使用Python分析ELF檔案優化Flash和Sram空間的案例
1. 背景
Zephyr專案Flash和Ram空間比較緊張，有著非常強烈的優化需求。
優化的前提是量化標的，那麼如何量化Flash和Ram的使用量呢？
在量化之後，首先要對量化結果進行分析，然後採取措施進行空間優化。
2. 基於ELF資訊和linker.cmd分析Flash/Ram使用量
linker.cmd檔案中規定了不同section在Flash還是在Ram中，還是兼而有之。
這是一個很有用的資訊，基於此我們只需要去羅列每個section的symbol，然後統計大小；就可以知道section的資訊；進而知道都有那些symbol在(Flash, Ram)中，都與多大。
分析ELF檔案可以獲得Sections和Symbols的詳細資訊。
Sections資訊可以將，Sections的Index和Name對應起來。
Symbols資訊可以將Symbol的Name、Size、Index和Sections的Index對應起來。
這樣子就可以對ELF檔案形成ELF-->Sections-->Symbols的樹形結構關係。
輸出結果是每個sections中symbol大小降序排列的csv檔案，和顯示最高top_counts個大小列表。
3. 分析Flash/Ram使用情況
3.1 總體使用情況分析
從Flash/Ram總大小使用情況，可以看出Ram空間告急，Flash空間也不樂觀。
由於每個Section按降序排列了所有符號表，所以從最大入手效果最明顯。
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