La NumWorks offre à ce jour l'implémentation Python la plus riche sur calculatrice, avec 188 éléments builtins et pas moins de 6 modules complémentaires dont le module graphique kandinsky et le module de tracé turtle. 
C'est a priori une aubaine pour le nouvel enseignement numérique NSI de Première au lycée à compter de cette rentrée 2019.
Sauf que la NumWorks se traîne également un véritable boulet niveau mémoire. Elle dispose de :- 16 Kio de mémoire de stockage pour les scripts Python
- 16 Kio de mémoire de travail pour l'exécution des scripts Python, comme le report notre script de test
Or les 16 Kio de mémoire de travail constituent la plus faible valeur toute concurrence confondue !
Etant ainsi très à l'étroit, faire fonctionner des scripts Python un minimum conséquents, comme par exemple avec une interface texte ou graphique, relève d'un véritable défi d'optimisation à l'aveugle comme nous avions déjà pu nous en rendre compte avec les scripts de notre concours de rentrée 2018.
A noter que ces 16 Kio sont une limite logicielle. Matériellement la NumWorks offre bien davantage avec 256 Kio de mémoire SRAM.
La limite dépendra bien évidemment du contenu de chaque script et des habitudes de codage de chacun, mais le plus gros script que nous avons pu exécuter jusqu'à présent et fort péniblement sur NumWorks faisait près de 3,75 Ko soit, 23,5% de la capacité de travail totale.
En effet, lorsque l'interpréteur Python importe un script pour exécution :
Or, nous ne sommes pas en C mais en Python. Les objets Python ça prend beaucoup de place, beaucoup plus que ce que tu as saisi dans le script :
En effet, lorsque l'interpréteur Python importe un script pour exécution :
- tout le texte du script est chargé dans la mémoire de travail
- tous les objets y étant définis (fonctions, variables, ...) sont alors créés en mémoire de travail en tant qu'objets Python utilisables, si bien qu'ils y seront alors présents en double exemplaire (une version texte, et une version Python)
Or, nous ne sommes pas en C mais en Python. Les objets Python ça prend beaucoup de place, beaucoup plus que ce que tu as saisi dans le script :
- 24 octets juste pour un entier court
- 49 octets rien que pour une chaîne de caractères vide
- 64 octets pour une simple liste vide
- 136 octets pour une fonction vide sans paramètres
- ...
Suite à cela, Lionel Debroux a décidé de s'attaquer au problème.
Il vient donc tout juste de compiler un firmware NumWorks 11.1.0 amélioré, avec une application Python qui s'alloue 32 Kio de mémoire de travail, de quoi enfin pouvoir un peu respirer !
Et en prime, c'est mieux que les 20 Kio des TI-83 Premium CE !
De quoi désormais pouvoir espérer exécuter des scripts Python faisant jusqu'à 7 Ko.
Une autre version, plus expérimentale toutefois car s'arrangeant avec d'autres choses, t'offrira même 40 Kio de mémoire de travail pour l'exécution de tes scripts Python !
En suivant les liens ci-après, tu peux dès maintenant installer facilement ce firmware si tu disposes de l'ancien modèle NumWorks N0100.
Toutefois, l'amélioration a été soumise à l'équipe NumWorks. Espérons qu'elle sera acceptée et donc disponible dès la prochaine mise à jour pour NumWorks N0110 également.
Pour la nouvelle NumWorks N0110, nous ne disposons pas encore d'outil grand public permettant d'installer un firmware non officiel.
Toutefois, l'amélioration a été soumise à l'équipe NumWorks. Espérons qu'elle sera acceptée et donc disponible dès la prochaine mise à jour pour NumWorks N0110 également.
Téléchargements :
- firmware tiers NumWorks N0100 11.1.0 (Python 32 Kio)
- firmware tiers NumWorks N0100 11.1.0 (Python 40 Kio)
