私はgprofプロファイラーをと組み合わせて使用していg++ます。
私のコードには、プライマリ関数に十分に関連している動作のいくつかのセクションをカプセル化する関数があり、それらを独自の関数に分割することは意味がありません。
これらのコード領域のそれぞれにどれだけの時間が費やされているか知りたいのですが。
したがって、コードが次のようになっていると想像すると、
function(){
A
A
A
B
B
B
C
C
C
}
A、B、およびCは、私が興味を持っているコードの特定のセクションを表しますが、gprofそれらの特定のセクションでの作業にどれだけの時間が費やされているかを知る方法はありますか？
古い質問だとは思いますが、興味深い答えを見つけました。Samが言うように、この-lオプションは古いgccコンパイラー専用です。-pg -fprofile-arcs -ftest-coverageしかし、コンパイルしてリンクし、プログラムを実行すると、の結果gprof -lが非常に興味深いことがわかりました。
Flat profile:
Each sample counts as 0.01 seconds.
% cumulative self self total
time seconds seconds calls Ts/call Ts/call name
13.86 0.26 0.26 main (ComAnalyste.c:450 @ 804b315)
10.87 0.46 0.20 main (ComAnalyste.c:386 @ 804b151)
7.07 0.59 0.13 main (ComAnalyste.c:437 @ 804b211)
6.25 0.70 0.12 main (ComAnalyste.c:436 @ 804b425)
4.89 0.79 0.09 main (ComAnalyste.c:283 @ 804a3f4)
4.89 0.88 0.09 main (ComAnalyste.c:436 @ 804b1e9)
4.08 0.96 0.08 main (ComAnalyste.c:388 @ 804ad95)
3.81 1.03 0.07 main (ComAnalyste.c:293 @ 804a510)
3.53 1.09 0.07 main (ComAnalyste.c:401 @ 804af04)
3.26 1.15 0.06 main (ComAnalyste.c:293 @ 804a4bf)
2.72 1.20 0.05 main (ComAnalyste.c:278 @ 804a48d)
2.72 1.25 0.05 main (ComAnalyste.c:389 @ 804adae)
2.72 1.30 0.05 main (ComAnalyste.c:406 @ 804aecb)
2.45 1.35 0.05 main (ComAnalyste.c:386 @ 804ad6d)
2.45 1.39 0.05 main (ComAnalyste.c:443 @ 804b248)
2.45 1.44 0.05 main (ComAnalyste.c:446 @ 804b2f4)
2.17 1.48 0.04 main (ComAnalyste.c:294 @ 804a4e4)
2.17 1.52 0.04 main (ComAnalyste.c:459 @ 804b43b)
1.63 1.55 0.03 main (ComAnalyste.c:442 @ 804b22d)
1.63 1.58 0.03 main (ComAnalyste.c:304 @ 804a56d)
1.09 1.60 0.02 main (ComAnalyste.c:278 @ 804a3b3)
1.09 1.62 0.02 main (ComAnalyste.c:285 @ 804a450)
1.09 1.64 0.02 main (ComAnalyste.c:286 @ 804a470)
1.09 1.66 0.02 main (ComAnalyste.c:302 @ 804acdf)
0.82 1.67 0.02 main (ComAnalyste.c:435 @ 804b1d2)
0.54 1.68 0.01 main (ComAnalyste.c:282 @ 804a3db)
0.54 1.69 0.01 main (ComAnalyste.c:302 @ 804a545)
0.54 1.70 0.01 main (ComAnalyste.c:307 @ 804a586)
0.54 1.71 0.01 main (ComAnalyste.c:367 @ 804ac1a)
0.54 1.72 0.01 main (ComAnalyste.c:395 @ 804ade6)
0.54 1.73 0.01 main (ComAnalyste.c:411 @ 804aff8)
0.54 1.74 0.01 main (ComAnalyste.c:425 @ 804b12a)
0.54 1.75 0.01 main (ComAnalyste.c:429 @ 804b19f)
0.54 1.76 0.01 main (ComAnalyste.c:444 @ 804b26f)
0.54 1.77 0.01 main (ComAnalyste.c:464 @ 804b4a1)
0.54 1.78 0.01 main (ComAnalyste.c:469 @ 804b570)
0.54 1.79 0.01 main (ComAnalyste.c:472 @ 804b5b9)
0.27 1.80 0.01 main (ComAnalyste.c:308 @ 804a5a3)
0.27 1.80 0.01 main (ComAnalyste.c:309 @ 804a5a9)
0.27 1.81 0.01 main (ComAnalyste.c:349 @ 804a974)
0.27 1.81 0.01 main (ComAnalyste.c:350 @ 804a99c)
0.27 1.82 0.01 main (ComAnalyste.c:402 @ 804af1d)
0.27 1.82 0.01 main (ComAnalyste.c:416 @ 804b073)
0.27 1.83 0.01 main (ComAnalyste.c:417 @ 804b0a1)
0.27 1.83 0.01 main (ComAnalyste.c:454 @ 804b3ec)
0.27 1.84 0.01 main (ComAnalyste.c:461 @ 804b44a)
0.27 1.84 0.01 main (ComAnalyste.c:462 @ 804b458)
これは、1行あたりに費やされた時間です。とても面白い結果です。その正確さや妥当性はわかりませんが、とてもおもしろいです。お役に立てば幸いです
gprof line by line profilingという便利なリソースがあります。
古いバージョンの gcc コンパイラでは、gprof -l引数は行単位でプロファイリングを指定していました。
ただし、gcc の新しいバージョンでは、行ごとのプロファイリング情報を表示gcovする代わりにツールを使用します。gprof
Linuxを使用している場合は、次に説明するように、gprofの代わりにlinuxperfを使用できます。
http://code.google.com/p/jrfonseca/wiki/Gprof2Dot#linux_perf
関数を入力perf reportして選択すると、関数内でCPU時間が費やされた場所に関する行ごとの情報を取得できます。