des achats directs. Parlez-en à votre conseiller pour valider votre projet et vérifier votre éligibilité.
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Employeur
Votre entreprise peut financer votre formation.
Votre entreprise dispose d’un budget dédié à la formation. Rapprochez vous de la direction, du manager ou du service ressources humaines de votre entreprise pour en savoir plus.
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Région
Aides régionales pour la formation professionnelle
Les conseils régionaux proposent des aides financières pour favoriser l’accès à la formation, en particulier pour les jeunes, les demandeurs d’emploi ou les personnes en reconversion. Ces aides varient selon les régions.
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FNE Formation
Un soutien pour les entreprises en transformation
Le FNE-Formation accompagne les entreprises confrontées à des mutations économiques (transformation digitale, écologique, etc.). Il permet de financer les parcours de formation de leurs salariés, souvent à hauteur de 50 à 100 %, selon les cas.
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Nos conseillers pédagogiques analysent votre situation et vous orientent vers la solution la plus avantageuse.
Python : Programmation Parallèle et Calcul Distribué Avancé en situation
“Après la formation, il a mis en place un système de traitement parallèle pour traiter des données massives, réduisant ainsi le temps d'exécution de ses scripts.”
“Dans un projet, il a utilisé des processus multipliés pour effectuer des calculs complexes, permettant d'optimiser les performances globales de l'application.”
IMI en chiffres
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Notre mission
Former des professionnels avec des méthodes immédiatement applicables sur le terrain.
- Certifié Qualiopi
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Notre approche
Des formations pensées par des experts pour répondre aux réalités de chaque métier.
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Questions fréquentes
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