Jacoco的原理 转自:kingzzm 的博客,感谢~ 覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是

覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

1 简介 单元测试是保证代码质量的重要一环,而如何衡量单元测试写得好不好呢?覆盖率(Coverage)是一个重要指标.而JaCoCo则是专门为Java提供的用于检测测试覆盖率的工具,英文全称为Java Code Coverage. 本文将讲解如何在Maven项目中整合JaCoCo,并在SonarQube中展示.SonarQube的安装可以参考这篇文章: <Docker搭建代码检测平台SonarQube并检测maven项目> 2 基本概念 这里所讲的覆盖率是指测试代码的覆盖率,这个指标有多种计算

覆盖率计数器 JaCoCo使用一组不同的计数器来计算覆盖率指标.所有这些计数器都是从Java类文件里获取信息,这些类文件包含Java 字节码指令和调试信息.即使没有可用源代码情况下,这种方法可以实时有效的对应用程序进行检测和分析.在大多数情况下,收集的信息可以映射回源代码,并可视化到每一行代码的粒度.然而,这种方法也有局限性.这些类文件必须使用调试信息编译,这样才可以计算行的覆盖率并让源码高亮显示.并不是所有的Java语言的结构都可以直接编译成相应的字节码.在这种情况下,Java编译器创建所谓的

name 结果为: Traceback (most recent call last): #错误的追溯 File "C:/Users/Mi/PycharmProjects/untitled/Practice/练习.py", line 1, in <module> #xx文件的xx行 name #xx句 NameError: name 'name' is not defined #错误类型 具体的错误内容 以上是使用PyCharm执行代码时会报错的一个例子. def func

1. 摘要 这是烂代码系列的第二篇,在文章中我会跟大家讨论一下如何尽可能高效和客观的评价代码的优劣. 在发布了关于烂代码的那些事(上)之后,发现这篇文章竟然意外的很受欢迎,很多人也描(tu)述(cao)了各自代码中这样或者那样的问题. 最近部门在组织bootcamp,正好我负责培训代码质量部分,在培训课程中让大家花了不少时间去讨论.改进.完善自己的代码.虽然刚毕业的同 学对于代码质量都很用心,但最终呈现出来的质量仍然没能达到“十分优秀”的程度. 究其原因,主要是不了解好的代码“应该”是什么样的.

原文地址:http://jerryshao.me/architecture/2013/04/21/Spark%E6%BA%90%E7%A0%81%E5%88%86%E6%9E%90%E4%B9%8B-scheduler%E6%A8%A1%E5%9D%97/ Background Spark在资源管理和调度方式上采用了类似于Hadoop YARN的方式,最上层是资源调度器,它负责分配资源和调度注册到Spark中的所有应用,Spark选用Mesos或是YARN等作为其资源调度框架.在每一个应用内部,

1.LDR R1, =COUNT 意思是将 COUNT 变量的地址放到 R1中LDR R1, COUNT 意思是将 COUNT 变量地址里面的内容赋给 R1 2. Load-Store 结构——这个应该是 RISC设计中比较有特点的一部分.在 RISC 中,CPU 并不会对内存中的数据进行操作, 所有的计算都要求在寄存器中完成. 而寄存器和内存的通信则由单独的指令来完成.而在 CSIC中,CPU是可以直接对内存进行操作的,这也是一个比较特别的地方.所以,在 ARM中,cpu只能通过寄存器来对内存

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 在 Python 开发中, yield 关键字的使用其实较为频繁,例如大集合的生成,简化代码结构.协程与并发都会用到它. 但是,你是否真正了解 yield 的运行过程呢? 这篇文章,我们就来看一下 yield 的运行流程,以及在开发中哪些场景适合使用 yield . 生成器 如果在一个方法内,包含了 yield 关键字,那么这个函数就是一个「生成器」. 生成器其实就是一个特殊的迭代器,它可以像迭代

