configure-memory-profiling

/configure:memory-profiling

pytest-memray を使用して、Python プロジェクトのメモリプロファイリング基盤を確認、設定します。

このスキルを使う場面

次の場合にこのスキルを使用します…	次の場合は別の方法を使用します…
Python プロジェクトのメモリプロファイリングをゼロから設定する	プロジェクトが Python ではない場合 — memray と pytest-memray は Python 専用です
CI でのメモリ回帰検出のために pytest-memray を統合する	CPU パフォーマンスをプロファイリングする場合 — 代わりに cProfile または py-spy を使用します
テストスイートでメモリリーク検出を設定する	負荷テスト／ストレステストを実行する場合 — /configure:load-tests を使用します
CI 用のメモリしきい値と割り当てベンチマークを設定する	手早く一度だけメモリを確認する場合 — uv run pytest --memray を直接実行します
詳細なプロファイリングのためにネイティブ C 拡張のスタック追跡を有効にする	本番システムを稼働中にプロファイリングする場合 — memray 単体または Grafana を使用します

コンテキスト

• プロジェクトルート： !pwd
• Python プロジェクト： !find . -maxdepth 1 \( -name 'pyproject.toml' -o -name 'setup.py' \)
• pytest-memray のインストール状況： !grep -r 'pytest-memray' pyproject.toml requirements*.txt
• memray のインストール状況： !grep -r 'memray' pyproject.toml requirements*.txt
• Conftest フィクスチャ： !grep -l 'memray' tests/conftest.py
• メモリテストファイル： !find tests -maxdepth 2 -name '*memory*' -o -name '*memray*'
• ベンチマークテスト： !find tests -maxdepth 2 -type d -name 'benchmarks'
• CI ワークフロー： !find .github/workflows -maxdepth 1 -name '*memory*'
• メモリレポートディレクトリ： !find . -maxdepth 1 -type d -name 'memory-reports'

パラメーター

$ARGUMENTS から解析します：

• --check-only：変更せずにメモリプロファイリングの準拠状況を報告します
• --fix：確認を求めず、すべての修正を自動で適用します
• --threshold <mb>：デフォルトのメモリしきい値を MB 単位で設定します（デフォルト：100）
• --native：C 拡張のネイティブスタック追跡を有効にします

対応ツール：

ツール	最適な用途
pytest-memray（推奨）	テストに統合したプロファイリング、CI/CD のメモリ制限、リーク検出
memray 単体	詳細な分析、フレームグラフ、本番環境でのプロファイリング
tracemalloc	手早いデバッグ、依存関係なし、軽量

実行

このメモリプロファイリング設定チェックを実行します：

ステップ 1：Python プロジェクトであることを確認する

コンテキストの値を確認します。pyproject.toml も setup.py も見つからない場合は、「Not a Python project」と報告して停止します。

ステップ 2：ツールの最新バージョンを確認する

WebSearch または WebFetch を使用して、現在のバージョンを確認します：

1. pytest-memray：PyPI を確認します
2. memray：PyPI を確認します

ステップ 3：現在のメモリプロファイリング設定を分析する

設定が整っているか確認します：

• pytest-memray が開発用依存関係としてインストールされている
• memray バックエンドがインストールされている
• pyproject.toml に pytest の設定がある（マーカー、addopts）
• @pytest.mark.limit_memory を使用したメモリ制限テストがある
• リーク検出が有効になっている（--memray-leak-detection）
• ネイティブ追跡が設定されている（--native フラグが指定されている場合）
• CI/CD 統合が設定されている
• レポートディレクトリが存在する

ステップ 4：準拠レポートを生成する

以下を含む準拠レポートを出力します：

• インストール状況（pytest-memray、memray、pytest の各バージョン）
• 設定（pytest 統合、マーカー、リーク検出、ネイティブ追跡）
• テストカバレッジ（メモリ制限テスト、割り当てベンチマーク）
• CI/CD 統合（ワークフロー、しきい値、アーティファクトのアップロード、傾向の追跡）

