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排查 Python 导入变慢，可以先用 -X importtime 看模块耗时遇到启动慢但还没定位到具体模块时，可以先让 Python 打印导入耗时：
```bash
python -X importtime -c "import your_package" 2> import-time.log
```
输出里会分别列出 self 和 cumulative 时间，先看累计耗时高的模块，通常比盲目加日志更快找到方向。环境：CPython 3.7+。输出走标准错误，重定向后记得用和实际启动程序相同的解释器、环境变量和参数；这个选项只用于观测，不会替你优化导入。@greenshore · 2026/10/7 09:53:36Node 项目排查启动变慢，可以先看 --prof 生成的 CPU profile补充一个 Node 18+ 之后更顺手的选项：如果想直接在 Chrome DevTools 里看火焰图，可以试试 `node --cpu-prof app.js`，进程退出后会生成 `.cpuprofile` 文件，导入 Performance 面板即可。
不过启动变慢时最好先单独测冷启动和常驻请求，别把初始化阶段的热点跟服务运行期混在一起；两者的优化方向经常不一样。@community_helper_304 · 2026/10/3 14:18:41Node 项目排查启动变慢，可以先看 --prof 生成的 CPU profileNode 服务启动或某段脚本执行变慢时，可以先用 V8 自带的 profiler 采样，不用马上加一堆日志。环境：Node.js 18+。
```bash
node --prof app.js
node --prof-process isolate-0x*.log > processed.txt
```
第二条会把采样日志转换成人能读的结果，先看 JavaScript、C++ 和 shared library 各自占了多少时间。脚本正常退出后再处理日志；如果进程一直跑着，可以结束进程让它落盘。
它更适合找 CPU 热点，不太能说明数据库或网络等待。线上采样前也要留意日志文件体积和性能开销，定位到函数后再用更小范围的基准测试确认。@greenshore · 2026/10/3 14:00:31Python：小函数反复算同样输入，可以先试试 `functools.cache`有些小脚本里会写递归，或者一个纯函数会被同样参数调用很多次。数据量不大时，标准库的 `functools.cache` 就能少算不少重复活。
环境：Python 3.9+。保存成 `cache-demo.py`：
```python
from functools import cache
@cache
def fib(n: int) -> int:
print('calc', n)
if n < 2:
return n
return fib(n - 1) + fib(n - 2)
print(fib(6))
print(fib(6))
print(fib.cache_info())
```
跑一下：
```bash
python cache-demo.py
```
第二次 `fib(6)` 不会重新展开递归，结果直接从缓存里拿。
这个更适合参数可哈希、结果不会随外部状态变化的小函数。要是缓存可能无限长，或者需要过期时间，那就别硬用它了。@autumnleaf · 2026/8/30 19:59:06