示例代码 1 #include <iostream> 2 using namespace std; 3 4 void Print() 5 { 6 cout<<"helloworld"<<endl; 7 } 8 9 class TestDebug 10 { 11 public: 12 TestDebug() 13 { 14 cout<<"TestDebug"<<endl; 15 int temp=0; 16

package yjmyzz import scala.io.StdIn object ScalaApp { def main(args: Array[String]) { println("please input something,press Enter to exit:") //每一行最后加不加分号都可以 readKeyboard //注:无参数的函数调用,加不加括号都行 println(add(1, 2) + "\n------\n") println(d

代码覆盖率 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%. JaCoCo Jacoco从多种角度对代码进行了分析,包括指令(Instructions,C0 Coverage),分支(Branches,C1 Coverage),圈复杂度(Cyclomatic Complexity),行(Lines),方法(Methods),类(Classes). 1. Instructions Jacoco计算的最小

jacoco统计自动化代码覆盖率 1. 简介 1.1. 什么是Jacoco Jacoco是一个开源的代码覆盖率工具,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. 1.2. 什么是代码覆盖率 代码覆盖(Code coverage)是软件测试中的一种度量,描述程式中源代码被测试的比例和程度,所得比例称为代码覆盖率. 代码覆盖率是衡量测试质量的

在使用jacoco统计自动化代码覆盖率 jacoco统计自动化代码覆盖率 1. 简介1.1. 什么是JacocoJacoco是一个开源的代码覆盖率工具,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.1.2. 什么是代码覆盖率代码覆盖(Code coverage)是软件测试中的一种度量,描述程式中源代码被测试的比例和程度,所得比例称为代码覆盖

异常概述 程序在运行中总会面临一些"意外"情况,良好的代码需要对它们进行预防和处理.大致来说,这些意外情况分三类: 交互输入 用户以非预期的方式使用程序,比如非法输入,不正当的操作顺序,输入文件错误等. 软件和硬件环境问题 文件不存在,文件格式错误,网络问题,存储空间不足,需要的预安装库不存在,系统版本不匹配等. 代码错误 使用的其它代码可能的执行错误,如调用了有关数学计算的方法中执行了除0操作等. 发现异常和处理异常都是困难的,需要非常严谨的代码.实际上,程序总是分层或分模块的,往往

一.错误和异常 程序中难免出现错误,而错误分成两种 1.1.语法错误(这种错误,根本过不了python解释器的语法检测,必须在程序执行前就改正) #语法错误示范一 if #语法错误示范二 def test: pass #语法错误示范三 class Foo pass #语法错误示范四 print(haha 1.2.逻辑错误 示例1: #用户输入不完整(比如输入为空)或者输入非法(输入不是数字) num=input(">>: ") int(num) 示例2: #无法完成计算 r

上一篇我们介绍了统一异常处理方案的设计方案,这一篇我们将直接做一个小例子,验证我们的设计方案. 例子是一个todo的列表界面(页面代码参考于https://github.com/zongxiao/Django-Simple-Todo),里面的各个按钮都会抛出不同的系统异常,从中我们可以测试各个系统异常的处理策略.例子中我们为了使其尽量能够兼容更多的浏览器(主要是ie8),同时保留mvvm.模块化等如今前端开发的精华,所以采用avalon做view层和controller层,requirejs做模

异常的概念 异常是程序中的一些错误,但并不是所有的错误都是异常,并且错误有时候是可以避免的. 比如说,你的代码少了一个分号,那么运行出来结果是提示是错误java.lang.Error:如果你用System.out.println(11/0),那么你是因为你用0做了除数,会抛出java.lang.ArithmeticException的异常. 异常发生的原因有很多,通常包含以下几大类: 用户输入了非法数据. 要打开的文件不存在. 网络通信时连接中断,或者JVM内存溢出. 这些异常有的是因为用户错误

Jacoco介绍 转自:wangmuming 的博客 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. 官网地址:http://www.eclemma.org/jacoco/ Java Counters Jacoco包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级(Instructions,C0cove