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performance-optimization

效能優化指引 - 用於分析效能瓶頸、優化 Python 程式碼、善用 Go 加速、減少記憶體使用和提升響應速度

中文原作
SKILL.md
--- frontmatter
name: performance-optimization
description: 效能優化指引 - 用於分析效能瓶頸、優化 Python 程式碼、善用 Go 加速、減少記憶體使用和提升響應速度
argument-hint: "[optimization-area]"

效能優化 Skill

何時使用此 Skill

當需要：

  1. •分析效能瓶頸（找出慢速操作）
  2. •優化 Python 程式碼（改善演算法）
  3. •遷移到 Go（10-78000x 加速）
  4. •減少記憶體使用
  5. •提升 GUI 響應速度

效能分析

Python Profiling

python
import cProfile
import pstats

# 分析函式
cProfile.run('my_function()', 'profile.stats')

# 查看結果
p = pstats.Stats('profile.stats')
p.sort_stats('cumulative')
p.print_stats(20)

Go Benchmarking

bash
# 執行基準測試
go test ./pkg/extractor -bench=. -benchmem

# 輸出：
# BenchmarkExtractCode-8    5000000    250 ns/op    64 B/op    2 allocs/op

優化策略

1. 使用 Go 加速

操作PythonGo提升
檔案掃描2.5s0.15s16.7x
批次移動3.0s0.3s10x
番號提取100μs5μs20x

2. 資料庫優化

  • •使用 IncrementalJSONDB（40x 寫入加速）
  • •批次處理後一次合併
  • •定期清理 Journal

3. 併發處理

python
# AV-WIKI 支援高併發
results = await scraper.search_batch_concurrent(
    codes,
    max_concurrent=15  # 15 個並發請求
)

相關檔案

  • •CLAUDE.md - 效能基準參考
  • •GO_MIGRATION_TODO.md - Go 遷移建議