Gcov是一个测试C/C++代码覆盖率的工具,伴随GCC发布,配合GCC共同实现对C/C++文件的语句覆盖、功能函数覆盖和分支覆盖测试。
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。
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?
随着业务的迅速发展,业务代码逻辑的复杂度增加。QA 测试的质量对于产品上线后的稳定性更加重要。一般 QA 测试的工作流程分为两大项:自动化测试和人工测试。这两种测试后都需要得到代码覆盖率。自动化测试的覆盖率,在双端都有比较成熟的方案。
在升级到 Xcode7 后,项目遇到覆盖率测试输出的 GCDA 文件损坏问题。 覆盖率测试原理 在 App 运行时调用__gcov_flush() 输出 GCDA 文件, 记录每行代码的执行次数。 然后用 lcov 命令从 CGDA + GCOV 生成报告文件,可以看到运行过程中每行代码的执行次数。 问题表现 终端输出信息后 crash: 1 profiling: /Users/username/Library/Developer/CoreSimulator/Devices/DEVICE_I
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。
通过gcov和lcov,可以很直观的看到代码的运行情况,同时也可以查看代码的行覆盖率,函数覆盖率等等信息,为开发提供一个方便的测试手段。
最近想统计一个c++的server 的http接口的对代码的覆盖率情况,但之前做的覆盖率统计都是Unittest的覆盖率,而且一般都是统计非daemon程序的,查了一下,daemon也可以使用gcov+lcov来生成覆盖率信息,简单记录了一下;
对苹果开发者而言,由于平台审核周期较长,客户端代码导致的线上问题影响时间往往比较久。如果在开发、测试阶段能够提前暴露问题,就有助于避免线上事故的发生。代码覆盖率检测正是帮助开发、测试同学提前发现问题,保证代码质量的好帮手。
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。
我是一名中间件 QA,我对应的研发团队是有赞 PaaS,目前我们团队有很多产品是使用 go 语言开发,因此我对 go 语言项目的单测覆盖率、集成以及增量测试覆盖率统计与分析做了探索。
本文介绍了对iOS覆盖率检测算法的研究,分享一种可以嵌入到现有开发流程中,并对开发透明的增量代码测试覆盖率工具的实现。
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
在Rust编译器的源代码中,文件rust/compiler/rustc_mir_build/src/build/expr/as_place.rs的作用是用于处理表达式的转换为L-value的过程。L-value是指那些可接受赋值操作的表达式,如变量、数组元素或字段等。
代码覆盖率测试 以前虽然写过单元测试,但很少监测测试的完整程度,测试用例也经常存在重复的情况。这次在测试的要求下开始接入代码覆盖率测试。什么是代码覆盖率?就是测试用例对代码的测试覆盖程度(见代码覆盖率浅谈)。 这里面会涉及到两种文件,分别是编译时产生的代码结构文件(gcno文件)和运行时产生的代码执行的覆盖率文件(gcda文件)**,下面看看怎么产生gcno文件和gcda文件。 产生gcno文件和gcda文件 1、打开Scheme设置页面,添加TestCoverage的Build选项;
对于一个持续开发的大型工程而言,足够的测试是保证软件行为符合预期的有效手段,而不是仅仅依靠 code review 或者开发者自己的技术素质。测试的编写理想情况下应该完全定义软件的行为,但是通常情况都是很难达到这样理想的程度。而测试覆盖率就是检验测试覆盖软件行为的情况,通过检查测试覆盖情况可以帮助开发人员发现没有被覆盖到的代码。
上篇文章《简单两步实现 Jacoco+Android 代码覆盖率的接入!(最新最全版)》介绍了如何实现Android端的代码覆盖率接入,基于同样的背景我们也需要实现iOS端的代码覆盖率数据采集。
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。
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
本文将解决上一篇中的一个问题 1)为什么C++项目扫出来缺陷、安全漏洞都是0?覆盖率也是0%?
