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。
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。
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
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。
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。
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
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%？
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？
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。
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
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；
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。
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；
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。
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。
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。
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。
在金庸的武侠小说中，提到了「中国的六大门派」，分别有：武当、华山、峨眉、少林、昆仑和崆峒派。
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。
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。
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:
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。
本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：本文翻译自国外论坛 medium，原文地址：https://medium.com/gitconnected/basics-of-ci-cd-a98340c60b04
测试覆盖率是一种度量指标，指的是在运行一个测试集合时，代码被执行的比例。它的一个主要作用就是告诉我们有多少代码测试到了。其实更严格地说，测试覆盖率应该叫代码覆盖率，只不过大多数情况它都是被用在测试的场景下，所以在很多人的讨论中，并不进行严格的区分。
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。”
由于软件中普遍存在的错误，全世界都见证了一些灾难性事件。2008年在英国希思罗机场5号航站楼开业。工程师对终端的工作充满信心，这与他们的严格测试标准有关。由于行李处理系统在现实情况运行时陷入了瘫痪，导致系统完全关闭。在接下来的10天里，大约42000个行李箱变成了无主之物，顺带着取消了500多次航班。最终的结果是将事故归因于工程师未能对可能的实际场景进行测试覆盖测试。
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
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。
我在本文中详细介绍了测试工具NuMega Devpartner(以下简称NuMega)的使用方法。
关于WINGFUZZ SaaS WINGFUZZ SaaS是水木羽林推出的智能模糊测试在线服务，可以在不需要用户上传源代码的情况下利用云端资源开展覆盖率引导的模糊测试。作为国内首个模糊测试SaaS服务平台，当前已开放beta版免费注册使用，支持C/C++程序内存问题等安全漏洞的自动化测试。 注册使用 平台注册地址是：https://wingfuzz.com/ 注册后即可登入平台查看demo项目与相关功能，等待审核激活后就可以跑测试了。 技术原理 平台后端基于覆盖率引导的模糊测试实现，引入了团队自研的
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
BuildType ( build.gradle#android#buildTypes 配置 ) 文档位置 : android-gradle-dsl/2.3/com.android.build.gradle.internal.dsl.BuildType.html
为了更好的学习物联网设备端相关知识和实践，基于之前的 iot hub c sdk 整理并重写了 iot-hub-device-c-sdk
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。
（图片来自：http://t.cn/R06rQHi） 引言 很多人看到这个标题时，都会想“你都100%代码覆盖了，怎么还会有问题呢？” 让我们看一下代码例子: public class TestCalculator { public Double add(Double a, Double b) { return a + b;} } 再看看用junit写出的测试代码： @Test public void testAdd() { Double a = new Double(1);
🌟大家好，我是猫头虎博主，今天我们要深入探讨Go语言中一个非常酷的特性——Go 1.2引入的测试覆盖率工具。这个工具采用了一种独特的方法来生成覆盖率统计，这正是我们今天的搜索词条。让我们一起深入了解它的内部机制和如何有效提升我们的测试策略吧！
在这篇文章中，将介绍在GitLab上使用GitLab CI轻松实现单元测试自动化的方法。
对软件测试的基本认知，可以促进我们达成共识，有了这个共识，就更容易进行下面的讨论。
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。
一个项目中除设计之外，代码质量是一个项目成功与健壮的基础，再好的设计但是实现代码混乱，风格混杂，明显性错误百出，我们仍然会认为这是一个失败的项目；相反，即使一个项目在架构和设计上无新奇之处，但代码实现质量高，例如风格统一，测试完善，接口明确，无冗余代码，实现中无明显错误或不安全用法，圈复杂度低等等，无论是对于项目的实现上还是后期代码维护都是有益的。所以，一个项目的代码质量是一个项目成功的关键基础。 C/C++，Java等等语言都有自己的代码质量检测工具，例如Cppcheck，PC-Lint，Splint等等，Golang语言出现时间不实很长，这方面的生态还不是非常完善，当然，对golang比较关注的同学应该听说过——gometalinter，一个golang代码检测的工具，它合并了多种检测工具，相当于很多工具的集合，不过仍然需要安装所有要使用的一系列工具。但是，使用起来很不方便，并且生成的结果也很不直观。不过有另外一个库——goreporter，这个库使用起来非常容易，无任何其他依赖，只需要下载编译（go1.6＋）即可，生成的报告是一个html文件，结果非常直观，并且为你的项目质量进行了评分。
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。
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。
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。
相信我们做程序员的，对单元测试都不陌生。单元测试一般是用来测试我们的代码逻辑有没有问题，有没有按照我们期望的运行，以保证代码质量。
1.Class Instrumentation: 把统计代码插入编译好的.class文件
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