performance

La performance, côté développement, couvre le temps d'exécution, l'utilisation mémoire, la latence réseau, le coût d'infrastructure. Règle classique : ne pas optimiser avant de mesurer. Règle moins classique : certaines décisions d'architecture engagent la performance dès le design, et les corriger après coûte souvent plus cher que de les prendre correctement au départ. Les articles sous ce tag traitent de performance sous un angle pragmatique : outils de profiling (pprof en Go, les profileurs Python standards), patterns qui payent vraiment (batching, caching intelligent, lazy loading), et pièges fréquents (N+1, allocations inutiles, benchmarks synthétiques qui mentent sur la réalité).