我一直在将gprof分析器与g++.
我的代码中有一个函数，它封装了与主要函数足够相关的几个行为部分，因此将它们拆分为它们自己的函数是没有意义的。
我想知道在每个代码区域中花费了多少时间。
所以，如果你想象代码看起来像
function(){
A
A
A
B
B
B
C
C
C
}
其中 A、B 和 C 代表我感兴趣的特定代码部分，有没有办法gprof告诉我在这些特定部分上花费了多少时间？
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我知道这是一个老问题，但我找到了一个有趣的答案。正如 Sam 所说，该-l选项仅适用于旧的 gcc 编译器。但是我发现如果你编译链接-pg -fprofile-arcs -ftest-coverage，运行程序，结果gprof -l很有趣。
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)
就是说每行花费的时间。这是非常有趣的结果。我不知道它的准确性或有效性，但这很有趣。希望有帮助
于 2013-02-22T12:29:57.023 回答
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这是对您有用的资源：gprof line by line profiling。
对于旧版本的 gcc 编译器，gprof -l参数指定逐行分析。
但是，较新版本的 gcc 使用该gcov工具而不是gprof逐行显示分析信息。
于 2012-03-07T21:00:31.040 回答
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如果您使用的是 linux，那么您可以使用 linux perf 而不是 gprof，如下所述：
http://code.google.com/p/jrfonseca/wiki/Gprof2Dot#linux_perf
键入perf report和选择一个函数将允许您逐行获取有关 CPU 时间在函数内的使用位置的信息。
于 2012-04-18T17:36:43.270 回答