文件rust/compiler/rustc_codegen_ssa/src/traits/declare.rs的作用是定义了一个Declare trait,用于声明函数、变量和全局变量等需要使用的实体。
在Rust源代码中,rust/src/tools/rust-installer/src/util.rs文件是安装程序的一个辅助文件,它提供了一些实用函数和结构体来处理安装过程中需要的一些操作。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果,在Android Monkey测试中也存在同样的道理,由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率,不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
在Rust的编译器源代码中,rust/compiler/rustc_codegen_cranelift/src/value_and_place.rs文件扮演着重要的角色。它包含了与值和位置(Place)相关的实现和结构体定义,这对于编译器的代码生成过程至关重要。
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
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/
之所以叫温故而知新,是因为将这两个工具结合起来作为单元测试工具的想法在上一个项目中应用了,好像还没有人将这两种工具结合使用,或者没有写成博客供大家参考,现在重新温习下将想法写下来。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_mir_transform/src/simplify.rs文件是Rust编译器中一系列进行MIR(中间表示)简化的转换的实现。MIR是Rust编译器中用于进行优化和代码生成的中间表示。
冒烟测试 活动时间:2017年7月27日 QQ群视频交流 活动介绍:TMQ在线沙龙第二十五期分享 本次分享的主题是:C++单元测试 共有217位测试小伙伴参加活动,在线观看视频人数 25人! 想知道活动分享了啥吗, 请往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 赵静,腾讯地图测试工程师,目前主要负责滴滴iOS SDK测试,诱导引擎的单元测试等。在iOS SDK、白盒测试等领域有比较丰富的经验。 分享主题 1、C++单元测试简介和意义 2、C++单元测试的常用技术 3、结合业务开展C++单元测试 问答环节 1
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。
周五时候,升级通信框架的剥离后,CI主机运行缓慢。增量编译情况下,整个整个流程运行26分钟,以前正常的情况为7-10分钟左右。整个机子卡顿严重。特别是编译环境,单元测试环节,单元测试覆盖率环节延时问题比较严重。对比数据如下:
CMake语法指定了许多变量,可用于帮助您在项目或源代码树中找到有用的目录。其中一些包括:
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。
覆盖率分为代码覆盖率和功能覆盖率,代码覆盖率常用来作为测试好坏的指标,包含:行覆盖率、条件覆盖率、fsm状态覆盖率、翻转覆盖率和分支(branch)覆盖率5种。
在Rust源代码中,rust/compiler/rustc_middle/src/mir/graphviz.rs文件的作用是生成MIR(Mid-level Intermediate Representation)的图形可视化表示。MIR是Rust编译器中间表示的一种形式,用于进行代码优化、静态分析和生成最终的机器码。
你可能会认为,在我们成功将源代码编译成二进制文件之后,作为构建工程师我们的工作就完成了。事实几乎如此——二进制文件包含了 CPU 执行的所有代码,但代码分散在多个文件中,方式非常复杂。链接是一个简化事物并使机器代码整洁、易于消费的过程。
全球首个AI程序员Devin的横空出世,可能成为软件和AI发展史上一个重要的节点。
在之前的文章,利用JaCoCo统计接口测试中代码覆盖率 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 文章中介绍了如何获取测试代码的覆盖率,但是我们有时候也会遇到这样的需要。
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。
最近一次开发人员提交代码有目录删除,CI的编译环节和单元测试都没有错误,但是单元测试覆盖率执行失败? 提示如下: 开始时间:2017-09-11 17:03:22 结束时间:2017-09-11 17:03:43 耗时:21秒 【执行结果】 单元测试覆盖率执行失败! 【失败原因】 Do lcov failed…
[Coverage master winAMS]是以嵌入式软件的函数为单位,实施模块单元测试以及C0/C1/MCDC覆盖率测试(coverage test)的嵌入式软件自动化单元测试工具。目标机源代码通过交叉编译器生成目标机执行代码,通过跟实际处理器同样的模拟处理器环境进行单元测试,不需要对执行代码做任何变动,使高信赖性的模块测试成为可能。在汽车控制软件这样的对安全性要求极高的领域,单元测试已经成为不可缺少的一部分。使用目标机代码进行单元测试也是为了符合汽车行业中ISO26262功能安全认证标准。
距离上篇文章挺久的了,天天的也不知道在干嘛,时间就溜过去了。今天聊聊前段时间整理的jacoco。Jacoco是一个针对java语言开源的代码覆盖率工具。
精准测试介绍 活动时间 : 2016年8月25日 QQ群视频交流 活动介绍 :TMQ在线沙龙第七期分享 本次分享的主题是介绍精准测试相关的知识。 共有123位测试小伙伴报名参加活动,在线观看视频人数55人~想知道活动分享了啥吗?往下看吧! 活动嘉宾 嘉宾简介 赵丽娜,腾讯高级测试工程师,负责腾讯地图开放平台和后台的测试工作。 有多年后台开发和项目管理经验,对SDK测试、接口测试和性能专项测试有一定了解。 分享主题 什么是精准测试 为什么要用精准测试 精准测试的理论基础 精准测试在行业中的现
在Rust源代码中,rust/src/tools/rustfmt/src/visitor.rs这个文件的作用是实现了Rustfmt的访问器模块,用于遍历Rust代码并进行格式化。该模块定义了几个重要的结构体:SnippetProvider和FmtVisitor。
这篇文章打算跟大家聊聊Makefiles,作为一个后端开发者,熟练掌握Makefiles咖啡可以多喝几口。书归正传
测试覆盖率是对测试完成程度的度量。它通常依据某种覆盖准则来对测试用例执行情况进行衡量,以判断测试执行得是否充分 。 ——出自《 计算机科学技术名词 》第三版
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。
在我们实际的工作中,当完成程序的开发后,需要提交给测试人员进行测试,经过测试人员测试后,代码才能上线到生产环境。
文档在所有软件项目中都是必不可少的:对于用户,解释如何获取和构建代码,并说明如何有效地使用您的代码或库,对于开发者,描述库的内部细节,并帮助其他程序员参与并贡献于您的项目。本章将展示如何使用 CMake 构建代码文档,使用两个流行的框架:Doxygen 和 Sphinx。
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