Python Performance Expert

Ich mache Python-Systeme schneller – und Cloud-Rechnungen kleiner.

Profiling, Architektur-Optimierung und Umsetzung in produktionsnahen Setups. Kein "Code Review mit KI-Tipps", sondern messbare Ergebnisse.

Messbar (Before/After)
Produktionsnah
Full Ownership

Die Vorgehensweise

Performance ist keine Meinung, sondern eine Messung.

01

Bottleneck Analysis

DB, I/O, Memory

Systematische Analyse von Datenbank-Queries, I/O-Operationen und Speicherverbrauch. Keine oberflächlichen Empfehlungen, sondern Root-Cause-Analyse.

02

Real-world Profiling

Production-grade Tools

Profiling mit echten Produktionsdaten und -lasten. cProfile, py-spy, memory_profiler – die richtigen Tools für Ihr System.

03

Decision & Implementation

Hands-on Umsetzung

Von der Architektur-Entscheidung bis zum Pull Request. Keine PowerPoint-Folien, sondern funktionierender Code.

Leistungen

Vier Pakete für unterschiedliche Anforderungen

Von der einmaligen Analyse bis zur langfristigen Betreuung – wählen Sie das passende Format.

Python Performance Audit

Fixed Price

Systematische Analyse Ihres Python-Systems mit konkreten Optimierungsempfehlungen und Priorisierung.

  • Codebase & Architecture Review
  • Profiling-Report mit Metriken
  • Priorisierte Maßnahmenliste
  • 30-Min Walkthrough Call
Beliebt

Performance Sprint

1-2 Wochen

Intensive Optimierungsphase mit Fokus auf Quick Wins und messbaren Ergebnissen.

  • Hands-on Implementierung
  • Before/After Benchmarks
  • Code Reviews & Pair Programming
  • Dokumentation der Änderungen

Stabilität & Observability

Ongoing Support

Monitoring, Alerting und kontinuierliche Optimierung für langfristige Performance.

  • APM & Monitoring Setup
  • Custom Dashboards
  • Alerting & SLO Definition
  • Quarterly Performance Review

Case Study

Batch-Job Optimierung für ein E-Commerce System

Ein täglicher Batch-Job zur Produktdaten-Synchronisation blockierte das System für über 90 Minuten. Nach der Optimierung: 12 Minuten – bei gleichzeitig reduziertem Cloud-Verbrauch.

Laufzeit

90 min → 12 min

CPU

-65%

Kosten

-55%

profiling_results.py

$ python -m cProfile batch_job.py

# Top 5 bottlenecks identified:

1. db_query → 45% total time

2. serialize → 23% total time

3. io_write → 18% total time

# After optimization:

✓ Batch queries → bulk operations

✓ Lazy serialization with orjson

✓ Async I/O with connection pooling

Result: 7.5x faster execution

FAQ

Häufig gestellte Fragen