Chrome DevTools 有一个覆盖率检测的功能,可以检测 JS、CSS 代码里有哪些执行了,哪些没执行。并且还会在 sources 里标记出来。
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。
问题:我怎么才能收到你们公众号平台的推送文章呢? 最近写了一个wechat-colorpicker小项目。 主要是为了练习下TS。既然写了一个小库,我就想着顺便学下如何写测试吧,这是一件蛮有意思的事情。 从选型到搭建环境,前前后后用了近2个小时。不得不说一个合格的前端必然是一个合格的配置工程师。再次列举下,这个项目中所需要搭建配置的工具。 webpack.config 自动编译ts+css tsconfig.config ts的配置文件 tslint.json tslint的配置文件 jest.config
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。
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执行 yarn jest 或者 yarn jest test/plus.spec.js 运行测试用例
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
最近公司在推行单元测试,但是一些同事对于单元测试只是了解,甚至不怎么了解。因此推动单元测试的阻碍是有的,这种阻碍除了人的层面,还有基础设施的层面。希望通过本文,一方面加深大家对前端测试最佳实践的认知,另一方面可以作为手册,在日常开发中做参考。本文也会不断更新,期待你的参与。
https://juejin.cn/post/6959147556295180324
从使用 Vue 写出第一个 Hello world 到现在已经有近两年时间了,期间利用业余时间折腾了一套组件 we-vue,起初是出于实践学到的新知识,更多的是玩的意思,不过后来维护的过程中渐渐积累了一些经验,并开始享受这种过程。 在 we-vue 更新到 v2.0 的时候,开始全面地编写单元测试。起先使用 karma + mocha + chrome-headless 这种组合完成的行级覆盖率达到 96% 的测试。但最近,我又放弃了这种组合,转而使用 Jest。在这连番的折腾中,入过不少坑(当然,很多时
最近在搞Jest单元测试,如何在vue中安装和使用jest我就不说了,前一篇文章简单的说了一下在使用jest时遇到的一些问题,但是我觉得并没有真正的解决的很好。后面会在学习过程中更新前面的那篇文章,加入后续遇到的问题以及解决问题的方法,持续的做一个记录。
最好先了解你要处理的内容。盘点出所有资源的清单( JavaScript 、图片、字体、第三方脚本和页面上开销较大的模块,例如轮播、复杂的信息图和多媒体内容),然后将它们按组细分。
代码覆盖率分析几乎现在已经成为DevOps平台的标配能力,也是所谓精准测试等服务的基础能力。那么除了做版本的覆盖率之外还能做哪些事情呢?正值年底了,笔者梳理了一下,供大家编写明年的工作规划时参考。
Jest 是 Facebook 推出的一种 Unit Testing 工具,当然还有很多其他类似的单元测试库,比如 mocha ava 等等
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。
2. 代码覆盖率、条件覆盖率和状态机覆盖率均达到 100%,可以认为设计没有问题。
定义:指测试对需求的覆盖程度,通常的做法是将每一条分解后的软件需求和对应的测试用例建立一对多的映射关系,最终目标是保证测试可以覆盖每个需求
覆盖率分为代码覆盖率和功能覆盖率,代码覆盖率常用来作为测试好坏的指标,包含:行覆盖率、条件覆盖率、fsm状态覆盖率、翻转覆盖率和分支(branch)覆盖率5种。
1.在进行功能验证时,给设计添加激励信号,查看仿真结果,需要考虑覆盖率的问题。覆盖率分为代码覆盖率(code coverage)和功能覆盖率(function coverage)。功能覆盖率就是检查设计的功能是否完善,需要考虑很多不同的情况,是使用System verilog的重点内容。代码覆盖率是检查代码是否存在冗余,检查所有的代码是否都已经执行,状态机所有的状态是否都有到达,检查 if else 和 case 条件语句的条件是否都有使用。防止一些不必要的代码浪费芯片面积,毕竟面积就意味着钱。我们这里只讨论代码覆盖率。
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
Branch/Decision coverage:分支覆盖率评估HDL代码中的条件,例如if-else,case语句和三元运算符(?:)语句,并检测是否同时包含真假情况。在上面的示例中,只有一个分支(if A> B),分支覆盖率会检查是否真假两个分支都被触发了。
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
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。
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。
在一个芯片验证的工程中,通常以代码覆盖率和功能覆盖率来体现验证是否完备,而代码覆盖率包括:行,状态机,翻转,条件,分支覆盖率。为了保证验证的充分性,我们要尽可能保证这五种类型的代码覆盖率达到100%。
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。
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。
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。
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。
最近一年多一直在做前端的一些测试,从小程序到店铺装修,基本都是纯前端的工作,刚开始从后端测试转为前端测试的时候,对前端东西茫然无感,而且团队内没有人做过纯前端的测试工作,只能一边踩坑一边总结经验,然后将容易出现问题的点形成体系、不断总结摸索,最终形成了目前的一套前端测试解决方案。在此,将有赞的前端质量保障体系进行总结,希望和大家一起交流。
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。
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。
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。
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。
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。”
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:
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。
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。
亚稳态是一种电路状态,在电路正常工作所需的时间内,电路无法稳定在的“ 0”或“ 1”逻辑电平的状态。通常在建立时间和保持时间违例时发生。
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
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?
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%。于是乎,测试人员费尽心思设计案例覆盖代码。用代码覆盖率来衡量,有利也有有弊。本文我们就代码覆盖率展开讨论,也欢迎同学们踊跃评论。 首先,让我们先来了解一下所谓的“代码覆盖率”。我找来了所谓的定义: 代码覆盖率 = 代码的覆盖程度,一种度量方式。 上面简短精悍的文字非常准确的描述了代码覆盖率的含义。而代码覆盖程度的度量方式是有很多种的,这里介绍一下最常用的
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。
作为测试人,我们每天都在经历各种新功能上线,比如微信小程序、网站、 app、小程序等。
在设计测试程序,验证是否所有的代码都被执行到时,就要考虑到代码覆盖率,IAR环境下的代码覆盖率是一个在这方面很有用的功能,且使用方便,今天我们就来讲讲这一功能如何使用 代码覆盖率 当设计测试程序验证是不是多有的代码可以被执行,代码覆盖率是非常有用的功能,并且可以帮你识别不可到达的代码。在IAR环境下,代码覆盖率窗口可以记录报告当前代码的覆盖分析,该分析可以显示出自代码覆盖率功能打开到应用程序停止的地方,每一个模块,代码,函数执行的百分比,另外还会列出所有未被执行的代码表达式。需要注意的一点是在仿真的
编写 HDL 通常是 FPGA 开发中耗时最少的部分,最具挑战性和最耗时的部分可能是验证。根据最终应用程序,验证可能非常简单,也可能非常复杂,简单的话只需对大多数功能进行检查或执行完全独立开发的测试平台来演示功能和代码覆盖率。
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。
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