大家好，我是海拥，今天给大家讲讲最近很火的Eolink，一款功能强大且非常实用的国产 API管理工具。在我们日常的前端、后端开发测试过程中经常会用到API，特别是在大型项目中API管理工具也就必不可少。工欲善其事必先利其器，用对了工具，工作效率也就能大大提升（拥有更多时间摸鱼）。
由于数据应用开发和功能性软件系统开发存在很大的不同，在我们实践过程中，在开发人员和质量保证人员间常常有大量关于测试如何实施的讨论。下文将尝试总结一下数据应用开发的特点，并讨论在这些特点之下，对应的测试策略应该是怎么样的。
我们完成了对 blog 应用和 comment 应用这两个核心 app 的测试。现在我们想知道的是究竟测试效果怎么样呢？测试充分吗？测试全面吗？还有没有没有测到的地方呢？
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
今年S&P顶会上有一篇研究论文"IJON: Exploring Deep State Spaces via Fuzzing"，他们通过改造AFL来探测程序的空间状态，以发现更多程序行为，并拿游戏"超级玛丽"来作演示：
在软件开发中，测试是确保代码质量和功能正确性的关键环节。Rust 提供了一套强大的测试框架，使得编写和运行测试变得简单而高效。本篇博客将详细介绍 Rust 中的测试，包括测试函数的编写、测试断言、测试组织以及测试覆盖率等内容。
对于分类模型，在建立好模型后，我们想对模型进行评价，常见的指标有混淆矩阵、F1值、KS曲线、ROC曲线、AUC面积等。
使用Form生成html标签的时候，虽然提供了widget的方法可以自定义标签的要是，但是只能给生成的input标签添加样式，对于生成的label标签无法添加样式。
一个完整的项目，无论是个人的还是公司的，自动化的单元测试是必不可少，否则以后任何的功能改动将成为你的灾难。
在《从零开始学Python【37】--朴素贝叶斯模型（理论部分）》中我们详细介绍了朴素贝叶斯算法的基本概念和理论知识，在这一期我们继续介绍该算法的实战案例。将会对高斯贝叶斯、多项式贝叶斯和伯努利贝叶斯三种分类器案例的做实战讲解。希望通过这部分内容的讲解，能够使读者对贝叶斯算法有一个较深的理解（文末有数据和源代码的下载链接）。
django amdin是django提供的一个后台管理页面，该管理页面提供完善的html和css，使得你在通过Model创建完数据库表之后，就可以对数据进行增删改查。
Eolink Apikit 已更新 10.9.0 版本，本次版本更新主要是对多个应用级资源合并，并基于此简化付费套餐和降低费率。本次应用合并是为了接下来更好的发挥 Eolink Apikit 的优势，提供 API 全生命周期解决方案，为下半年的重大功能更新做前期准备。
导语 本文作者是腾讯社交增值产品部高级前端工程师林毅雄，对前端开发领域颇有研究。接下来，本文将从测试框架、实战、覆盖率、踩坑等方面分享一下微信小程序的单元测试经验，希望能帮到大家。 01 写作初衷 大家先看看A公司与B公司的数据对比： 从上图可以看出，B公司的单元测试做的比较好，每百行error数也比A公司的项目低。 总体来说，单元测试有以下一些好处： 1，及早发现代码错误，提高代码质量和可维护性。 2，代码变更时可以快速进行检查。 然而要做好测试也有一定的困难： 1，花费时间长。 2，被测代码
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。
精准测试云平台的逻辑可视化部分主要基于函数调用图、控制流程图和简易控制流程图这三个图形，其中函数调用图是函数模块级的逻辑图形，控制流程图和简易控制流程图是代码级的逻辑图形，这三种图形形成了源代码逻辑交替深入展示的一种形式，并在图形中加入了覆盖率、复杂度等信息，使展示的信息元素更加丰富。
单元测试是每个开发人员必须掌握的开发技能，Go语言特别注重单元测试，所以每个Gopher需要知道如何进行单元测试，使用什么参数控制测试效果，提升我们编写的代码质量，本文讨论相关单测技巧。
今年又去打酱油了。在上海有这点好处，可以很方便的找到各种组织~~~ 去年拿了个帽子，今年发了件T恤，明年来条短裤就套装啦。 这次Pycon非常赞，上海的组织者真用心，这次无论是演讲还是气氛都很到位。志愿者们真的辛苦了，十二分的敬礼。 讲的内容有几点让我很惊艳的: 讲协程的时候提到，函数的返回值不必返回给调用者，可以返回给三方，很有启发 黄冬老师讲测试3层设备或者网站性能的最好办法，是把一段时间的DDOS发包抓下来，或者造出一堆SYN，直接用tcpreplay打到目标机上。很好很粗暴，也很有
