Ce dépôt contient deux versions du jeu QIX (dossier avant et après) et des scripts/ressources pour comparer performance et mémoire.

But

• Optimiser l'ancienne version du jeu Qix
• Reproduire les profils mémoire et linéaires (line profiler) pour les versions avant et après.

Prérequis

• Python 3.8+ (ou l'interpréteur utilisé par votre venv)
• venv recommandé : activez votre environnement avant d'exécuter les commandes
• Outils utiles : memory_profiler (mprof), line_profiler (kernprof + line_profiler)

Installation rapide

python -m pip install --user pip
pip install virtualenv
python -m virtualenv .venv
. .venv\Scripts\Activate.ps1   # PowerShell
pip install -r requirements.txt
pip install memory_profiler line_profiler

Profilage mémoire (mprof)

• Avant (dossier avant) :

cd ./avant
mprof run -o "..\stats\avant\mprofile.dat" --include-children python .\QIX_Raphael_DAVIOT_Nael_AIT_AISSI.py

Ensuite, pour extraire quelques statistiques depuis la donnée enregistrée :

cd ..
python - <<'PY'
from pathlib import Path
import statistics
p = Path('stats\avant\mprofile.dat')
s = p.read_text()
vals = [float(l.split()[1]) for l in s.splitlines() if l.startswith('MEM')]
print('samples', len(vals))
print('max', max(vals))
print('mean', statistics.mean(vals))
print('last', vals[-1])
PY

• Après (dossier après) :

cd ./après
mprof run -o "..\stats\après\mprofile_apres.dat" --include-children python .\QIX_Raphael_DAVIOT_Abdelrahim_RICHE.py

Puis analyser de la même façon en adaptant le chemin vers stats\après\mprofile_apres.dat.

Profilage linéaire (line_profiler) Remarque : line_profiler ne collecte des métriques que pour les fonctions décorées par @profile.

• Avant :

cd ./avant
python -m kernprof -l -v .\QIX_Raphael_DAVIOT_Nael_AIT_AISSI.py
python -m line_profiler .\QIX_Raphael_DAVIOT_Nael_AIT_AISSI.py.lprof > stats\avant\line_profile.txt

• Après :

cd ./après
python -m kernprof -l -v .\QIX_Raphael_DAVIOT_Abdelrahim_RICHE.py
python -m line_profiler .\QIX_Raphael_DAVIOT_Abdelrahim_RICHE.py.lprof > stats\après\line_profile.txt

Conseils pratiques

• Si votre rapport line_profiler contient seulement "Timer unit..." et rien d'autre, cela signifie que @profile n'a pas été appliqué aux fonctions exécutées — ajoutez @profile aux fonctions ciblées ou utilisez le shim already présent pour exécuter sans erreur.
• Utilisez Get-ChildItem -Path . -Filter *.lprof -Recurse (PowerShell) pour retrouver rapidement le .lprof généré.
• Pour exécuter les commandes depuis la racine du dépôt, ajustez les chemins (avant\... ou après\...).

Ressources

• memory_profiler: https://pypi.org/project/memory-profiler/
• line_profiler (kernprof): https://pypi.org/project/line-profiler/