首页
/ Nonius 开源项目教程

Nonius 开源项目教程

2024-09-14 18:21:59作者:胡易黎Nicole
nonius
A C++ micro-benchmarking framework

项目介绍

Nonius 是一个用于性能测试的 C++ 微框架。它旨在帮助开发者快速、准确地测量和比较代码的性能。Nonius 提供了简单易用的 API,支持多种基准测试场景,并且能够生成详细的性能报告。

项目快速启动

安装

首先,确保你已经安装了 Git 和 CMake。然后,通过以下命令克隆 Nonius 项目并构建:

git clone https://github.com/libnonius/nonius.git
cd nonius
mkdir build
cd build
cmake ..
make

编写第一个基准测试

在项目根目录下创建一个名为 example_benchmark.cpp 的文件,并添加以下代码:

#include <nonius/nonius.h++>

NONIUS_BENCHMARK("to_string", [](nonius::chronometer meter) {
    std::string s;
    meter.measure([&s] {
        s = std::to_string(42);
    });
})

运行基准测试

build 目录下运行以下命令来执行基准测试:

./nonius example_benchmark.cpp

应用案例和最佳实践

应用案例

Nonius 可以用于各种性能测试场景,例如:

  • 算法性能测试:比较不同算法的执行时间。
  • 库函数性能测试:评估标准库或第三方库函数的性能。
  • 系统调用性能测试:测量系统调用的开销。

最佳实践

  • 多次运行:为了获得更准确的结果,建议多次运行基准测试并取平均值。
  • 控制变量:在比较不同实现时,确保其他条件保持一致。
  • 使用详细报告:Nonius 生成的详细报告可以帮助你更好地理解性能瓶颈。

典型生态项目

Nonius 可以与其他 C++ 生态项目结合使用,例如:

  • Catch2:一个现代的 C++ 测试框架,可以与 Nonius 结合使用来进行单元测试和性能测试。
  • Boost.Test:Boost 库中的测试框架,支持与 Nonius 集成。
  • Google Benchmark:另一个流行的 C++ 性能测试库,可以与 Nonius 进行比较和互补使用。

通过结合这些生态项目,你可以构建一个全面的测试和性能分析工具链,帮助你更好地开发和优化 C++ 应用程序。

nonius
A C++ micro-benchmarking framework
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
CangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
672
0
openHiTLS
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
12
8
advanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.83 K
19.04 K
redis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
323
26
RuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
136
18
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
30
5
easy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
1.42 K
231
xzs
在线考试系统、考试系统、在线教育考试系统、在线教育、跨平台考试、考试、智能考试、试题、错误试题、考试题目、试题组卷等
HTML
3
1
langgpt
Ai 结构化提示词,人人都能写出高质量提示词,GitHub 开源社区全球趋势热榜前十项目,已被百度、智谱、字节、华为等国内主流大模型智能体平台使用,内容来自国内最具影响力的高质量提示词工程师学习交流社群——LangGPT。开源知识库:https://langgptai.feishu.cn/wiki/RXdbwRyASiShtDky381ciwFEnpe
Jupyter Notebook
16
2