python-performance-optimizationcommit 0f73766SKILL.md · パフォーマンス
Python 性能最適化
cProfile やメモリプロファイラなどで Python コードをプロファイルし、定番のパターンでボトルネックを最適化します。
npx skills add wshobson/agents --skill python-performance-optimizationコマンドを選択しました。手動でコピーしてください。
- 権限
- read-repo
- write-files
- shell
- network
- 対応ツール
- Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenCode
- GitHub
- 42.1k
- 提供元
- コミュニティ · Seth Hobson
- 状態
- スキャン済み
- ライセンス
- MIT
- カテゴリ
- パフォーマンス
基本ルール
最適化の前にプロファイルし、本当のボトルネックを見つけます。
実行フェーズ
フェーズ 01時間の計測
time で大まかに測り、timeit でより正確で再現性のある実行時間を得ます。
フェーズ 02プロファイル
CPU は cProfile、行単位は line_profiler、メモリは memory_profiler、稼働中の本番プロセスは py-spy で分析します。
フェーズ 03ホットパス最適化
頻繁に実行されるコードに絞り、dict/set による検索、内包表記、ジェネレータ、組み込み関数、lru_cache、I/O のバッチ化を使います。
フェーズ 04高度な手法
数値計算には NumPy、CPU バウンドにはマルチプロセス、I/O バウンドには非同期 I/O を使い、DB 操作のバッチ化とクエリ最適化を行います。
権限の説明（SKILL.md より）
| 機能 | 必要か | 説明 |
|---|---|---|
| ファイル書き込み | 必要 | 最適化パターンを適用するために Python コードを変更します。 |
| コマンド実行 | 必要 | timeit、cProfile、kernprof、memory_profiler、py-spy などの分析ツールを実行します。 |
| 外部通信 | 不要 | ネットワークアクセスは求めていませんが、一部のツールは事前に pip でのインストールが必要です。 |
SKILL.md のフロントマター（YAML）
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name: python-performance-optimization
description: 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.
---関連スキル
ルールスキャンですべてのリスクを検出できるわけではありません。インストール前にこのスキルの SKILL.md を読み、権限を確認してください。