python-performance
Python代码性能与内存瓶颈分析工具
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：python-performance。 它的用途是：Python代码性能与内存瓶颈分析工具 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/python-performance-x-6/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'帮我分析当前目录下 main.py 的性能瓶颈，找出最耗时的函数和内存泄漏点。' 它会自动运行 python-performance 对 main.py 进行 profiling，生成包含函数调用耗时排序、内存分配热力图和火焰图的报告，并高亮出耗时占比超过 30% 的代码段，方便你快速定位优化目标。
介绍
Python代码在数据量增长或业务复杂后，常出现响应慢、内存占用高等问题，但手动排查耗时且容易遗漏。python-performance 是一款专注于性能剖析的实用工具，能够自动运行并记录函数调用耗时、内存分配情况，快速定位瓶颈点和异常内存增长源，帮助开发者从代码层面找到优化方向。
使用时只需在终端执行一行命令，或通过导入模块的方式嵌入目标脚本，工具会输出详细的火焰图、调用统计表和内存快照。支持对比分析，方便追踪优化前后的效果变化。对于大型项目，还可以按模块或函数级别进行过滤，避免冗余信息干扰。
适合 Python 后端开发、数据分析师、全栈工程师等需要频繁优化代码性能的人员。尤其在处理大数据处理、API 服务、自动化脚本等场景时，能显著减少排查时间，提升代码执行效率。
建议在独立测试环境或开发环境中运行，避免对生产服务造成性能影响。分析结果应结合业务逻辑理解，避免盲目优化。对于多线程或异步代码，可能需要额外配置线程安全选项。
核心特点
相比 cProfile 和 memory_profiler，python-performance 将 CPU 与内存分析集成在同一工具中，且提供火焰图与内存快照的自动生成功能，无需手动组合多个工具。
注意事项
不适用于对非 Python 原生扩展（如 C 扩展）的深层调用追踪，且在大规模分布式系统中需要额外集成分布式追踪组件。
常见问题
如何安装 python-performance？
通过 pip 安装：pip install python-performance
和 memory_profiler 有什么区别？
python-performance 同时支持 CPU 和内存分析，而 memory_profiler 专注内存；python-performance 还提供火焰图可视化，使用更便捷。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/python-performance-x-6/raw/index.md 读取 python-performance 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/python-performance-x-6/raw/index.md（查看排版版本）