Python 性能测量与优化

原名：python-performance-optimization

用剖析和基准测试定位时间、内存瓶颈，验证优化是否真的改善目标场景。

中文 Skills 技能说明

Python 数据脚本运行慢或内存吃紧时，可让开发岗位数字员工使用。输入最小样本、代码、环境版本和性能目标，技能先建立基准，再按剖析结果检查算法、分配、I/O 和缓存，交付瓶颈证据、优化候选和对照结果。不能从单次运行推断普遍提速，也不为速度牺牲正确性。运行工具需桌面端授权，样本先脱敏并限制资源；没有实测就只给建议，修改生产任务和依赖前由人确认回退及结果一致性。

上游能力依据

上游原始适用说明：Profile and optimize Python code using cProfile, memory profilers, and performance best practices. Use when debugging slow Python code, optimizing bottlenecks, or improving application performance.

上游 SKILL.md 主要章节（保留原文标题）：

• When to Use This Skill
• Core Concepts
• 1. Profiling Types
• 2. Performance Metrics
• 3. Optimization Strategies
• Quick Start
• Basic Timing
• Detailed patterns and worked examples
• Best Practices
• Common Pitfalls

使用边界

先读取项目约定、依赖版本和现有测试，再提出最小改动。写文件、运行脚本、提交代码或发布前应检查差异并保留回退路径。

作者、翻译与许可证

原作者

Seth Hobson（wshobson）与 agents contributors

中文翻译

CEOFans翻译

许可证

MIT

上游来源

https://github.com/wshobson/agents/tree/46891e7e60da0e52baf1050b7b6391b64e84c6d9/plugins/python-development/skills/python-performance-optimization

适用范围

平台：linux、macos、windows；标签：软件开发、Python 性能测量与优化、开源技能

安全提示

基础静态扫描不等于绝对安全。技能可能调用命令、浏览器、云服务或本地文件，请在最小权限环境中使用，高风险操作必须人工确认。

如发现侵权、许可证或安全问题，可在本页前台提交投诉，管理员复核后可立即下架。