En supprimant les boucles que nous utilisons traditionnellement dans les transformations de données. Et, à travers une série de refactoring successifs, nous verrons comment améliorer le traitement d’importante collection de données sur les questions de :

• la performance,
• la consommation mémoire
• la réusabilité
• et le découplage

Nous démarrerons avec les architectures traditionnelles pour passer aux architectures à Pipeline. Enfin nous terminerons par l'utilisation de certaines techniques de la programmation fonctionnelle afin d’optimiser les traitements jusqu’à pouvoir gérer des collections de tailles infinies.

Le code sera écrit en Python, mais les techniques décrites sont applicables avec n’importe quels autres langages, tous les développeurs sont donc bienvenus.