当要求质量内建、测试左移、持续集成、DevOps,代码的增量覆盖率几乎是必定会被提出来的话题。这个方案明确了"谁的代码谁负责"的原则,和当年“小岗村包产到户”一样,开发人员只需要为自己的提交/合并请求来提供代码覆盖率数据,而不再需要为整个团队的代码库和历史旧账掉头发了。团队负责人也乐于实施这样的“最佳实践”,树立一个带电的“质量门禁”,没有达标的,一律拒绝签入或者合并。
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。
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。
JaCoCo,即 Java Code Coverage Library,它由 EclEmma 团队根据多年来使用和集成现有库的经验教训而创建的一个开源的代码覆盖率工具,支持 Java 和 Kotlin;支持计算测试代码对项目的覆盖情况,能定位到测试未覆盖的代码部分;同时它也能检查程序中的废代码和不合理的逻辑提高质量;JaCoCo 能本地进行代码的检查,也可以把它与持续集成工具 Jenkins 进行集成,这样就能在代码提交后自动对提交的代码进行覆盖率的验证,保证提交代码的质量。
代码覆盖率是对整个测试过程中被执行的代码的衡量,它能测量源代码中的哪些语句在测试中被执行,哪些语句尚未被执行。
SonarQube(sonar)是一个开源平台,用于管理源代码的质量。SonarQube不只是一个质量数据报告工具,更是代码质量管理平台。支持java, C#, C/C++, PL/SQL, Cobol, JavaScrip, Groovy 等等二十几种编程语言的代码质量管理与检测。SonarQube可以从以下七个维度检测代码质量,而作为开发人员至少需要处理前5种代码质量问题。
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。”
Jenkins是一个开源的跨平台的CI工具,它可以部署在Windows、Linux等平台上,并且Jenkins提供了非常丰富的插件来帮助完成编译、测试、部署等工作。 本文将介绍在Windows平台上使用Jenkins完成.Net Core应用的持续集成环境搭建,其主要内容有:
最近组内在建立持续集成流程,小编主要负责前端流程,截止到目前为止已经将整个流程梳理完毕在分阶段实施中,那么流程是什么样子的?具体怎么实施呢?一起来看看
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。
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)。
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?
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
如今,许多公司都使用Jenkins完成了他们的持续集成,测试和持续部署。他们中的大多数使用freestyle作为默认项目类型,但这有其自身的局限性。根据需要,我最近开始将所有Freestyle迁移到Pipeline项目。
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。
目前项目组内已经由前辈成功搭建了服务端接口测试持续集成一套系统,实现“检测开发代码改动-->拉取开发代码-->测试环境部署-->代码覆盖率统计部署-->拉取自动化测试代码-->执行测试-->统计结果并发送测试报告”这一流程。由于CI(Continuous Integration)是现代软件开发技术的基础,所以学习掌握该技能也尤为重要。
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:
在测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何。 Coverage支不仅持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。 Coverage官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
文章摘要:追求代码质量一直都是优秀程序员对自己的目标,那么有什么好方法能够实现这个目标?
在过去几年中,持续集成和持续交付一直是许多敏捷软件开发团队的首要任务。它被认为是建立DevOps实践的基础,大多数组织将其视为实现快速可靠的软件交付的关键推动力。
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。
在之前的文章,jenkins +sonarqube 对后端代码静态扫描,钉钉群通知执行结果 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 分别讲了sonarqube代码扫描和Jacoco获取代码覆盖率,那么很多人会这么问了,我们进行了代码扫描,代码覆盖率,那么我们是否可以集成到一个平台上面,方便大家都可以查看呢,答案是可以的。本文就来和大家讲解下,如何通过ant 将Jacoco获取的覆盖率同步到sonarqube的平台。
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。
随着软件开发复杂度的不断提高,团队开发成员间如何更好地协同工作以确保软件开发的质量已经慢慢成为开发过程中不可回避的问题。
顾翔老师开发的bugreport2script开源了,希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript,
在一个组织内,不同的团队之间可能会有不同的维度来评估 CI/CD 的成熟度。这使得对衡量每个团队的 CI/CD 的表现变得困难。
Jacoco是一个开源的覆盖率工具。Jacoco可以嵌入到Ant 、Maven中,并提供了EclEmma Eclipse插件,也可以使用JavaAgent技术监控Java程序。很多第三方的工具提供了对Jacoco的集成,如sonar、Jenkins等。
在SonarQube 8之后,官方提供了专门的针对 Pull Request的代码扫描方式,再结合质量门禁中的增量代码(new code)覆盖率指标,可以说是原生支持增量代码覆盖率的诉求了,如下图所示,
原文地址:https://vuejsdevelopers.com/2020/07/20/code-coverage-vue-cypress/ 原文作者:Gleb Bahmutov 译文出自:"掘金翻译
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
作为一个敏捷开发者来说,当你充分理解完需求并完成了相应的模块设计拆分后,接下来最关键一步想必就是搞一搞基础设施,比如说gitlab代码仓库、harbor镜像仓库以及CI/CD等等,这些基础设施会成为提升后续项目质量以及开发效率坚实的护城河。那么,让我们先从打造一条Go项目开发的CI流水线开始吧。
搜狗商城现有的接口自动化测试框架是使用Python搭建的,共900多条case,每天都会运行一次,从而监控是否有因开发代码变更或者新功能添加而导致的遗漏的bug。但我们只是依照测试用例来转换成自动化脚本、case,实际上并没有度量的指标,也不能保证测试的完整性,所以我们打算引入代码覆盖率这一指标来度量测试完整性。
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
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。
传统的质量保证通常需要在进行任何测试之前进行大量的准备工作和脚本编写。这导致在接近deadline日期时发现软件中的更多错误。从敏捷测试开始,更多的质量保证涉及自动化测试和持续集成。这种方法在软件开发周期开始时就发现了大多数错误,并随着周期的进行进行了修复。达到减少了在项目结束时需要解决的错误的目的,从而可以无缝、轻松地交付。
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。
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。
Jenkins是一个开源软件项目,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能。
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。
知乎应用平台团队基于 Jenkins Pipeline 和 Docker 打造了一套持续集成系统。Jenkins Master 和 Slave 基于 Docker 部署,每次构建也是在容器中进行。目前有三千个 Jenkins Job,支撑着整个团队每日近万次的构建和部署量。
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。
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
在做接口测试过程中,为了达到量化接口测试用例效果的目的,引入了代码覆盖率作为重要指标,在查阅相关文档和资料通过实践之后,大概得到了一个方案。如图:
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。
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
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。
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。
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