# Python 성능 최적화 (python-performance-optimization)

> cProfile, 메모리 프로파일러 등으로 Python 코드를 프로파일링하고 정리된 패턴으로 병목을 최적화합니다.

- 카테고리: [성능 최적화](https://www.myskills.tools/ko/categories/performance/)
- 출처: 커뮤니티 · Seth Hobson
- 저장소: https://github.com/wshobson/agents/tree/main/plugins/python-development/skills/python-performance-optimization (commit 0f73766)
- SKILL.md: https://github.com/wshobson/agents/blob/main/plugins/python-development/skills/python-performance-optimization/SKILL.md
- 설치 명령: `npx skills add wshobson/agents --skill python-performance-optimization`
- 라이선스: MIT
- 호환 도구: Claude Code, Codex, Cursor, Copilot, OpenCode
- 권한: read-repo ✓, write-files ✓, shell ✓, network ✗
- 상태: 스캔 통과
- 규칙 스캔으로 모든 위험을 찾을 수는 없습니다. 설치 전에 이 스킬의 SKILL.md를 읽고 권한을 확인하세요.

## 핵심 규칙

최적화하기 전에 프로파일링으로 실제 병목을 찾습니다.

## 실행 단계

1. **실행 시간 측정** — time으로 대략 측정하고 timeit으로 더 정확하고 반복 가능한 실행 시간을 얻습니다.
2. **프로파일링** — CPU는 cProfile, 줄 단위는 line_profiler, 메모리는 memory_profiler, 실행 중인 운영 프로세스는 py-spy로 분석합니다.
3. **핫 패스 최적화** — 자주 실행되는 코드에 집중해 dict/set 조회, 컴프리헨션, 제너레이터, 내장 함수, lru_cache, I/O 일괄 처리를 적용합니다.
4. **고급 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)

```yaml
---
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.
---
```

홈: https://www.myskills.tools/ko/ · URL: https://www.myskills.tools/ko/skills/python-performance-optimization/