المهارات python-performance-optimization
📦

python-performance-optimization

مراجعة المحتوى r1 آمن 🌐 الوصول إلى الشبكة⚙️ الأوامر الخارجية

تحسين أداء Python باستخدام تحليل الأداء

تهدر خدمات Python البطيئة موارد الحوسبة وتخفي الاختناقات. ترشد هذه المهارة في تحليل الأداء، وقياس الأداء، وضبط الذاكرة، والتحسين الموجّه.

يدعم: Claude Codex Code(CC)
🥉 78 برونزي

التثبيت باستخدام Agent لدي

انسخ هذا الطلب إلى Agent لديك. يتضمن صفحة Skill المعتمدة وملف manifest.

طلب الوكيل
Review the Skillstore skill "python-performance-optimization" from https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/sickn33-python-performance-optimization/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

يجب أن يواصل Agent عرض خطته وطلب أي تأكيد تفرضه سياسة الأمان.

موارد مهيّأة لـ Agents

استخدم هذه الروابط عندما يحتاج AI Agent أو crawler أو script إلى سياق نظيف بدلًا من قراءة الصفحة كاملة.

تفاصيل Markdown GET /skills/sickn33-python-performance-optimization.md manifest موقَّع GET /api/skills/sickn33-python-performance-optimization/manifest lockfile موقَّع GET /api/skills/sickn33-python-performance-optimization/lockfile

اختبرها

جارٍ استخدام "python-performance-optimization". تنفذ نقطة نهاية بطيئة عمليات كتابة متكررة إلى قاعدة البيانات ولا توجد لديها نتائج قياس أداء.

النتيجة المتوقعة:

ستوصي المهارة بتحليل مسار الطلب، وتجميع عمليات الكتابة على دفعات، وقياس خطط الاستعلام، وإضافة قياسات زمن الاستجابة قبل وبعد.

جارٍ استخدام "python-performance-optimization". يبني سكربت قوائم كبيرة أثناء معالجة ملف سطرا بسطر.

النتيجة المتوقعة:

ستقترح المهارة تحليل الذاكرة، والمعالجة القائمة على iterators، وتعبيرات generators، والتحقق من ذروة استخدام الذاكرة.

جارٍ استخدام "python-performance-optimization". يريد فريق تسريع العديد من الحسابات المستقلة كثيفة الاستخدام لـ CPU.

النتيجة المتوقعة:

ستقارن المهارة التنفيذ التسلسلي، والمعالجة متعددة العمليات، وخيارات NumPy، وتصميم قياس الأداء، ومفاضلات قابلية القراءة.

التدقيق الأمني

آمن
v4 • ٧‏/٧‏/٢٠٢٦ فتح التقرير المرتبط بالإصدار

All static findings are documentation examples, not executable skill behavior. Network, SQLite, and py-spy snippets are presented as optimization patterns and do not show credential access, exfiltration, or prompt injection.

2
الملفات التي تم فحصها
906
الأسطر التي تم تحليلها
0
عناصر المراجعة
0
تم تجاهل الإيجابيات الكاذبة

عوامل الخطر

🌐 الوصول إلى الشبكة (7)
resources/implementation-playbook.md:571 resources/implementation-playbook.md:575 resources/implementation-playbook.md:586 resources/implementation-playbook.md:564 resources/implementation-playbook.md:565 resources/implementation-playbook.md:566 resources/implementation-playbook.md:567
⚙️ الأوامر الخارجية (2)
SKILL.md:32 SKILL.md:36
لم يكتشف أحدث تدقيق ثابت ودلالي مكتمل أي نتائج أمنية مؤكدة. ولا يثبت ذلك أن المهارة خالية من الآثار الجانبية.
دقّقه: codex عرض سجل التدقيق →
شارك واستشهد بهذا التقرير

شارك تقرير التقييم المرتبط بالإصدار والشارة المحايدة وبطاقة التضمين والاستشهادات. تعرض Skillstore الأدلة من دون أن تقرر ما إذا كانت هذه المهارة آمنة.

فتح التقرير المرتبط بالإصدار
تقييم الأمان

نسخ رابط التقرير

https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization/audits/4?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

شارة Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-python-performance-optimization/security.svg)](https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization?utm_source=security_passport_badge)

شارة HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/sickn33-python-performance-optimization/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

بطاقة قابلة للتضمين

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/sickn33-python-performance-optimization.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>
الاستشهادات الأكاديمية (APA · BibTeX · CFF)

اقتباس APA

sickn33. (2026). python-performance-optimization security audit report (audit version 4) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization/audits/4

اقتباس BibTeX

@techreport{sickn33-sickn33-python-performance-optimization-2026, author = {sickn33}, title = {python-performance-optimization security audit report (audit version 4)}, institution = {Skillstore}, year = {2026}, number = {4}, url = {https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization/audits/4}, note = {Author version unspecified} }

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0 message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report." title: "python-performance-optimization security audit report (audit version 4)" version: "unspecified" type: report authors: - name: "sickn33" date-released: "2026-07-07" url: "https://skillstore.io/skills/sickn33-python-performance-optimization/audits/4" identifiers: - type: other value: "skillstore:sickn33-python-performance-optimization:audit:4" description: "Skillstore immutable audit report identifier"

مقارنة المتغيرات

3 متغيرات قابلة للتثبيت

تبقى مهارة كل مؤلف عنصراً مستقلاً قابلاً للتثبيت. يُرتب المتغير الموصى به وفق أدلة Skillstore.

