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。
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。
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
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。”
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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。
测试覆盖率是对测试完成程度的度量。它通常依据某种覆盖准则来对测试用例执行情况进行衡量,以判断测试执行得是否充分 。 ——出自《 计算机科学技术名词 》第三版
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。
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。
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
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。
1.Class Instrumentation: 把统计代码插入编译好的.class文件
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。
我们在进行单元测试时,经常需要关注一个覆盖率的指标,许多发布流程甚至要求达到特定的百分比。
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
本文介绍了如何通过精简用例来提高测试效率,首先分析了精简用例的必要性和优势,然后详细阐述了精简用例的方法和步骤,最后得出了精简用例的收益和后期验证与维护的方法。
1 背景 手机管家目前有6年多的历史了,一直在持续不断的加入新特性,每次发布前除了新增功能之外,旧的核心功能也是发布之前必须确保的。 1.1当前用例情况 6年的沉淀,虽然每次版本都会用例存档,但是日积月累下来,出现了以下几个问题: 1、新增功能的用例直接添加上去存档,并不会修改优先级,当前版本新增功能中有些路径的优先级是1,2级,但是站在整个版本上来看或许并不是这么重要。 2、旧功能的修改或删减,对已有功能做出修改或者是废弃,用例也是直接归档,并没有对之前的用例修改或删除,虽然用例后面都有写最后需改的版本
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。
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。
这篇博客文章描述了我们如何使用JaCoCo Maven插件为单元和集成测试创建代码覆盖率报告。
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?
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。
“ 反馈驱动:通过监控样本触发的代码覆盖率,进而改进输入样本以提高代码覆盖率,增加发现漏洞的概率。”
http://mpvideo.qpic.cn/0bf27yaaaaaa4yaiwavl6fpfb7wdad7aaaaa.f10002.mp4?dis_k=854930b32ca658d09ccdda7
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。
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。
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。
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
插件可以编程式地管理用户的工作区(窗格、选项卡、命令、编辑器),并在特定事件(文件访问、按键、命令结束等)时被唤醒。
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。
VCS是编译型verilog仿真器,VCS先将verilog/systemverilog文件转化为C文件,在linux下编译生成的可执行文./simv即可得到仿真结果。
今天发现了一个好用的python代码覆盖率检查工具:coverage, 可以高亮显示代码中哪些语句未被执行,哪些执行了,方便单测。
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。
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。
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。
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
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
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。
上一篇文章里,我们在 Pipeline 中插入一个单元测试并把所有单元测试都通过作为 Pipeline 通过的硬性要求。除此以外,我们还可以获取单元测试的代码覆盖率,用作衡量代码质量的指标。代码覆盖率没有一个标准,各个项目有各个项目的造化,不一定更高的单元测试覆盖率就代表项目的代码质量高。不过通过观察代码覆盖率的趋势也可以从另一个角度衡量项目的代码质量。
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
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
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:
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。
在我接到这个需求,需要统计开发人员提交代码自测率的时候,从其他渠道和gradle推荐了解到的实现方式都是jacoco,然后也上网查了不少的资料,网上的资料都非常老了,gradle插件依赖的不是1.+就是2.+,gradle依赖还是4.4左右,所以导致一个问题,也是浪费了我很多时间的问题:网上的资料已经跟不上时代了,然而没有一篇最新的、最正确的jacoco+Android集成实践的博文,来给有这方面有诉求的同学指引方向,在我费尽千辛万苦终于找到突破口并实现了之后,决定记录这个问题,为日后有需求的同学点一盏明灯!
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。
通过gcov和lcov,可以很直观的看到代码的运行情况,同时也可以查看代码的行覆盖率,函数覆盖率等等信息,为开发提供一个方便的测试手段。
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。
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
【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。
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。
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