Как ускорить медленный Python-сервис

Образцовый ответ: «Сначала смотрю наблюдаемость: какие эндпоинты замедлились, как выросли p95 и p99, и по трейсам, где уходит время: в базе, во внешних вызовах или в самом Python. В большинстве случаев виноват не язык: N+1 запросов в цикле, отсутствующий индекс, синхронный HTTP-вызов внутри async-обработчика или внешний сервис без таймаута. Если время уходит в CPU, подключаю py-spy к живому процессу и смотрю flame graph, локально воспроизвожу с cProfile. Дальше исправления по причине: select_related и батчи вместо запросов в цикле, индекс, кеш на дорогие вычисления, перенос тяжёлого в фоновую очередь. Для вычислений сначала алгоритм и структуры данных, set вместо списка, встроенные функции, numpy; если упираемся в ядра, процессы. Переписывать на Rust или C имеет смысл, когда профиль показывает узкую горячую функцию, которую уже нечем ускорить в Python. В конце подтверждаю эффект нагрузочным тестом и метриками».