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。
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。
在前几章我们深度讲解了单元测试和集成测试的基础知识,这一章我们来讲解一下代码覆盖率,代码覆盖率是单元测试运行的度量值,覆盖率通常以百分比表示,用于衡量代码被测试覆盖的程度,帮助开发人员评估测试用例的质量和代码的健壮性。常见的覆盖率包括语句覆盖率(Line Coverage)、分支覆盖率(Branch Coverage)、路径覆盖率(Path Coverage)等,不同类型的覆盖率可以帮助开发人员更全面地了解测试用例对代码的覆盖情况,从而改进测试策略和提高代码质量。
作者简介 王幸福,携程酒店研发部资深测试开发工程师,负责酒店测试框架和测试工具的研发。技术狂热者,热衷于开源项目,利用创新去提高测试工作的效率。 一、前言 携程目前很多的框架和项目都在往Java技术栈上进行迁移。在这个过程中我们遇到很多的挑战和困难,为此酒店测试在原有的测试体系的基础上做了大量的工作,构建了一整套卓有成效的质量保障体系。所以,在本文的开始部分会给大家介绍下目前酒店测试体系的一些情况,后面则会详细的介绍下这个体系的一部分-Java覆盖率统计平台。 二、何为360度质量保障体系 我们常见的测试流
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。
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。
(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);
测试同行或多或少听说过模糊测试,但不知道它是什么?本文将详细介绍Fuzzing Test帮助你快速了解它。
本文介绍三种基于Jacoco的增量代码覆盖率统计方法,并给出了对应的四种对应的开源工具。
有几种适用于Java的开源覆盖技术。在实现Eclipse插件EclEmma时,观察到它们都不是真正为集成而设计的。它们中的大多数特别适合特定工具(Ant任务,命令行,IDE插件),并且不提供允许在不同上下文中嵌入的文档化API。 EMMA和Cobertura是最好的和广泛使用的两个开源工具。这两个工具都不再由原始作者积极维护,并且不支持当前的Java版本。由于缺乏回归测试,因此很难进行维护和添加功能。
我遇到的大多数开发人员都不怎么热衷于测试。有些会去做测试,但大多数都不测试,不愿意测试,或者勉而为之。我喜欢测试,并且比起编写新的代码,愉快地花更多的时间在测试中。我认为,正是因为专注于测试,我才可以花更少的时间来编写新的代码或修复bug,并且非常有成效。
有几种适用于Java的开源覆盖技术。在实现Eclipse插件EclEmma时,观察到它们都不是真正为集成而设计的。它们中的大多数特别适合特定工具(Ant任务,命令行,IDE插件),并且不提供允许在不同上下文中嵌入的文档化API。EMMA和Cobertura是最好的和广泛使用的两个开源工具。这两个工具都不再由原始作者积极维护,并且不支持当前的Java版本。由于缺乏回归测试,因此很难进行维护和添加功能。
在我的日常工作中,我是一名专业程序员。我使用c++、c#和Javascript。我是一个开发团队的一员,他们使用单元测试来验证我们的代码是否按照它应该的方式工作。
第一部分:主要从问题出发,引入接口测试的相关内容并与前端测试进行简单对比,总结两者之前的区别与联系。但该部分只交代了怎么做和如何做?并没有解释为什么要做?
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。
查看方式是官网给出的变更日志:https://www.jacoco.org/jacoco/trunk/doc/changes.html 可以看到 0.8.11 版本开始支持了 jdk21。 0.8.9 版本支持了 jdk19 和 jdk20。 0.8.8 版本支持了 jdk17 和 jdk18。
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。
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:
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。
这几天小编一直看到有人在后台给小编回复:接口测试,那么如何做好接口测试呢?我们今天来讲解一下,希望对大家有所帮助,还有今天每日一道面试题开始做了,希望大家多多留言多多答复,一起共同进步,来看看今天的文章吧
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。
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。
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。
精准化测试,实际上就是对「业务」——「测试用例」——「代码」进行关联建模并追踪他们的变化。
【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。
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。
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
①使用敏捷开发,并不一定意味着应用程序完成得更快且质量更高,敏捷开发最大的优势是它处理需求变更的方式。
现在,软件行业的大多数组织都已采用持续集成,我们已准备好迎接下一个挑战:质量门。持续集成为我们带来了高度自动化的软件交付。这是一件好事,除非这些交付的质量不够好。最合乎逻辑的下一步是在这些交付之前设置一个门或一组门,这将防止发布不良软件。在本指南中,我们将根据多年在这方面的经验,解释如何以最有效的方式设置软件质量门。糟糕的质量门会给组织带来很多挫败感,因此建议从一开始就做好。
毫无疑问,Eclipse是Java开发中最受欢迎的IDE之一,而使Eclipse如此出色的原因全归功于插件。有数百个Eclipse插件可用于执行各种任务并与其他基本工具集成,例如可从GitHub、SVN、CVS等下载代码的插件。
验证技术和方法不断发展,以应对日益严峻的验证挑战。当今行业的最新技术是基于UVM和基于形式化(Formal)的验证流程。事实证明,这两种技术都可以显著提高验证质量,但缺点是测试用例或激励不能“重复使用”。
前面有一篇 文章 使用 Python + Coverage 来统计测试用例的代码覆盖率
前几天随便写了一个hexo小插件,这几天刚好考完期末考试,趁着实习前没啥事,于是又拿来看看,想想有什么可以改进改进的。为了发散思路,我就把hexo.io的插件列表里的插件基本上从头到尾看了一遍。这个不看不知道,看完之后我发现其实里面的内容质量也是参差不齐的,好一点的呢,开发、测试、集成、样例、徽章都十分齐备,文档简明扼要,一看就是专业玩家;差一点的呢,基本都没有集成,没有测试,没有徽章,文档简陋或者啰嗦,有的issue满天也没人处理,有的build failure也不解决,更有的连repository都404了。。。看上去hexo的社区似乎在走下坡路了,毕竟博客这种东西,本来能坚持下来的人就不多,用户流失日益严重,而且hexo本身学习门槛也比较高,况且像这种项目还没有金主爸爸养,坚持维护也挺不容易的。 额。。。先不议论别人,还是先想办法提高提高自己项目的逼格吧。。。
这是一个黑暗的暴风雨之夜。闪电每隔几分钟就会划破天空。在远处,你可以看到一大堆几年前写的代码。这些代码大部分都被作者遗忘了,甚至找不到作者。你小心翼翼地接近它,却不知道从哪里开始。你惴惴不安地决定从某一处开始,不知道你的勇敢会给团队带来什么样的灾难。
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。
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。
随着业务增长,随之而来的前端需求激增,如何在有限的时间内保证前端代码的质量。通过测试同学单方面的保障,还是免不了前端线上问题,存在回归不到位或者测试遗漏的地方,同时测试质量的高低没有客观数据可量化。
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?
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。
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。
Java 开发者常常都会想办法如何更快地编写 Java 代码,让编程变得更加轻松。目前,市面上涌现出越来越多的高效编程工具。所以,以下总结了一系列工具列表,其中包含了大多数开发人员已经使用、正在使用或将来一定会用到的高效工具。这份列表名单包括集成开发环境、集成工具、测试和质量工具等。
前言 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。 Bad-Case
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。
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
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。
在做前端测试时,选用合适的测试策略远比一通狂写测试更重要,所谓 “方向 > 努力”。
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。
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