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Application Profiler 技能：用 cProfile 找出 Python 批处理热点

English

Claude Code 安装步骤

  1. 从 GitHub 固定提交获取完整的 `plugins/performance/application-profiler/skills/profiling-application-performance` 目录。
  2. 复制到目标项目的 `.claude/skills/`，确认 `.claude/skills/profiling-application-performance/SKILL.md`，再从项目根目录启动 Claude Code，输入 `/profiling-application-performance`。

中文摘要

让 Claude Code 阅读本地 Python 程序的性能记录，找出累计耗时高的函数，并用固定输入验证改动。

SKILL.md 中文导读

可复现示例

将 10,000 条合成商品分类记录交给本地 summarize.py。运行 python -m cProfile -s cumulative summarize.py，核对重复分类计算并在同样输入上复测。

工作步骤

  1. 先记录输入、版本和启动方式。用 cProfile 对基准脚本采样，将结果按累计时间排序。
  2. 选出一个函数检查重复工作。保留优化前后的输出和 profile 供复核。

验收方法

报告指出实际热点、调用次数与累计耗时。两次汇总结果可逐项比较。

GitHub 原文 · 更新日期

适用环境

准备自己的 Python 批处理脚本、cProfile 和固定合成 CSV。示例记录调用次数与累计时间。

常见问题

累计时间比函数自身时间大是异常吗？

累计时间包含子调用，自身时间聚焦函数本身。两者一起看有助于确认优化位置。

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