工具介绍 - C++工作环境

2016-09-18 本文已影响890人 yche

前言

开发环境，实验/测试/性能分析环境，轮子和开发工具都只是工具而已，与工程/学术能力关系不太大，但是了解基本的这些东西，可以让我们的工作/科研/学习生活更轻松有趣，哈哈 :smile: 。

操作系统我喜欢用 Fedora 。我喜欢用Linux作为工作环境主要是因为：其方便的包管理器和更简洁的内核设计，比学windows内核的代价要小很多，配置开发环境也更容易。

写C++小程序，编辑器可以使用 Atom ，加上各种插件，内置terminal的集成，可以各种语法高亮（包括Cmake，C++），基于 clang 的静态代码检查，支持分多个Panel比较代码。

写C++项目，Linux下用一款 Jetbrain 公司推出的 Clion, 然后用 Cmake 作为Build工具，来生成对应的Makefile，编译器用gcc5.x或6.x。Clion有很多插件可以安装，挺方便的。

如果项目需要用 Cuda，尽管 Clion 对 Cuda 集成不太好；但是我们可以用 Nvidia 在 Eclipse 基础上的 Nsight(在装了cuda toolkit自带的) ，有一点好处是可以用它来进行程序的profiling。

Terminal的shell使用 oh-my-zsh ，然后可以装个 the-fuck , 用起来比较爽。连学校(HKUST)Itsc管理的Gpu或者Mic服务器跑实验，直接ssh就可以了，都装的CentOS。

调试C++程序，我还是用gdb。Clion制作的基于gdb进行Debug的Gui也挺不错的，方便了我们Debug，相关视频链接。

C++程序性能Profiling，用 Intel Vtune Amplifier 来看cache miss, memory bottleneck分析，不过只有一个月试用期，如果过期需要重装。

写完C++程序，然后打开 Pycharm 写些Python(先装上 Anaconda 和 Pip )来跑跑实验，处理文件，画图。当然Python的强大社区证明了python不仅仅只有这些用处，只不过有些用途我还没有接触。

记得利用的基本库，C++14标准定义的STL，最新版本Boost，然后有什么其他需要的组件可以在Github上搜，这个链接总结了许多，awesome-cpp 。

其他主要还有一些并行计算的基于 Pthread 封装或者基于 Gpu模型封装的库会用到，虽然我现在还没怎么用，比如 Intel TBB ， Nvidia ModernGPU 等，具体的话可以参考下我写的高性能程序开发库总结。

写C++程序的时候，代码的版本管理靠git, 并且使用下学生的无限免费私有仓库。

跟老板汇报工作进度前，可以用Markdown写点总结放Github私有仓库上。

:smile: 哈哈就这么多，平时常用的东西。