Webgrind 技术文档
2024-12-25 10:17:15作者:董斯意
1. 安装指南
下载与解压
首先,您需要下载 Webgrind 的最新版本。下载完成后,将其解压到您的服务器上一个可通过 Web 服务器访问的路径。
权限设置
为了加速预处理,建议给予 bin 子目录写入权限。具体操作如下:
- 在 Linux 或 Mac OS X 系统中,进入解压后的文件夹执行
make命令(需要 GCC 或 Clang)。 - 在 Windows 系统中,进入解压后的文件夹执行
nmake -f NMakeFile命令(需要 Visual Studio 2015 或更高版本)。
使用 Docker
您也可以使用官方的 Docker 镜像来快速查看 xDebug 的分析文件,而无需上传到 Web 服务器或启动本地服务器。使用以下命令来启动 Docker 容器:
docker run --rm -v /path/to/xdebug/files:/tmp -p 80:80 jokkedk/webgrind:latest
将 /path/to/xdebug/files 替换为您分析文件的实际路径。启动后,在浏览器中访问 http://localhost。使用完毕后,按 CTRL / Strg + C 可以停止 Docker 容器。
若要使用内置的文件查看器,请将相应的文件挂载到容器的 /host 目录下。
2. 项目的使用说明
Webgrind 是一个基于 PHP 的 Xdebug 分析前端,它能够跟踪函数执行的时间,并区分自身耗时和包含其他函数调用的总耗时。您可以通过浏览器访问 Webgrind,并开始分析您的 PHP 应用程序。
启动分析
- 将 Webgrind 解压后的文件夹通过 Web 服务器访问。
- 在浏览器中输入对应的 URL 访问 Webgrind。
- 开始您的应用,Webgrind 会自动捕获 xdebug 分析数据。
功能亮点
- 跨平台简易安装。
- 跟踪函数的自身耗时和总耗时。
- 区分时间消耗在内部函数还是用户函数。
- 查看函数调用来源和被调用的函数。
- 使用 gprof2dot.py 生成调用图。
3. 项目API使用文档
Webgrind 主要通过 Web 界面进行交互,没有提供传统意义上的 API。不过,您可以利用其分析结果,通过编程方式处理这些数据,例如生成调用图等。
4. 项目安装方式
Webgrind 的安装方式有以下几种:
- 手动下载、解压并设置写入权限,如前所述。
- 使用 PHP 内置服务器,执行
composer serve或php -S 0.0.0.0:8080 index.php(若不使用 Composer)。 - 使用 Docker,通过运行上述提供的 Docker 命令。
以上是 Webgrind 的技术文档,希望对您有所帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210