Был ли опыт профилирования кода

import cProfile

def slow_func():
    return sum(i**2 for i in range(10**6))

Для анализа узких мест в коде также применял визуализацию через `snakeviz` и `py-spy`.  

При оптимизации важно:  
1. Сначала замерять, потом оптимизировать.  
2. Фокусироваться на "узких местах" (bottlenecks).  
3. Учитывать алгоритмическую сложность.  

Для анализа памяти удобен `memory_profiler`:  
```python
from memory_profiler import profile

@profile
def memory_intensive():
    return [x for x in range(10**6)]