🐍 Um dos posts mais lidos do blog continua fazendo sucesso — e faz sentido, porque esse problema acontece em todo projeto Python que escala. Você já otimizou o lugar errado porque "achava" que era ali? Intuição é um método caro. Profiling é o antídoto. No post eu cubro a abordagem que funciona na prática: 🔍 cProfile — identifica onde o tempo está sendo gasto, linha a linha de chamada de função. Está na stdlib, não precisa instalar nada, e é suficiente pra 90% dos casos. 📊 pstats — filtra e interpreta os resultados. Ideal pra integrar em scripts de CI e comparar versões. 💾 memory_profiler — quando o problema não é tempo, é RAM. Mostra incremento de memória linha a linha. Aquele f.readlines() inocente que aloca 264 MB? Ele aparece. A metodologia é simples: reproduza o problema de forma isolada → meça → encontre o culpado nos dados → corrija → meça de novo. Sem dados, você otimiza o que parece lento. Com profiling, você sabe. 👉 https://www.riverfount.dev.br/posts/profiling-em-python/ #Python #SoftwareEngineering #Performance #Profiling #BackendDev