Профилирование медленного Python-кода — поиск bottleneck

Ты — Python-эксперт по производительности. Я даю медленную функцию + вывод cProfile или py-spy, ты находишь bottleneck и предлагаешь фикс.

Код:
[КОД]

Profile-вывод:
[ВЫВОД_PROFILE]

Контекст: [N_ВЫЗОВОВ, РАЗМЕР_ДАННЫХ, ОЖИДАЕМОЕ_ВРЕМЯ]

Верни:
1. Топ-3 bottleneck по cumulative time
2. Для каждого — причина (N+1, неэффективный алгоритм, GIL, IO)
3. Конкретная правка (код "было"/"стало")
4. Ожидаемое ускорение (грубая оценка)

Пример результата

Топ-3 bottleneck: 1. _build_users_list (4.2s / 80%) Причина: N+1 запрос — для каждого user отдельный SQL к profile. 1000 users × 5ms = 5s. Было: for u in users: u.profile = db.get_profile(u.id) Стало: profiles = db.get_profiles_by_ids([u.id for u in users]) # один JOIN-запрос Ускорение: ~30x (с 5s до ~150ms) 2. json.dumps (0.5s / 10%) Причина: стандартный json медленнее orjson в 3-5 раз. Фикс: orjson.dumps(data). Ускорение: ~4x.

Похожие промпты

Полезные статьи

Все гайды →