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。
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。
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。
顾铮，10年+测试及测试开发相关经验，2014年加入京东，曾主导设计开发UI测试框架，参与CI测试平台建设，现负责iOS侧的工具，框架建设。在UI自动化，性能测试，单元测试方面有较深入研究，在App，web端等有较丰富的测试开发和设计经验。
作者：刘洋 团队公众号：腾讯移动品质中心TMQ 一、单元测试及Android单元测试简介 惯例，先简单介绍下理论知识，懂得的可以跳过。 1、单元测试定义和特性 单测定义： 在计算机编程中，单元测试（U
Clang的全称是C Language Family Frontend for LLVM，即基于LLVM的C系列语言的前端编译器。iOS应用的前端编译，即是采用Clang完成的。本篇文章，我们主要介绍Clang内置的一个简单的代码覆盖率检测功能，对于iOS开发来说，此功能更多用于Objective-C的方法插桩，为二进制重排提供支持，优化应用启动速度。但代码覆盖率检测功能并不仅仅只能应用与二进制重排，其本质是对于函数级、基本块级或代码边缘级插入回调，我们可以基于这一原理更灵活的实现所需要的功能。
但是在Eolink中可以使用API管理中导入历史录入的API信息，如果没有的话再使用手动创建监控API。
近日，研发数据平台开源项目 DevLake 顺利通过投票，正式成为 Apache 软件基金会（ASF）的孵化项目。这意味着 DevLake 社区协作将朝着更加开放、规范以及国际化的方向演进。借此机会，InfoQ 专访了 DevLake 项目主创团队，进一步了解 DevLake 的开发背景、目标和未来规划。
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。
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。
最近一段时间，我们团队在生产环境出现了几次线上问题，有部分比较严重，直接影响用户功能的使用，惹得领导不高兴了，让我想办法提升代码质量，这时候项目工程代码质量检测神器——SonarQube，出现在我们的视线当中。
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。
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。
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
django-guardian是为Django提供额外的基于对象权限的身份验证后端。
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。
Jackalope是一个可定制的、分布式的、基于覆盖率引导的模糊测试工具，该工具能够以黑盒测试的方式处理二进制文件，并且支持Windows和macOS操作系统。
QUnit 是一个轻量级的 JavaScript 测试框架，可以方便的在浏览器和 Node.js 环境中运行。QUnit 的语法简单易懂，提供了强大的断言库和多种测试报告格式，适合对简单的 JavaScript 代码进行单元测试。
Jackalope 是一款专用于 Windows/macOS 的黑盒 fuzz 开源工具，相比于 WinAFL 他要小众得多；WinAFL 是基于 DynamoRIO 插桩工具实现的，能够处理复杂的插桩需求，而 Jackalope 是基于 TinyInst，是基于调试器原理实现的轻量级动态检测库，Jackalope 更便于用户理解和自定义开发，也有一定的应用场景。
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。”
