0Pricing
Mojo Academy · Урок

Профилирование базовой версии на Python

Найдите медленный путь, который стоит перенести.

«Профилирование базовой версии на Python» — бесплатный урок Mojo Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Mojo Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.

Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.

Start With a Baseline

Before you port anything, measure the Python app as it is today. This baseline is the number every later speedup is compared against. 📊

Why Profile First

Most of a program's time hides in a tiny slice of code. Profiling shows you exactly where, so you port the slow part and skip the rest.

Time the Whole Run

First, time the full task end to end. This wall-clock total is your headline number and the easiest thing to track over time.

import time
start = time.perf_counter()
run_app()
print(time.perf_counter() - start)

Profile by Function

Python's cProfile breaks the run down per function, so you can see which calls eat the most time across the whole program.

python -m cProfile -s cumtime app.py

Read the Hot Functions

Sort the report by total time and look at the top rows. The hot path is usually one or two functions doing the real heavy lifting.

Spot the Tight Loop

Inside the hot function, hunt for a loop over many elements doing math. That inner loop is almost always the part worth porting to Mojo.

def compute(data):
    total = 0.0
    for x in data:
        total += x * x
    return total

Check the Input Size

A loop is only worth porting if it runs a lot. Note the data size, since a million iterations matters far more than ten.

Save the Numbers

Write down the baseline time and the hot function's share. Later you will compare against these numbers to prove the port paid off.

Watch for I/O Time

If most time is spent reading files or the network, that is I/O, not compute. Mojo speeds up math, so be sure the bottleneck is CPU work.

Confirm It Is Compute-Bound

A good port target is compute-bound: lots of arithmetic over many elements with little waiting. That is exactly where Mojo shines.

Pick One Target

Choose the single slowest compute hot path to rewrite first. One clear target keeps your capstone focused and easy to measure.

Quick Check

Pick the best first move when accelerating a Python app.

Recap

Measure the Python baseline, profile to find the compute-bound hot loop, and pick one clear target. Now you know exactly what to port. 🎯

Часто задаваемые вопросы

Урок «Профилирование базовой версии на Python» бесплатный?

Да — полный текст урока «Профилирование базовой версии на Python» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Mojo Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Mojo Academy содержит 4 уроков всего.

Чему я научусь в уроке «Профилирование базовой версии на Python»?

Найдите медленный путь, который стоит перенести. Ты практикуешь Mojo Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.

Нужен ли мне опыт, чтобы начать Mojo Academy?

Предыдущий опыт не требуется. Mojo Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.

Сколько времени занимает урок «Профилирование базовой версии на Python»?

Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.

Можно ли писать и запускать код в этом уроке Mojo Academy?

Да. Каждый урок Mojo Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.

Все уроки этого курса

  1. Профилирование базовой версии на Python
  2. Переписывание горячего пути на Mojo
  3. Распараллеливание и настройка ядра
  4. Выпуск ускоренного проекта
← Назад к Mojo Academy