最近做了一些关于代码覆盖率工具的调查,对一些主流的代码覆盖率的工具比如 Gcov,JaCoCo,Istanbul 等都做了一些实践和持续集成的工作,也有了一定的了解。
最近组内在建立持续集成流程,小编主要负责前端流程,截止到目前为止已经将整个流程梳理完毕在分阶段实施中,那么流程是什么样子的?具体怎么实施呢?一起来看看
原文地址:https://vuejsdevelopers.com/2020/07/20/code-coverage-vue-cypress/ 原文作者:Gleb Bahmutov 译文出自:"掘金翻译
作为 SET 和 SWE, 我们经常需要编写单元测试或集成测试用例来验证系统/应用的正确性, 但同时我们也常会质疑我们的测试是否充分了. 这时测试覆盖率是可以辅助用来衡量我们测试充分程度的一种手段, 增强发布成功率与信心, 同时给了我们更多可思考的视角. 值的注意的是代码覆盖率高不能说明代码质量高, 但是反过来看, 代码覆盖率低, 代码质量不会高到哪里去.
言归正传,项目分为小程序、H5和PC三端业务,今天主角是PC端,PC端采用Nerv框架、Node.js、grunt(打包、编译)、ruby(底层库)、compass(底层库),这些都需要提前和开发沟通了解为选择对应代码覆盖率工具做准备。
【五分钟的dotnet】是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列。它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面,比如C#的小细节,AspnetCore,微服务中的.net知识等等。
单元测试代码覆盖率是软件测试中的一个度量指标,是衡量程序中源代码被测的比例和程度,DevOps 标准中需要项目单元测试代码覆盖率和接口覆盖率达到一定的比例。农行个人网银评级项目基于本行自研 EBF 框架开发,属于C#技术栈,在 DevOps 评估过程中单元测试覆盖率这个能力项上,项目组结合自身系统实际,探索出了适用该系统的单元测试代码覆盖率收集工具,分别实现了依赖IIS部署.net下web开发项目的单元测试、接口测代码覆盖率数据采集和基于 RunTime 的单元测试代码覆盖率收集。
统计C/C++代码覆盖率的工具很多,比如OpenCppCoverage可以与VS工具配合,获取并展示代码覆盖率简单直观,但是在Linux、Mac等系统该如何统计呢?一般的持续集成工具(Jenkins、gitlab-ci等)中又该如何统计呢?
作为一个测试人员,保证产品的软件质量是其工作首要目标,为了这个目标,测试人员常常会通过很多手段或工具来加以保证,覆盖率就是其中一环比较重要的环节。
Branch/Decision coverage:分支覆盖率评估HDL代码中的条件,例如if-else,case语句和三元运算符(?:)语句,并检测是否同时包含真假情况。在上面的示例中,只有一个分支(if A> B),分支覆盖率会检查是否真假两个分支都被触发了。
做好一个开源项目其实是一件比较费时费力费心的工作,它的最大难点除了代码维护之外,还包括后期的维护和持续的跟进。我曾经做过不少开源项目,但是坚持下来的,目前有信心能够持续维护的也只有Magicodes.IE。这里请允许我来一波硬广:
在当前web系统或app后端服务测试过程中, 黑盒测试占据了大部分的测试,即便是接口测试,也是基于场景的用例设计,这种测试方法完全依赖于测试人员的能力,经验和业务熟悉度,而互联网行业的一大特点就是人员流动性高,这使得线上质量经常是“靠天吃饭”。基于黑盒的测试使的项目测试在测试过程中存在以下几个问题:
经常有人问这样的问题:“我们在做单元测试,那测试覆盖率要到多少才行?”。答案其实很简答,“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。”
在测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何。 Coverage支不仅持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。 Coverage官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
本文主要介绍vivo内部研发平台使用JaCoCo实现测试覆盖率的实践,包括JaCoCo原理介绍以及在实践过程中遇到的新增代码覆盖率统计问题和频繁发布导致覆盖率丢失问题的解决办法。
在设计测试程序,验证是否所有的代码都被执行到时,就要考虑到代码覆盖率,IAR环境下的代码覆盖率是一个在这方面很有用的功能,且使用方便,今天我们就来讲讲这一功能如何使用 代码覆盖率 当设计测试程序验证是不是多有的代码可以被执行,代码覆盖率是非常有用的功能,并且可以帮你识别不可到达的代码。在IAR环境下,代码覆盖率窗口可以记录报告当前代码的覆盖分析,该分析可以显示出自代码覆盖率功能打开到应用程序停止的地方,每一个模块,代码,函数执行的百分比,另外还会列出所有未被执行的代码表达式。需要注意的一点是在仿真的
在实际的软件生产交付过程中,我们通过单元测试、接口测试、功能测试、自动化测试等手段来保障软件质量;但是无论使用哪种测试手段,case 设计是否全面、精简,显得尤为重要。在实际的项目测试过程中,case 的设计也会经常出现以下问题:
Code Coverage API plugin 是 Jenkins 在 GSoC 2018 中的一个子项目。GSoC 是一个由谷歌举办的,帮助在校学生进入开源社区,为开源组织贡献代码的活动。
不论是单元测试还是自动化测试,代码覆盖率都是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量的。当然在现实的情况中,测试代码应该更加高质量的保证把包含到的类以及方法和函数测试,以及包含的业务场景测试到位,因为这样可以测试更多的源代码和涵盖源代码所实现的业务功能。当然不能为了一味的追求搞覆盖率而做没有意义的事,测试更深层次的意义更多的是产品质量的保证和工程效率的提升。这里面包含太多的价值选项,就看要做的初心是什么?