代码覆盖率作为一个指导性指标，可以一定程度上反应测试的完备程度，是软件质量度量的一种手段。100%覆盖的代码并不意味着100%无bug的应用，代码覆盖率作为质量目标没有任何意义，而我们应该把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。
在实际的软件生产交付过程中，我们通过单元测试、接口测试、功能测试、自动化测试等手段来保障软件质量；但是无论使用哪种测试手段，case 设计是否全面、精简，显得尤为重要。在实际的项目测试过程中，case 的设计也会经常出现以下问题：
随着互联网科技的飞速发展，越来越多的公司将敏捷开发的流程引入到项目迭代中，所以越来越多的项目呈现出三个特点：
最近在担任公司部门的DevOps Champion的角色，一直觉得这个只是一个协调者的角色(而不是一个SME的角色)，我的工作大概就是将每个项目的devops工具收集一下，然后用图表的形式去体现大家用devops的工具情况，再就是分享一下好的devops实践. 在我们部门里，我自己也是一个tech leader的角色，也带着两个项目在身上，我的项目可以说是部门的number one了，我们有自动化构建，部署，和部分自动化测试，在我收集的过程当中，有几个项目也说自己也都做好了自动化构建和部署，我也知道他们并不是实行的很好，但我就是找不出个问题来，另我非常的困惑， 前几天和我们的管理教练聊了以后，另我豁然开朗，其实做好这个工作，并不只是一个协调者，我还要推动整个部门的devops前进，就像敏捷实践一样，要让我们的问题暴露出来,让他们理解什么是持续集成，激发他们自己做持续改进。
在写这篇文章前有过很多的犹豫，要不要与当前大众工作方式更近似一些，不引入迭代、看板，不加入基于针对验证的单元测试、功能测试、接口测试。后来发现如果不加入就会使得整个体系不完整，不能进行有效的质量保证就会使得验证后期压力过大；不能进行可视化管理就会降低对瓶颈发现的概率；不引入迭代就会失去对优先级的判断而产生浪费。
上篇《honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列（1）——反馈驱动（Feedback-Driven）》讲到基于软件的代码覆盖率驱动fuzzing的方式，除了软件还有硬件方式，即基于Intel BTS (Branch Trace Store) 或Intel PT (Processor Tracing) 去计算代码覆盖率，同时要求Linux内核>=4.2，这种方式的最大好处是完全由硬件支配，无所谓软件是闭源还是开源。由于硬件环境受限，我也一直未使用过，有此条件的同学可以试下。
点击上方蓝字关注我们！ | 导语 持续集成强调开发人员提交了新代码之后，立刻进行构建、测试。根据测试结果，确定新代码和原有代码能否正确地集成在一起。本文介绍了腾讯文档项目中自动化测试在持续集成中的实践。 背景 腾讯文档自动化测试种类较多。包括了：单元测试，bvt测试，集成测试(包括了基于接口输入输出进行验证的端到端测试和Web端API接口测试)，e2e测试（UI触发UI验证的界面自动化测试）以及性能测试。 测试代码编写语言，使用框架种类较多。由于大部分前端测试框架单元测试与e2e测试相互独立，所以
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。
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%？
最近在 H5 开发与 APP 客户端工程师的联调过程中， 经常需要实现一些常用的移动端事件封装成接口提供给客户端，例如用户的单击 tap 事件、双击事件、长按事件以及拖动事件。但由于浏览器默认只提供了 touchstart、touchmove、touchend 三个原生事件，在实际的开发过程中，我们常用的解决方案便是通过监听touchstart 和 touchend 事件配合定时器来实现我们的自定义移动端事件，为了实现常用自定义事件的复用，我们对其进行了封装，并提供方便用户使用的工具函数，这也是我们实现 mt-events 的初衷。
同样如果以上说的几个都不懂也行， 让开发帮忙做这些然后编个代码覆盖率统计的包给你测试， 测完把手机给开发取数据生成报告。 注意每次测试完先返回手机桌面把程序退到后台等几秒让app自己生成日志文件
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