سبب تصدر هذا المتغير

أعلى تقييم في Skillstore
sickn33 موصى به الحالي

sickn33-python-performance-optimization

تقييم Skillstore 78
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 34
تم التحديث

2026-09-09

wshobson

wshobson-python-performance-optimization

تقييم Skillstore 77
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 53
تم التحديث

2026-09-09

ActiveInferenceInstitute

activeinferenceinstitute-python-performance-optimization

تقييم Skillstore 73
موثوقية الأدلة مرتفع
استخدام Skillstore 51
تم التحديث

2026-09-09

تقييم Skillstore

سبب هذا التقييم موثوقية الأدلة: مرتفع
55
الهندسة المعمارية
85
قابلية الصيانة
87
المحتوى
69
المجتمع
83
الامتثال للمواصفات

ما الذي يمكنك بناؤه

تشخيص مسارات التطبيق البطيئة

اعثر على الدوال الأكثر استهلاكا، وضغط الذاكرة، وعمليات I/O البطيئة قبل تغيير تفاصيل التنفيذ.

تحسين مهام معالجة البيانات

اختر هياكل بيانات أفضل، أو التجميع على دفعات، أو generators، أو المعالجة متعددة العمليات، أو NumPy للأعباء الكبيرة.

مراجعة طلبات السحب الخاصة بالأداء

تحقق من التحسينات المقترحة مقابل الأدلة المقاسة، وقابلية القراءة، وتغطية اختبارات الانحدار.

جرّب هذه الموجّهات

العثور على الاختناقات الأساسية 
راجع دالة Python هذه بحثا عن اختناقات أداء محتملة. اشرح ما يجب قياسه أولا، وأداة تحليل الأداء التي يجب استخدامها، والتغييرات الأكثر أمانا.
تخطيط جلسة تحليل أداء 
أنشئ خطة تحليل أداء لخدمة Python هذه. ضمّن CPU والذاكرة وI/O ومدخلات قياس الأداء ومقاييس النجاح وخطوات التحقق.
تحسين خط أنابيب بيانات 
حلل خط أنابيب بيانات Python هذا واقترح تحسينات موجهة. ضع في الاعتبار هياكل البيانات، والتجميع على دفعات، وgenerators، والتخزين المؤقت، والمعالجة متعددة العمليات، واستخدام الذاكرة.
التحقق من تحسين الإنتاج 
قيّم مقترح تحسين الأداء هذا. قارن التسريع المتوقع، والمخاطر التشغيلية، وتصميم قياس الأداء، وخطة التراجع، والأدلة الناقصة.

أفضل الممارسات

  • حلل الأداء أولا، ثم حسّن المسار الساخن المقاس.
  • اجعل قياسات الأداء قابلة للتكرار باستخدام مدخلات ممثلة ومقاييس نجاح واضحة.
  • وازن بين السرعة والذاكرة وقابلية القراءة والمخاطر التشغيلية قبل دمج التغييرات.

تجنب

  • تحسين مسارات كود ليست اختناقات مقاسة.
  • استبدال الكود الواضح بتحسينات دقيقة ومعقدة دون قياسات أداء.
  • مقارنة نتائج الأداء من أجهزة أو مدخلات أو إعدادات تشغيل مختلفة.

الأسئلة المتكررة

هل تشغّل هذه المهارة أدوات تحليل الأداء نيابة عني؟
لا. توفر إرشادات وأمثلة ومعايير مراجعة لاستخدام أدوات تحليل الأداء بفعالية.
ما أدوات تحليل أداء Python التي تغطيها؟
تغطي أنماط cProfile وpstats وline_profiler وmemory_profiler وpy-spy وpytest-benchmark.
هل يمكنها المساعدة في تسربات الذاكرة؟
نعم. تتضمن تحليل الذاكرة، واستخدام generators، والمراجع الضعيفة، وأنماط تقليل ذاكرة الكائنات.
هل يمكن لـ Codex استخدام هذه المهارة لمراجعة الكود؟
نعم. يمكن لـ Codex استخدامها لمراجعة ادعاءات الأداء، وخطط قياس الأداء، والتحسينات عالية المخاطر.
هل يمكن لـ Claude Code تطبيق هذه التوصيات؟
نعم. يمكن لـ Claude Code استخدام قائمة التحقق والأمثلة أثناء تحرير مشاريع Python.
هل هي مخصصة لتطبيقات الويب فقط؟
لا. تنطبق أيضا على السكربتات، وخطوط أنابيب البيانات، وأعمال قواعد البيانات، وأعباء عمل Python كثيفة الاستخدام لـ CPU.

تفاصيل المطور

المؤلف

sickn33

الترخيص

MIT

مراجعة Skillstore

r1

تنبيه الإصدار

لم يعلن المؤلف عن إصدار.

المستودع

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/python-performance-optimization

مرجع

9f814fc6a43fd99946f2da5e0df231c65a38bc76

حداثة الصيانة

١٨‏/٧‏/٢٠٢٦

الاستخدام

10 تنزيلات · 116 مشاهدات

بنية الملفات

📁 resources/

📄 implementation-playbook.md

📄 SKILL.md

المزيد من sickn33

عرض الكل

مهارات ذات صلة

عرض الكل
📦

python-fastapi-patterns

85

إنشاء واجهات API باستخدام FastAPI بأنماط قابلة لإعادة الاستخدام

بواسطة 0xDarkMatter

تحتاج مشاريع FastAPI إلى اختيارات متسقة للتحقق من الصحة، والتبعيات، والبرمجيات الوسيطة، والعمل في الخلفية. تمنح هذه المهارة Claude وCodex وClaude Code أنماطًا قابلة لإعادة الاستخدام لتطوير واجهات API عملية بلغة Python.

البرمجة والتطوير عرض