JaCoCo,即 Java Code Coverage Library,它由 EclEmma 团队根据多年来使用和集成现有库的经验教训而创建的一个开源的代码覆盖率工具,支持 Java 和 Kotlin;支持计算测试代码对项目的覆盖情况,能定位到测试未覆盖的代码部分;同时它也能检查程序中的废代码和不合理的逻辑提高质量;JaCoCo 能本地进行代码的检查,也可以把它与持续集成工具 Jenkins 进行集成,这样就能在代码提交后自动对提交的代码进行覆盖率的验证,保证提交代码的质量。
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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。
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。
jacoco 是一个开源的覆盖率工具,它针对的开发语言是 java。其使用方法很灵活,可以嵌入到 ant、maven 中;可以作为 Eclipse 插件;可以作为 javaAgent 探针监控 java 程序等等。
我们之前刚简单聊完 语雀文档宕机 事件,没出几天,阿里又出故障,这次直接是全系产品不可用。从之前的香港机房故障导致服务中断 12 小时,语雀数据库故障导致服务故障 8 小时,这次原因尚未可知(不过看恢复时间,估计是某个基础应用 api 发布异常)。
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。
白盒测试正在测试一个软件解决方案的内部结构,设计和代码。在这种类型的测试中,测试人员可以看到代码。它主要侧重于验证通过应用程序的输入和输出,改善设计和可用性,增强安全性。白盒测试也称为透明测试,开盒测试,结构测试,基于代码的测试,它通常由开发人员执行。
本文系列将介绍Sonar在实际工程项目中落地的场景,例如: 1)多语言项目的扫描,如JAVA/JS/C++/C#/PLSQL 2)多分支扫描 3)覆盖率如何统计 等等。 不在讨论范围内的问题 1)自定义扫描规则? 2)扫出来的问题,怎么让开发及时修复? 本文作为开篇,将介绍 1)Sonar Scanner的工作机制, 2)Java项目中利用 Maven的Sonar Scanner 插件进行扫描的配置和步骤 3)使用Token,多Module项目扫描和忽略等一些实际问题。
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。
文章摘要:追求代码质量一直都是优秀程序员对自己的目标,那么有什么好方法能够实现这个目标?
1.定义 1.1 单元测试是编写测试代码,用来检测特定的、明确的、细颗粒的功能 1.2 单元测试并不一定保证程序功能正确性,更不保证整体业务正确性 2.编写目的 2.1 为了达到 尽早发现问题 和 尽量小的影响范围 以及 暴露错误 2.2 提升代码质量,督促开发人员写出更加易于测试和维护的代码 2.3 减少维护成本保证功能实现的长期稳定 2.4 降低重构难度 2.5 提升代码信心 2.6 提升bug修复速度 2.7 减少集成测试和回归测试成本 2.8 通过单元测试快速熟悉代码,提升开发团队内部的协作效率
我们在进行单元测试时,经常需要关注一个覆盖率的指标,许多发布流程甚至要求达到特定的百分比。
在实际测试中,一个单元可以小到一个方法,也可以大到包含多个类。从定义上讲,单元测试和集成测试是有严格的区分的,但是在实际开发中它们可能并没有那么严格的界限。如果专门追求单元测试必须测试最小的单元,反而容易造成多余的测试并且不易维护。换句更严谨一点的说法,我们要考虑测试的场景再去选择不同粒度的测试。
Spock是国外一款优秀的测试框架,基于BDD(行为驱动开发)思想实现,功能非常强大。Spock结合Groovy动态语言的特点,提供了各种标签,并采用简单、通用、结构化的描述语言,让编写测试代码更加简洁、高效。目前,美团优选物流绝大部分后端服务已经采用了Spock作为测试框架,在开发效率、可读性和维护性方面均取得了不错的收益。
前面有一篇 文章 使用 Python + Coverage 来统计测试用例的代码覆盖率
测试是开发的一个非常重要的方面,可以在很大程度上决定一个应用程序的命运。良好的测试可以在早期捕获导致应用程序崩溃的问题,但较差的测试往往总是导致故障和停机。
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。
CI阶段除了保证代码没有冲突,编译通过之外,最重要的就是测试 。每次代码变更后,我们需要自动运行测试用例。在初始阶段并不需要实现所有的测试类型。一开始可以以单元测试入手,随着时间扩展覆盖面。
SonarQube(sonar)是一个开源平台,用于管理源代码的质量。SonarQube不只是一个质量数据报告工具,更是代码质量管理平台。支持java, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。SonarQube可以从以下七个维度检测代码质量,而作为开发人员至少需要处理前5种代码质量问题。
互联网软件的开发和发布,已经形成了一套标准流程,最重要的组成部分就是持续集成(Continuous integration,简称CI)。
单元测试是软件开发中的重要环节,它帮助我们确保代码的正确性和稳定性。本文将介绍两种常用的Java单元测试框架:JUnit和TestNG,并讨论一些常见问题、易错点及如何避免它们。
后者是指对页面的每一个组件(如文本框、按钮等)进行测试,以验证它们的功能、性能和安全性,有时也被称为组件测试。
白盒测试又称为结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒测试是一种测试用例设计方法。盒子指的是被测试的软件,白盒指的是盒子是可视的,即清楚盒子内部的东西以及里面是如何运作的。"白盒"法全面了解程序内部逻辑结构,对所有逻辑路径进行测试。"白盒"法是穷举路径测试。在使用这一方案时,测试者必须检查程序的内部结构,从检查程序的逻辑着手,得出测试数据。
Tech 导读 本文介绍了作者对CICD的理解以及在项目中开展CICD的几种场景,总结了每种场景实践的关键节点、带来的收益,以及结合具体项目开展的实际应用。读者可以借鉴本文中描述的场景,或借鉴文中提到的实践方式,在项目中开展CICD,为项目在持续集成部署上做具体的支撑。
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。”
最近公司越来越多的项目开始推动单元测试,而我在公司里很早就在进行单元测试实践。就用这篇文章作为一次内部技术分享的主题,同时也代表我自己对单元测试的认识和实践。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说spring junit单元测试[java mock单元测试],希望能够帮助大家进步!!!
