This workshop will be given by Bart Oldeman and Pier-Luc St-Onge, both Scientifc Computing analysts working at McGill HPC, Calcul Québec. Summary In this workshop we will follow up on the introductory Python workshop, explaining how to speed up Python programs, how to interface with C and Fortran, and introducing parallel techniques such as multiprocessing, mpi4py, and ipcluster (from IPython). Requirements Basic knowledge of Python. Knowledge of C, C++, Fortran, or MPI would be beneficial for the relevant parts of this workshop. Outline Revisiting the Scientific Python stack Techniques for speeding up Python programs Interfacing with C: CPython, Boost::Python, SWIG, Cython, ctypes Interfacing with Fortran: F2PY Just-In-Time: PyPy Techniques for parallelizing Python programs Parallel programming concepts The multiprocessing module IPython (ipcluster) Using MPI in Python using the mpi4py module Exercises FAQ Q: If I bring my own laptop, what software should I install? A: Depending on your operating system: Linux: find the built-in terminal application Mac OS X: find the built-in terminal (Apple key + Space, type "terminal") Windows: install Cygwin, PuTTy+Xming or MobaXterm How can I contact the organizer if I have questions? Please email support@calculquebec.ca   Cet atelier sera donné en anglais par Bart Oldeman et Pier-Luc St-Onge, tous deux analystes en calcul informatique de pointe de McGill HPC, Calcul Québec. Résumé Dans cet atelier, nous présenterons la suite de l'introduction à Python pour le calcul scientifique. Entre autres, nous verrons comment accélérer les programmes Python, comment interfacer avec du code C ou Fortran et comment utiliser des techniques de parallélisation telles que le calcul à fils d'exécution multiples, mpi4py et ipcluster (à partir de IPython). Prérequis Des connaissances de base de Python. Des connaissances en C, C++, Fortran et MPI seraient bénériques pour les sections correspondantes de cet atelier. Plan de cours Rappels sur les bibliothèques scientifiques de Python Techniques pour accélérer des programmes Python Interfacer avec C: CPython, Boost::Python, SWIG, Cython, ctypes Interfacer avec Fortran: F2PY À l'exécution (Just-In-Time): PyPy Techniques pour paralléliser des programmes Python Concepts de programmation parallèle Le module de fils d'exécution multiples IPython (ipcluster) Utiliser MPI dans Python avec le module mpi4py Exercices FAQ Q: Si j'apporte mon ordinateur portatif, quel(s) logiciel(s) dois-je installer R: Selon votre système d'exploitation: Linux: un terminal est généralement inclus avec une distribution Linux (accessoire ou outil administrateur) Mac OS X: un terminal est inclus (touche Pomme + Espace, entrez "terminal") Windows: installez Cygwin, PuTTy+Xming ou MobaXterm Comment puis-je joindre les organisateurs si j'ai des questions? Par courriel: support@calculquebec.ca