Descriptif de l’école

Le langage Python est un langage interprété multi-paradigme utilisable dans de très nombreux contextes grâce à des bibliothèques spécialisées. La communauté Python ne cesse de s’élargir en offrant à ce langage de plus en plus de possibilités. Un ensemble d’outils en calcul et en visualisation scientifique permettent d’utiliser le langage Python comme un langage de haut niveau pour le prototypage et l’environnement des codes de calcul.
Il permet également le développement d’applications performantes « sur mesure » car il est interfaçable facilement avec des routines écrites en langages de bas niveau (Fortran, C ou C++). Ce langage aide ainsi à réaliser rapidement des codes de recherche efficaces.
De plus, il facilite l’évolution de ces codes vers de vrais logiciels puisqu’il existe un ensemble de modules permettant de faire rapidement des interfaces graphiques, des applications web, ... Les utilisateurs peuvent ainsi interagir sur leurs simulations numériques et visualiser les résultats obtenus de façon confortable.

Cette formation avait pour but d’expliquer l’intérêt du langage Python dans le domaine du calcul scientifique, dans tous les aspects du développement, du cycle de vie, et de l’utilisation d’un code de calcul.

Lors de cette formation, nous avons considèré un modèle mathématique issu d’un problème le plus multidisciplinaire possible. Il a servit de fil conducteur pour développer un code de calcul le plus abouti possible, c’est-à-dire avec pré et post-traitement des données et packaging.

La formation s’est déroulée sous forme de cours théoriques qui ont été mis en pratique lors de TP. Cela a permis de parcourir tous les stades de conception d’un tel logiciel et de voir à chaque étape quels sont les modules Python les plus adaptés.

Descriptif

Les points abordés lors de cette formation ont été les suivants :

- Les principaux concepts du langage Python.
- Les modules Python dédiés au calcul : manipulation de tableaux multidimensionnels (numpy), bibliothèques scientifiques (scipy).
- Les outils de debogage et de profilage.
- L’interfaçage Python avec des routines écrites en langages bas niveaux : Fortran (f2py) et C/C++(swig), pour avoir des codes performants et réutiliser les sources existantes.
- Visualisation des résultats numériques obtenus en temps réel (vtk, matplotlib, VPython et Qwt), ou à l’issu du calcul (interfaçage de Paraview).
- Le packaging.
- Les outils de parallélisation.

Comité d’organisation

- Romaric David (Direction Informatique, Strasbourg)
- Thierry Dumont (Institut Camille Jordan, Lyon)
- Sylvain Faure (Maths, Orsay)
- Konrad Hinsen (Centre de Biophysique Moléculaire, Orléans)
- Loïc Gouarin (Maths, Orsay)
- Xavier Juvigny (ONERA, Châtillon)
- Pierre Navaro (IRMA, Strasbourg)
- Violaine Louvet (Institut Camille Jordan, Lyon)
- Marc Poinot (ONERA, Châtillon)
- Pierre Raybaut (CEA, Paris)
- Eric Sonnendrucker (IRMA, Strasbourg)


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