- Runtime Python 3 embarquable hautes performances pour Java
- Permet de charger et d’utiliser directement des packages Python depuis Java
- Compatible avec les packages Python récents pour l’IA et la data science
- Permet d’exécuter Python à une vitesse proche du code natif grâce au compilateur JIT Graal
- Offre un chemin de migration aux utilisateurs de Jython
- Permet d’utiliser des scripts Python depuis Java pour interagir avec des classes et frameworks Java
- Permet de packager des applications Python en un binaire unique avec GraalVM Native Image
Le récapitulatif de GN⁺
- GraalPy fournit un runtime permettant d’exécuter Python avec de hautes performances dans Java
- Offre aux utilisateurs de Jython un chemin de migration pour profiter des fonctionnalités modernes de Python
- Grâce à l’interface polyglotte de GraalVM, permet d’intégrer facilement des bibliothèques Python de data science dans des applications Java
- Renforce l’interopérabilité entre Python et Java, offrant davantage de flexibilité aux développeurs
- Parmi les projets proposant des fonctionnalités similaires figurent Jython et Py4J
3 commentaires
Avis Hacker News
Partage de résultats de benchmark comparant GraalPy et JDK8
Quelqu’un a essayé d’exécuter un gros projet avec GraalVM, mais a rencontré plusieurs problèmes
forkainsi queexecvesont absents du paquet osAvis selon lequel GraalVM pourrait être utile pour les programmes utilisant Spark s’il pouvait appeler directement des fonctions Java (ou Scala) sans pont
L’aspect intéressant de Python est son intégration avec la toolchain ML, CUDA, Metal/MLX, pytorch, tensorflow, les encodeurs/décodeurs de LLM, etc.
Il existe déjà un cas d’intégration Java/Python implémenté en Clojure
DuckDB n’est pas pris en charge actuellement, mais Pandas et matplotlib le sont
Constat que GraalPy cible Python 3.11
Interrogation sur les cas d’usage de GraalPy
Question sur le fait de savoir si GraalPy doit s’exécuter uniquement sur GraalVM ou si cela est aussi possible sur d’autres implémentations de la JVM
Le projet sur lequel je travaille en ce moment consiste à refaire en Java une implémentation réalisée en Python avec
numpyetpandas, une demande complètement aberrante. Du coup, on est en train de tout reconstruire depuis zéro. C’est absurde. Si GraalPy prenait correctement en chargepandasetnumpy, on pourrait peut-être éviter ce genre de travail inutile. Mais dans un environnement Windows, il y a une dépendance à Visual Studio, pour l’environnement de compilation C++. Et puis, même si l’idée est vraiment bonne et utile, je me demande comment ils vont réussir à faire aboutir sans encombre un écosystème aussi vaste. Ça m’inquiète un peu. Je me demande aussi si ça deviendra vraiment assez stable pour qu’on puisse l’utiliser en toute confiance. Si ça arrivait, ce serait vraiment bien.En regardant d’un peu plus près, j’avais mal compris certains points. Les dépendances à gcc ou à VS ne sont nécessaires que lorsqu’on utilise native image.