Оптимизация производительности Python
Медленный код на Python трудно улучшать без четких измерений. Этот навык помогает Claude, Codex и Claude Code проходить через профилирование, бенчмаркинг и целевые паттерны оптимизации.
Скопируйте этот запрос в своего Агента. Он содержит каноническую страницу Skill и манифест.
Review the Skillstore skill "python-performance-optimization" from https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.Ваш Агент по-прежнему должен показать план и запросить все подтверждения, требуемые политикой безопасности.
Используйте эти ссылки, когда AI-агенту, crawler или script нужен чистый контекст вместо полной страницы.
Использование «python-performance-optimization». Мое пакетное задание Python работает медленно, и я не знаю, с чего начать.
Ожидаемый результат:
Использование «python-performance-optimization». Скрипт обработки файлов использует слишком много памяти.
Ожидаемый результат:
Использование «python-performance-optimization». Мой API ожидает несколько HTTP-вызовов.
Ожидаемый результат:
Most static detections are false positives caused by Markdown code fences and educational Python examples. The only confirmed issue is low-severity guidance for py-spy commands that attach to live processes and may expose stack traces if used without authorization. No prompt injection, credential exfiltration, or malicious intent was found.
Делитесь версионным отчетом об оценке, нейтральным значком, встраиваемой карточкой и цитатами. Skillstore публикует доказательства, не решая, безопасен ли этот Skill.
https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/audits/10?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report[](https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization?utm_source=security_passport_badge)<a href="https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a><iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/activeinferenceinstitute-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>ActiveInferenceInstitute. (2026). python-performance-optimization security audit report (audit version 10) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/audits/10@techreport{activeinferenceinstitute-activeinferenceinstitute-python-performance-optimization-2026,
author = {ActiveInferenceInstitute},
title = {python-performance-optimization security audit report (audit version 10)},
institution = {Skillstore},
year = {2026},
number = {10},
url = {https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/audits/10},
note = {Author version unspecified}
}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 10)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
- name: "ActiveInferenceInstitute"
date-released: "2026-07-09"
url: "https://skillstore.io/skills/activeinferenceinstitute-python-performance-optimization/audits/10"
identifiers:
- type: other
value: "skillstore:activeinferenceinstitute-python-performance-optimization:audit:10"
description: "Skillstore immutable audit report identifier"
Навык каждого автора остаётся отдельным устанавливаемым вариантом. Рекомендуемый вариант ранжируется по данным Skillstore.
Почему этот вариант первый
sickn33-python-performance-optimization
2026-09-09
wshobson-python-performance-optimization
2026-09-09
activeinferenceinstitute-python-performance-optimization
2026-09-09
Используйте вывод профилирования, чтобы выявить горячие функции, дорогие запросы или блокирующий I/O перед изменением кода.
Сравните обработку на основе списков с генераторами, итераторами, слабыми ссылками и техниками профилирования памяти.
Измерьте текущее поведение, выберите сфокусированные паттерны оптимизации и измеряйте результаты после каждого изменения.
Используй навык python-performance-optimization, чтобы помочь мне профилировать эту функцию Python. Объясни, какой профилировщик использовать первым и какой результат докажет наличие узкого места.
Используй навык python-performance-optimization, чтобы проверить этот медленный цикл Python. Предложи более быстрые структуры данных или встроенные операции, затем объясни, как провести бенчмарк изменения.
Используй навык python-performance-optimization, чтобы проанализировать этот Python-процесс с высоким потреблением памяти. Определи, где генераторы, итераторы или слабые ссылки могут снизить использование памяти.
Используй навык python-performance-optimization, чтобы создать план оптимизации для этого Python-приложения, основанный на измерениях. Включи профилирование CPU, профилирование памяти, проверку I/O, проверки базы данных и валидацию бенчмарками.
Автор
ActiveInferenceInstituteЛицензия
MIT
Ревизия Skillstore
r1
Примечание о версии
Автор не указал версию.
Ссылка
7db9b9f06e0ab79c575b58bc48c4d8dc9849f424
Актуальность поддержки
18.07.2026
Использование
13 загрузок · 302 просмотров
Структура файлов
📄 SKILL.md
Создание надежных наборов тестов на Python
Тесты Python часто становятся хрупкими, медленными или неполными. Этот навык помогает со структурой pytest, фикстурами, моками, асинхронными тестами, покрытием и настройкой CI.
Упаковка проектов Python для распространения
Упаковка Python требует корректных метаданных, инструментов сборки и шагов выпуска. Этот навык проводит Claude, Codex и Claude Code через структуру пакета, сборки и публикацию.
Создание Python-процессов для SurrealDB
Проектам SurrealDB нужны надежные примеры на Python для запросов, графов, векторов и live-обновлений. Этот навык помогает использовать SDK с целевыми паттернами для приложений работы с данными и RAG-систем.
Создание асинхронных систем на Python
Асинхронный код на Python может давать сбои, если задачи, тайм-ауты и блокирующие вызовы обрабатываются неправильно. Этот skill предоставляет практические паттерны asyncio для надежных конкурентных приложений.
Создание пайплайнов извлечения сущностей Cohere
Неструктурированному тексту часто нужны надежные поля, прежде чем его можно передавать в приложения или базы данных. Этот skill помогает Python-разработчикам работать со structured outputs Cohere v2 и извлечением на основе JSON Schema.
Управляйте проектами Python быстрее с uv
Управление зависимостями Python может быть медленным и непоследовательным в разных инструментах. Этот навык показывает рабочие процессы uv для проектов, виртуальных окружений, lock-файлов, CI и миграций.
Оптимизация производительности Go с помощью профилирования
от 89jobrien
Сервисы Go могут становиться медленными или потреблять много памяти без очевидных доказательств причины. Этот навык помогает с профилированием, анализом аллокаций, настройкой конкурентности и оптимизацией на основе бенчмарков.
Создавайте надежный async Python
от 0xDarkMatter
Код на async Python часто дает сбои из-за блокирующих вызовов, неограниченного количества задач и слабой очистки ресурсов. Этот навык предоставляет переиспользуемые шаблоны asyncio, примеры и справочные материалы для надежных конкурентных сервисов.
Создание API на FastAPI с переиспользуемыми паттернами
от 0xDarkMatter
Проектам FastAPI нужны согласованные решения для валидации, зависимостей, middleware и фоновых задач. Этот skill дает Claude, Codex и Claude Code переиспользуемые паттерны для практической разработки API на Python.
Добавить паттерны типобезопасности Python
от 0xDarkMatter
Аннотации типов в Python бывает сложно последовательно применять в реальных проектах. Этот навык дает Claude, Codex и Claude Code практические паттерны для более безопасного типизированного кода на Python.
Улучшение качества кода Vue 3
от vuejs-ai
В проектах Vue со временем часто накапливаются ошибки, связанные с реактивностью, компонентами и производительностью. Этот навык дает целевые рекомендации по Vue 3 для более безопасных паттернов и более понятного кода.
Создавайте более качественные функции SwiftUI
от avdlee
В проектах SwiftUI могут накапливаться устаревшие API, хрупкое состояние и медленные обновления представлений. Этот навык дает сфокусированные рекомендации для современного и поддерживаемого кода SwiftUI.