C++ 如何在Mac OS X上从命令行配置文件？
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-pggccgprofgprofotoolatosgprofbrewgprof仪器-t的输出。我也发现了，但我不想打开仪器，因为我想自动化一些过程，并尝试保持跨平台系统
- 如何在Mac OS X上使用gprof？我使用OSX10.10
- 无论是否使用
gprof
，如何从命令行配置文件
在@osgx的帮助下，我能够使用gperftools（pprof
）。这是一个问题，也是脚本的要点。为方便起见，以下是内联脚本：
#!/usr/bin/env bash
# Licensed under the Unlicense. Full text at (http://unlicense.org/) - CrazyPython
g++ -std=c++11 $1 -o ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp) -g -O -lprofiler
echo "Finished compiling + linking"
CPUPROFILE=$1.out ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp)
./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp)
pprof ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp) $1.out
警告：我试图清理一下。它可能包含许多不必要的选项。听说OSX没有gprof
profiler很奇怪。OSX是经过认证的unix，unix的探查器是gprof
（基于profil
syscall/library函数，其中有：）
GNU gprof（binutils的一部分）存在问题，根据（2014；感谢Sreekanth Nagareddy用户删除的回答），brew安装-v binutils
“***以下子目录不支持此配置：…ld gas gprof”；GNU gprof自述文件（2012）“支持的平台”中没有列出OSX（仅列出OSF/1、SunOS、Solaris和HP-UX；我认为它应该适用于Hurd和Linuxes）
但也有gprof的BSD实现（检查历史和参考）。没有尝试在OSX上运行它（没有OSX，也没有比1995年台式机和笔记本电脑更新的Biten Apple）
BSD gprof有不同的来源，例如FreeBSD的版本（）或古老的4.3BSD原始版本。这两种变体都不支持OSX中使用的Mach-O格式
甚至在达尔文的cctools中也有苹果自己的gprof（基于NetBSD/OpenBSD的BSD gprof）（达尔文是OSX内核和用户空间的UNIX部分；它是/曾经/将是开源的）：/（一些旧的FreeBSD代码和GNU疯狂的自由思想的混合体）
gprof的可用性可能取决于确切的OSX版本或Xcode版本/软件包；根据2012年甚至2001年的某些版本，10.6.1有gprof：
在命令行中使用仪器有多种不同的用法（Xcode工具的一部分？），不知道具体如何使用，但知道仪器是现代的，并且功能丰富
还有一个iprofiler
命令行界面，用于收集Instruments.app
的配置文件，刚才提到了它的手册页（Xcode Tools 5.0版的一部分；来自站点遗留部分的手册页）
有第三方分析器，声明支持OSX。我知道其中两个：valgrind和gperftools（googleperftools）
valgrind不是一个剖析器；它是一个（缓慢的）动态仪器平台，上面有许多工具。它包括两个能够分析的工具：callgrind
和cachegrind
。Valgrind和这两个工具都不是本机分析器，它们不评测应用程序，因为它将在现实生活中的真实cpu上运行。相反，valgrind在虚拟机上执行程序，并使用计数器调用Grind/cachegrind仪器机器代码
callgrind（）使用每个线性指令块的计数器来计算“每条指令将执行多少次”（“Ir”事件，用于按使用时间的百分比获取配置文件排序函数）；它还记录调用/返回以生成callgraph。“Ir”事件计数对于获取指令执行计数是正确的（它也可以模拟分支预测）；但它不能用来估计实际运行时间。真正的cpu（称为超标量的高性能cpu；无序cpu也是超标量的）能够在每个cpu时钟周期执行多条指令；它通常也无法执行任何指令，因为它们可能希望启动某些数据（来自远缓存、内存、系统调用或其他高延迟指令的数据；或者cpu预测失误的分支导致指令地址尚未读取/解码）。大多数渐进式CPU甚至可能不执行某些命令（有些CPU每个周期最多可以执行8“nop
”，一些Intel的Sandy/Ivy桥接器和更新的CPU不会花费任何时间在“xor eax，eax
”上，将零写入寄存器；它们只是将下一个寄存器的使用情况重新映射到零物理寄存器）。与硬件CPU上的实际运行相比，callgrind在评测运行时的速度通常要慢10-20秒
Cachegrind实现了与callgrind（“Ir”，分支）相同的检测，但也可以模拟缓存层次结构（缓存加载/存储/未命中事件）。它比callgrind慢
callgrind和cachegrind的输出可以使用GUI工具kcachegrind（，它可能在操作系统中工作）或命令行工具callgrind\u annotate
查看
另一个工具是gperftools（googleperftools），它在真正的CPU上运行程序。要使用它，请使用自制软件安装它，然后将程序与libprofiler链接（将-Lpath\u添加到\u已安装的\u gperftools-lprofiler
），并将CPUPROFILE
环境变量设置为某个文件名（CPUPROFILE=profile01.\u程序）运行。它将使用间隔计时器（
setitimer）评测程序，并将评测数据输出到文件名，文件名在
CPUPROFILEenv var中定义。然后您可以在命令行中查看评测数据
#!/usr/bin/env bash
# Licensed under the Unlicense. Full text at (http://unlicense.org/) - CrazyPython
g++ -std=c++11 $1 -o ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp) -g -O -lprofiler
echo "Finished compiling + linking"
CPUPROFILE=$1.out ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp)
./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp)
pprof ./.executables/profiler/$(basename $1 .cpp) $1.out