python-performance-optimizationcommit 0f73766SKILL.md · 성능 최적화
Python 성능 최적화
cProfile, 메모리 프로파일러 등으로 Python 코드를 프로파일링하고 정리된 패턴으로 병목을 최적화합니다.
npx skills add wshobson/agents --skill python-performance-optimization명령을 선택했습니다. 직접 복사하세요.
- 권한
- read-repo
- write-files
- shell
- network
- 호환 도구
- Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenCode
- GitHub
- 42.1k
- 출처
- 커뮤니티 · Seth Hobson
- 상태
- 스캔 통과
- 라이선스
- MIT
- 카테고리
- 성능 최적화
핵심 규칙
최적화하기 전에 프로파일링으로 실제 병목을 찾습니다.
실행 단계
01단계실행 시간 측정
time으로 대략 측정하고 timeit으로 더 정확하고 반복 가능한 실행 시간을 얻습니다.
02단계프로파일링
CPU는 cProfile, 줄 단위는 line_profiler, 메모리는 memory_profiler, 실행 중인 운영 프로세스는 py-spy로 분석합니다.
03단계핫 패스 최적화
자주 실행되는 코드에 집중해 dict/set 조회, 컴프리헨션, 제너레이터, 내장 함수, lru_cache, I/O 일괄 처리를 적용합니다.
04단계고급 기법
수치 연산에는 NumPy, CPU 바운드에는 멀티프로세싱, I/O 바운드에는 비동기 I/O를 쓰고 DB 작업 일괄 처리와 쿼리 최적화를 합니다.
권한 설명 (SKILL.md 기준)
| 기능 | 필요 여부 | 설명 |
|---|---|---|
| 파일 쓰기 | 필요 | 최적화 패턴을 적용하려고 Python 코드를 수정합니다. |
| 명령 실행 | 필요 | timeit, cProfile, kernprof, memory_profiler, py-spy 같은 분석 도구를 실행합니다. |
| 네트워크 송신 | 필요 없음 | 네트워크 접근은 요구하지 않지만, 일부 분석 도구는 미리 pip로 설치해야 할 수 있습니다. |
SKILL.md 프런트매터(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.
---관련 스킬
규칙 스캔으로 모든 위험을 찾을 수는 없습니다. 설치 전에 이 스킬의 SKILL.md를 읽고 권한을 확인하세요.