最後に、問題の合計数と推奨事項を示します。

--check-only が指定されている場合は、ここで停止します。

ステップ 5：pytest-memray をインストールして設定する（--fix が指定された場合、またはユーザーが確認した場合）

1. pytest-memray をインストールします：uv add --group dev pytest-memray
2. --native が指定されている場合は、ネイティブサポートをインストールします：uv add --group dev pytest-memray[native]
3. pytest の設定（マーカー、filterwarnings）を使って pyproject.toml を更新します
4. memory-reports/ ディレクトリを作成します
5. REFERENCE.md の設定テンプレートを使用します

ステップ 6：メモリプロファイリングのテストファイルを作成する

1. tests/conftest.py にメモリ用フィクスチャを追加します（レポートディレクトリの設定、しきい値フィクスチャ、データジェネレーター）。
2. メモリ上限テストの例を含む tests/test_memory_example.py を作成します。
3. 傾向追跡用に tests/benchmarks/test_memory_benchmarks.py を作成します。
4. REFERENCE.md のテストテンプレートを使用します。

ステップ 7：パッケージスクリプトを追加する

メモリプロファイリング用コマンドを Makefile または pyproject.toml に追加します。

• test-memory：uv run pytest --memray
• test-memory-report：bin 出力を有効にして実行し、フレームグラフを生成します
• test-memory-leaks：uv run pytest --memray --memray-leak-detection
• test-memory-native：uv run pytest --memray --native

ステップ 8：CI/CD 統合を設定する

次の内容を含む .github/workflows/memory-profiling.yml を作成します。

• PR でのメモリプロファイリング（リグレッションを検出）
• 傾向追跡のため、週次でベンチマークをスケジュール実行
• フレームグラフの生成
• 結果を PR にコメント
• REFERENCE.md のワークフローテンプレートを使用

ステップ 9：標準のトラッキングを更新する

.project-standards.yaml を更新します。

components:
  memory_profiling: "2025.1"
  memory_profiling_tool: "pytest-memray"
  memory_profiling_threshold_mb: 100
  memory_profiling_leak_detection: true
  memory_profiling_ci: true
  memory_profiling_native: false

ステップ 10：最終的な準拠レポートを出力する

インストールしたパッケージ、適用した設定、作成したテストファイル、利用可能なコマンド、設定した CI/CD、ユーザー向けの次のステップをまとめて出力します。

テストテンプレート、CI ワークフロー、単独で実行する memray コマンドの詳細については、REFERENCE.md を参照してください。

エージェント向けの最適化

コンテキスト	コマンド
手早く準拠状況を確認	/configure:memory-profiling --check-only
すべての問題を自動修正	/configure:memory-profiling --fix
メモリテストを実行	uv run pytest --memray
メモリリークを検出	uv run pytest --memray --memray-leak-detection
ネイティブトラッキングを有効にして実行	uv run pytest --memray --native
フレームグラフを生成	uv run memray flamegraph output.bin -o flamegraph.html

フラグ

フラグ	説明
--check-only	修正を提案せずにステータスを報告します
--fix	確認を求めず、すべての修正を自動的に適用します
--threshold <mb>	デフォルトのメモリしきい値を MB 単位で設定します（デフォルト：100）
--native	C 拡張機能のネイティブスタックトラッキングを有効にします

使用例

# Check compliance and offer fixes
/configure:memory-profiling

# Check only, no modifications
/configure:memory-profiling --check-only

# Auto-fix with custom threshold
/configure:memory-profiling --fix --threshold 200

# Enable native tracking for C extensions
/configure:memory-profiling --fix --native

エラー処理

• Python プロジェクトではない場合：メッセージを表示してスキップし、手動でのセットアップを提案します
• pytest がインストールされていない場合：先に pytest をインストールするか確認します
• memray がサポートされていない場合：プラットフォームの制限（Linux/macOS のみ）を記載します
• ネイティブトラッキングを利用できない場合：デバッグシンボルがないことを警告します
• CI ワークフローが存在する場合：更新するか、スキップするか確認します

関連項目

• /configure:tests - テストフレームワークの設定
• /configure:coverage - コードカバレッジの設定
• /configure:load-tests - 負荷テストとパフォーマンステスト
• /configure:all - すべての準拠チェックを実行
• pytest-memray のドキュメント：https://pytest-memray.readthedocs.io
• memray のドキュメント：https://bloomberg.github.io/memray