在我们公司中要做单元测试,确实比较难,因为公司缺少这种氛围,有也只是局部的,大多数工程师没有这方面的习惯和素养,很多人都是有一定的抵触的心理,经过我私下的了解大概有以下几种原因吧。
国内的大多数互联网公司只注重软件功能,却往往忽略了极为重要的软件质量,在一个月以前,我认为遵循了代码规范(阿里规约、sonar)的软件系统已经算是一个质量比较好的软件系统了,但是在我了解单元测试以后,才发现自己以前的想法有多么愚蠢,单元测试的作用远比我想象的要重要许多。经过一段时间的研究,总算对单元测试有了一个大概的了解,然而网上的文章零零散散,大多是讲解一些比较简单的demo,参考价值比较有限,因此我决定写一篇关于单元测试的文章来总结自己这段时间的收获与心得。
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
JaCoCo(Java Code Coverage)是一个开源的Java代码覆盖率工具,它主要用于评估Java程序的测试完整性。通过跟踪测试过程中执行的代码,JaCoCo能够提供多种覆盖率指标,帮助开发者确保代码的测试质量。这些指标包括指令覆盖、分支覆盖、圈复杂度、行覆盖、方法覆盖和类覆盖。
一直以来的工作重心和工作发展都是在移动端上,服务端的东西虽然不能说不会,但是也达不到精通.所以在闲暇的时候也会学习一下服务端的框架和基本知识.
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。
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。
现在大公司越来越重视项目的单元测试,甚至明确要求项目的单元测试覆盖率不能低于某个值,足可见单元测试的重要性;
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。
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。
前面有一篇 文章 使用 Python + Coverage 来统计测试用例的代码覆盖率
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。
工作十来年,代码也写了不少,接受过“祖传屎山”,也经历过非常优雅规范的流程,一直心里有些遗憾的,是后来绝大部分公司(不分大小)都忽略了最低成本质量保证的方法:单元测试。虽然很多公司在提,但是很少有公司愿意给程序猿分配写单元测试相应的工作量,因为这玩意表面看起来投入收益不成正比,似乎都是在做无用功,但是在产品的整个生命周期,单元测试却是产品质量的最低保证。
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。
作为一家技术公司,那么公司技术的快速发展是很有必要的。但同时,我们不能为了稍微快一点地交付代码质量而牺牲代码质量。编写测试是保证代码质量,同时保持快速发布计划的主要工具之一。和任何其他技能一样,测试写作必须通过实践和经验来检验。
下面的例子中将“是否保存了订单、订单金额是否相等、订单状态是否等于PENDING”也都归类于API的行为之一
我们都知道 Spock 是一个单测框架,其特点是语法简明。但当我们使用 Spock 写了一堆单元测试之后,如何生成对应的单测覆盖率报告呢?一般来说,我们会使用两个插件来一起完成单测覆盖率报告的生成,分别是:
关于JAVA代码覆盖率工具JaCoCo,作者会通过三篇来介绍,分别为原理篇、实践篇和踩坑篇,先从原理篇开始介绍~ 一、覆盖率定义 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。 我们通常会将测试覆盖率分为两个部分,即“需求覆盖率”和“代码覆盖率”。 需求覆盖:指的是测试人员对需求的了解程度,根据需求的可测试性来拆分成各个子需求点,来编写相应的测试用例,最终建立一个需求和用例的映射关系,以用例的测试结果来验证
(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);
测试覆盖率报告和测试执行报告是评估代码质量的重要指标。测试覆盖率报告告诉您测试用例涵盖的代码百分比。测试执行报告告诉您已运行哪些测试及其结果。
经过一周的“假期综合征”的侵害,在元宵来临,相信大家自身抵抗力大概已经逐步打败懒癌,占据身体高地,怎么都跑不了恢复工作的状态了。
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
首先,单元测试是十分重要的,试想如果没有单元测试,那么如何保证代码能够正常运行呢?测试人员做的只是业务上的集成测试,也就是黑盒测试,对单个的方法是没有办法测试的,而且,测试出的 bug 的范围也会很广,根本不能确定 bug 的范围,还得去花时间来确定 bug 出在什么地方。难道这就不浪费时间了吗?甚至,这样的方式,时间浪费的会更多。其重要性请看博文论单元测试的重要性
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。
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。
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。”
最近每次在和客户聊自动化测试的时候都会引出一个问题,我怎么知道我的测试做的是有效的呢?哪些是我没有测试到的部分?
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。
单元测试是保证项目代码质量的有力武器,但是有些业务场景,依赖的第三方没有测试环境,这时候该怎么做Unit Test呢,总不能直接生产环境硬来吧?
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。
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。
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。
软件测试是软件开发生命周期中至关重要的环节,它有助于确保软件系统的质量、可靠性和稳定性。本文将深入探讨软件测试技术,包括常用的测试方法、工具以及一些最佳实践,旨在帮助开发者更好地理解和应用测试技术,提高软件质量。
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。
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。
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)。
BuildType ( build.gradle#android#buildTypes 配置 ) 文档位置 : android-gradle-dsl/2.3/com.android.build.gradle.internal.dsl.BuildType.html
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。
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
Tech 导读 本文将对测试驱动开发(TDD)进行探讨,主要阐述了TDD基本概念理解、TDD常见误区、TDD技术选型等,并提供了贫血模型三层架构和DDD下的TDD实战案例。
EvoSuite是由Sheffield等大学联合开发的一种开源工具,用于自动生成测试用例集,生成的测试用例均符合Junit的标准,可直接在Junit中运行。得到了Google和Yourkit的支持。
1.覆盖了需求的是多少,用例评审时,就是一个很好的统计。如果不到,会有补充,但是这个人为因素多,可能不全面。
借助技术手段、通过辅助算法对软件测试过程进行可视化、分析及优化的过程,使得测试过程更加可视化、智能、可信和精准。
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。
在第一篇文章super-jacoco单元测试覆盖率度量实践-1中,笔者介绍了Super-Jacoco的单元测试覆盖率统计只要向Super-Jacoco服务发送如下的一个post请求
小时候大家应该都玩过一个游戏,游戏很简单,就是找不同,在规定时间内两幅图直接的差异点找到就算赢,越快越好,就像下面这样:
美团点评业务快速发展,新项目新业务不断出现,在项目开发和测试人员不足、开发同学粗心的情况下,难免会出现少测漏测的情况,如何保证新增代码有足够的测试覆盖率是我们需要思考的问题。
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