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code-profiler

code-profiler

github.com/dkyazzentwatwa開発12456 回インストール29 週間前に更新
リポジトリ

code-profiler について

code-profiler は、Python のパフォーマンスを分析してボトルネックを特定するスキルです。実行時間とメモリ使用量を測定し、行単位の分析や呼び出し統計、フレームグラフ、変更前後の比較を行えます。

主な機能

  1. 01関数の実行時間測定
  2. 02行単位の分析
  3. 03呼び出し回数と累積時間の集計
  4. 04メモリ割り当ての追跡
  5. 05フレームグラフの表示
  6. 06変更前後の比較

活用シーン

  1. 01Pythonスクリプトの遅い関数の特定
  2. 02メモリ使用量の調査
  3. 03関数呼び出し経路の可視化
  4. 04最適化の効果の確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/dkyazzentwatwa/chatgpt-skills --skill code-profiler

インストール後、Claude Code で/code-profilerを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルscripts/code_profiler.pyscripts/requirements.txt

詳細

コードプロファイラー

包括的なプロファイリングツールを使ってPythonコードのパフォーマンスを分析し、ボトルネックを特定して実行を最適化します。

目的

パフォーマンス分析で、以下を実行できます。

  • ボトルネックの特定
  • 関数の実行時間の測定
  • メモリ使用量のプロファイリング
  • コールグラフの可視化
  • 最適化の検証

機能

  • 時間プロファイリング：関数の実行時間を測定します
  • 行単位の分析：コードの各行をプロファイリングします
  • 呼び出し統計：関数の呼び出し回数と累積時間を表示します
  • メモリプロファイリング：メモリの割り当てと使用状況を追跡します
  • フレームグラフの可視化：呼び出しスタックを視覚的に分析します
  • 比較：最適化の前後を比較します

クイックスタート

from code_profiler import CodeProfiler

# Profile function
profiler = CodeProfiler()
profiler.profile_function(my_function, args=(arg1, arg2))
profiler.print_stats(top=10)

# Profile script
profiler.profile_script('script.py')
profiler.export_report('profile_report.html')

CLI の使い方

# Profile Python script
python code_profiler.py script.py

# Profile with line-by-line analysis
python code_profiler.py script.py --line-by-line

# Export HTML report
python code_profiler.py script.py --output report.html

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