Notre avis
Cette compétence permet de profiler le code Python pour identifier les goulots d'étranglement de performance.
Points forts
- Utilise plusieurs outils de profiling (timer simple, cProfile, line_profiler) adaptés à différents besoins.
- Analyse les résultats en se concentrant sur le temps cumulatif et le nombre d'appels.
- Propose des optimisations concrètes comme la vectorisation, le cache ou le changement d'algorithme.
Limites
- Nécessite que l'utilisateur ait installé les dépendances (line_profiler) pour l'analyse ligne par ligne.
- Le profiling peut ralentir considérablement l'exécution, surtout avec cProfile sur de gros scripts.
- Ne couvre pas le profiling mémoire ou I/O, seulement le temps CPU.
Quand un script Python est lent et que l'on veut identifier précisément les parties à optimiser.
Pour des problèmes de performance évidents (ex: boucle infinie) ou quand le code est déjà bien optimisé et que le gain attendu est faible.
Analyse de sécurité
SûrThe skill uses standard Python profiling tools and does not instruct to perform any destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. It runs user-provided scripts, but that is inherent to its profiling purpose and not an added risk beyond typical code execution.
Aucun point d'attention détecté
Exemples
Profile my script 'data_processing.py' using cProfile and show me which functions take the most time.I have a function 'process_data' in 'analysis.py' that is slow. Can you add the @profile decorator and run kernprof to show line-by-line timing?name: profile description: 指定したコードの実行速度をプロファイリングし、ボトルネックを特定する
Profile Code
This skill helps find performance bottlenecks in the code.
Instructions
-
Identify Target:
- Ask user for the script or function call to profile.
-
Run Profiler:
- Simple Timer: For quick checks, wrap code in
time.perf_counter(). - cProfile: Run
python -m cProfile -s cumulative <script_name.py>. - Line Profiler: If detailed line-by-line analysis is needed, suggesting adding
@profiledecorator and runningkernprof -l -v <script_name.py>(requiresline_profilerinstalled).
- Simple Timer: For quick checks, wrap code in
-
Analyze Output:
- Look for functions with high
cumtime(cumulative time). - Look for functions with high call counts (
ncalls).
- Look for functions with high
-
Report:
- Summarize which parts of the code are consuming the most time.
- Suggest potential optimizations (vectorization, caching, algorithm change).
Expert Next.js App Router
Developpement
Un skill qui transforme Claude en expert Next.js App Router.
Générateur de README
Developpement
Crée des README.md professionnels et complets pour vos projets.
Rédacteur de Documentation API
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Génère de la documentation API complète au format OpenAPI/Swagger.