代码覆盖率作为一个指导性指标,可以一定程度上反应测试的完备程度,是软件质量度量的一种手段。100%覆盖的代码并不意味着100%无bug的应用,代码覆盖率作为质量目标没有任何意义,而我们应该把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。
近几年有赞零售业务快速发展,为了满足日益增多的业务需求,2019年起零售客户端发版改成了每周一次,在质量保障方面,技术团队要面对更大的挑战。故此我们团队做了很多研究,希望通过技术工具来提升移动端测试的质量和效率,这是我们研发移动端精准测试平台的初衷。
🐾 大家好,我是猫头虎博主!今天我们来聊聊Go语言中集成测试的代码覆盖率。这是一个让开发者头疼的话题,但却至关重要。我将深入探讨Go 1.20带来的新特性,这些新特性为我们提供了更广泛的代码覆盖测试能力。如果你想要了解Go中如何优化代码质量,那就继续往下看吧!🐱💻
白盒测试也称逻辑驱动测试,是针对被测单元内部是如何进行工作的测试。它根据程序的控制结构设计测试用例,主要用于软件程序验证,属于基于代码的测试技术。与之相对应的黑盒测试是从用户角度对软件进行测试。
测试覆盖率和代码覆盖率是衡量代码有效性的最流行方法。这些术语有时会同时出现,因为它们的基本原理相同。但是它们并不是那么一致。很多时候,测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。下面详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。
亚稳态是一种电路状态,在电路正常工作所需的时间内,电路无法稳定在的“ 0”或“ 1”逻辑电平的状态。通常在建立时间和保持时间违例时发生。
本篇分享如何使用 Gcov 和 LCOV 对 C/C++ 项目进行代码覆盖率的度量,以及在之前 关于代码覆盖率(Code Coverage) 篇中没有提到的观点写在了本文最后的《不要高估代码覆盖率指标》部分。
对于 JaCoCo,有所了解但又不是很熟悉。 "有所了解"指的是在 CI 实践中已经使用 JaCoCo 对单元测试代码覆盖率统计: 当代码 push 到代码仓库后,用 JaCoCo 进行单元测试代码覆盖率统计,并将相应数据推送到 SonarQube。 "不是很熟"指的是应用场景也仅限于此,并未进行过多研究与实践。
代码覆盖率,尤其是增量代码覆盖率,是质量门禁的重要指标之一。由于一些不可名状的原因,团队原先提供质量门禁服务的工具暂时停服了,因此需要另外寻找一个工具来代替提供此项服务。于是,笔者就Super-Jacoco做了一个简单的POC。
上周 JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-原理篇 简单介绍了JaCoCo其生成覆盖率的基本原理,这周的实践篇的主要内容就是将原理应用到实践中,本篇内容全部都是具体的项目使用实战经验,这里分享给大家,共勉~ 一、覆盖率项目中使用介绍 本节开始详细介绍下项目中的JaCoCo实战经验。 下图是覆盖率在实际在项目中的主要实施点: 分别详细介绍下: 1.1 确定插桩方式 Android项目只能使用JaCoCo的离线插桩方式。 为什么?主要是因为Android覆盖率的特殊性: 一般运行在服务器java程序的插桩可
直接交付没有经过测试的代码是不太好的,因为这很可能会浪费整个团队的时间,在一些原本早期就可以发现的问题上。而单元测试,就是发现问题一个很重要的环节。
SpingBoot可以通过2种方式接入JaCoCo:Maven和Agent。Maven方式是静态接入,在编译时计算代码覆盖率。Agent方式是动态接入,服务启起来以后,能实时根据代码命中情况计算代码覆盖率。
多少次的惨痛教训告诉我们,在软件应用发布维护版本或者补丁之前,应该避免使用其最新版本。虽然每个人都知道初始发布版本V和稳定发布版本V.n之间存在软件质量鸿沟,这个问题却一直没有得到解决。 本文将会讨论5个具有可操作性的原则,以帮助开发团队跨越质量鸿沟 1. 使用代码覆盖率反映测试完整性 软件测试的目的都是为了保证软件能在最终用户使用时是正常运行的。然而,软件测试面临着挑战,如何保证测试的完整性?很多开发组织会制定测试规程去匹配需求文档或者用户文档。这种测试方法可以验证正常操作路径,但是测试边界、错误场景都无
