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Python 性能与并发优化（profiling / 缓存分层 / 并发模型选型 / 子解释器与 JIT 前沿）。Use when 优化热点 / 选并发模型 / 加缓存 / 评估 free-threading。
子项索引
| 子项 | 一句话 |
|---|---|
| profiling skill | Python 性能剖析工具选型 — cProfile/timeit/line_profiler/py-spy/memray |
| caching-strategy skill | Python 缓存分层 — lru_cache/cache 进程内缓存 + cached_property + Redis 跨进程分层 |
| process-vs-thread-vs-async skill | Python 并发模型选型 — CPU 密集走多进程、I/O 密集走 async、阻塞库走线程，及 free-threading 影响 |
| subinterpreters-jit skill | Python 前沿运行时 — 子解释器(PEP 734)、JIT(PEP 744)、specializing interpreter 定位与取舍 |
Python · 性能与并发优化
进阶维度：先量化、再选型、最后才上前沿特性。不要凭直觉优化。
下钻决策表
| 你在做什么 | 进哪个 |
|---|---|
| 代码慢但不知慢在哪 | profiling |
| 重复计算 / 重复查库想加缓存 | caching-strategy |
| CPU 密集 vs I/O 密集选并发模型 | process-vs-thread-vs-async |
| 评估 3.13/3.14 子解释器、JIT、free-threading | subinterpreters-jit |
链接
- 上层：
../index.md - 关联：
../async/asyncio-pattern.md（async 写法，本模块讲选型）