主要分享测试的学习资源,帮助快速了解测试行业,帮助想转行、进阶、小白成长为高级测试工程师。
在做单元测试时,代码覆盖率常常被拿来作为衡量测试好坏的指标,甚至,用代码覆盖率来考核测试任务完成情况,比如,代码覆盖率必须达到80%或 90%。
JaCoCo全称是Java Code Coverage,Java代码覆盖率,广泛运用于各种测试平台对Java代码的全量覆盖率和增量覆盖率进行统计,分析代码行差异,度量单元测试效果。Jacoco也是精准测试的技术实现手段之一。
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。
覆盖率是用来衡量单元测试对功能代码的测试情况,通过统计单元测试中对功能代码中行、分支、类等模拟场景数量,来量化说明测试的充分度。
单元测试代码覆盖率作为一种度量方式,可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度,即:被执行的代码数量和代码总数量的比值
我所在的组织项目数量众多,使用的语言和框架也很多,比如Java、ReactNative、C# .NET、Android、iOS等,部署环境也是多种多样比如Tomcat、K8S、IIS、客户端应用是局域网内企业证书安装等,我们没有专门的配置管理员或构建部署专员,都是开发人员自己在Jenkins中写构建脚本,每个项目都有自己的构建脚本(Scripted Pipelines),但类型相同的项目比如都是Java或都是.NET项目之间,构建脚本其实都很类似,都是靠几个已存在的构建脚本改写出来的,其实开发人员对编写Jenkins构建脚本了解也不多,另外因为没有规则和约束,更没有代码复用的机制,构建部署工作很混乱和难以管理。
导读 alphago和master在围棋领域的成绩掀起一股人工智能的热潮之后,人工智能在各个领域的应用成为了大家讨论的焦点。其实机器学习在测试领域的应用也已经有很长时间并且取得了一定的效果。 遗传算法作为机器学习的经典算法就在单元测试领域起着重要的作用,今天我们简单讨论一下遗传算法在单元测试中的应用 1遗传算法 遗传算法是由美国的J.Holland教授于1975年在他的专著《自然界和人工系统的适应性》中首先提出的,模拟自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法。遗传算法在人工智能领域中用于解决最优化解的问题,是
单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数、接口或者类。
在测试时,我们的用例把所有代码都覆盖了吗? 对于这个问题引出了代码覆盖率的测试指标,一共有以下4种:
代码覆盖率工具 istanbul 1. 代码覆盖率 在测试时,我们的用例把所有代码都覆盖了吗? 对于这个问题引出了代码覆盖率的测试指标,一共有以下4种: 行覆盖率(line coverage):是否每
开发UT实现:朱浩禹 测试UT实现:韩小晴、余轶斐 FT其他参与者:陈智、熊琦楠 (名字均按首字母排序) 一、为何要做单元测试? 腾讯视频Mac项目研发质量较高,为了进一步提高代码质量,增强代码健壮性,从根源最早发现问题并及时解决,单元测试是个值得去实践的方向。 二、单元测试SDK选型 本次将范围锁定在Mac腾讯视频开源库XXXOpenSource,相比主工程,XXXOpenSource的优势在于 1)开源库工程,包含了所有腾讯视频依赖的第三方开源组件工程和源代码; 2)无依赖关系,不像mainProje
这篇博客文章描述了我们如何使用JaCoCo Maven插件为单元和集成测试创建代码覆盖率报告。
在软件开发中,单元测试是确保代码质量和稳定性的重要步骤之一。然而,编写全面的单元测试可能耗费大量时间和精力。EvoSuite 是一个能够自动生成高质量单元测试用例的强大工具,它通过遗传算法和符号执行技术,帮助开发者快速生成有效的测试用例,提高代码覆盖率和可靠性。
综上,白盒测试和黑盒测试的主要区别在于测试者对系统内部结构的了解程度。白盒测试关注程序内部逻辑和代码覆盖率,而黑盒测试则关注系统的功能和用户体验。
1、单元测试(unit testing),是指对软件中的最小可测试代码单元进行检查和验证 ⑴是针对于代码的一种测试方法,测试的是代码
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%?
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