不是所有被覆盖的代码都会得到监测,由于没有得到足够的监测,因此一些即使被触发的漏洞也会在传播过程中没有到达监测点上。
代码覆盖(Code coverage)是软件测试中的一种度量,描述程式中源代码被测试的比例和程度,所得比例称为代码覆盖率。
随着互联网科技的飞速发展,越来越多的公司将敏捷开发的流程引入到项目迭代中,所以越来越多的项目呈现出三个特点:
当要求质量内建、测试左移、持续集成、DevOps,代码的增量覆盖率几乎是必定会被提出来的话题。这个方案明确了"谁的代码谁负责"的原则,和当年“小岗村包产到户”一样,开发人员只需要为自己的提交/合并请求来提供代码覆盖率数据,而不再需要为整个团队的代码库和历史旧账掉头发了。团队负责人也乐于实施这样的“最佳实践”,树立一个带电的“质量门禁”,没有达标的,一律拒绝签入或者合并。
每种编程语言都有自己的单元测试框架。执行单元测试的工作一般由构建工具来完成。Jenk-ins做的只不过是执行这些构建工具的单元测试命令,然后对测试报告进行收集,并呈现。
今年Q3季度领导给加了个任务要做前后端代码覆盖率统计, 鉴于对iOS代码比较熟就选择先从iOS端入手,折腾一整天后终于初步把流程跑通了记录如下
大家好,我是洋子,作为一名测试开发/软件测试工程师, 在进行软件测试的过程中,会用到测试工具去辅助测试,以提高测试工作的效率
Jenkins是一个开源的跨平台的CI工具,它可以部署在Windows、Linux等平台上,并且Jenkins提供了非常丰富的插件来帮助完成编译、测试、部署等工作。 本文将介绍在Windows平台上使用Jenkins完成.Net Core应用的持续集成环境搭建,其主要内容有:
版本提测后,开发往往会说,影响范围比较大,做个主链路或者全量回归吧,我只改了几行代码,为什么要回归这么长时间?等等。
上一篇文章里,我们在 Pipeline 中插入一个单元测试并把所有单元测试都通过作为 Pipeline 通过的硬性要求。除此以外,我们还可以获取单元测试的代码覆盖率,用作衡量代码质量的指标。代码覆盖率没有一个标准,各个项目有各个项目的造化,不一定更高的单元测试覆盖率就代表项目的代码质量高。不过通过观察代码覆盖率的趋势也可以从另一个角度衡量项目的代码质量。
精准测试是近些年比较热的一个话题。笔者一直认为这是一种治疗大厂“富贵病”的“靶向药”。对于一般公司而言,面对的问题是自动化测试用例过少,甚至没有的问题,还没到测试用例过剩需要挑拣的地步。因此,如果没有过万的接口自动化用例,可以不用拉到底,只了解一下代码覆盖率统计即可。 精准测试的一个技术基础,就是覆盖率统计。通过覆盖率报告,可以了解到一次执行过程,对被测应用的代码覆盖情况,包括类、方法、代码行等。再通过代码增量的统计,就可以了解本次新增代码的覆盖率情况。
在之前的文章,jenkins +sonarqube 对后端代码静态扫描,钉钉群通知执行结果 和ant+Jacoco 统计tomcat远程部署后项目接口自动化测试或者功能测试代码覆盖率 分别讲了sonarqube代码扫描和Jacoco获取代码覆盖率,那么很多人会这么问了,我们进行了代码扫描,代码覆盖率,那么我们是否可以集成到一个平台上面,方便大家都可以查看呢,答案是可以的。本文就来和大家讲解下,如何通过ant 将Jacoco获取的覆盖率同步到sonarqube的平台。
“ 反馈驱动:通过监控样本触发的代码覆盖率,进而改进输入样本以提高代码覆盖率,增加发现漏洞的概率。”
目前有赞共享技术团队测试介入的微服务应用有几百个,大部分底层应用的单测覆盖率在 70% 以上,同时测试组提供的多纬度集成测试自动化的覆盖率也在 70% 以上。有赞的业务发展非常快,当存量代码较多时,新项目功能测试的整体覆盖率偏低是正常现象,另外开发提测时,并不能依据已有的全量覆盖率来判断对新增代码的自测完成度,基于这个背景,我们研发了增量代码覆盖率工具,作为项目质量的参考纬度之一,支持统计功能测试、单测和集成测试,并集成到了 DevOps 平台。
首先,我们需要下载XcodeCoverage到被测试工程根目录,这里有两种方法可供选择
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