关于代码覆盖率统计工具,Linux平台下,gcc内置支持gcov,通过编译时加参数选项,进行代码插桩,从而实现代码覆盖率.在Windows平台下,早在几年前,我还没找到特别好用又开源的覆盖率工具,所以以前公司是自己实现了一套,使用起来也不是很方便. 最近又遇到同样的问题,不过非常幸运的是,一款开源的Windows平台的C++代码覆盖率工具出现了在我的面前:OpenCppCoverage. OpenCppCoverage是Windows平台下开源的C++代码覆盖率工具,使用简单,功能齐全而强大.2

嗷嗷嗷!!!好激动,我好蠢.不过最后还是解决了.呜呜呜 有些都是东一块西一块查的,如果有侵权欢迎私信我,我注明出处. 一 gcov&CMake 昨天试了下测试代码和被测代码都是c++的情况,直接编译生成gcno文件,再一运行,生成gcda文件.脚本统计,blingbling生成了报表,简直漂亮! 不过我们的工程比较大= =.编译时也需要很多依赖文件. 因此使用场景为:在机器A目录编译,拷贝纯bin文件到B目录上运行.编译方式为CMake 1 修改编译脚本 找到CMakeList.txt文件,添加

Jacoco   什么是Jacoco? Jacoco是一个开源的Java代码覆盖率工具,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.   Jacoco远程统计tomcat服务的代码覆盖率   软件安装 Ant Jacoco   Ant 安装步骤 由于服务器上已经安装了Ant,所以没有亲自安装过在Linux服务器上,百度上有好多

1:什么是jacoco? JaCoCo是一个开源的覆盖率工具(官网地址:http://www.eclemma.org/JaCoCo/),它针对的开发语言是java,其使用方法很灵活,可以嵌入到Ant.Maven中:可以作为Eclipse插件,可以使用其JavaAgent技术监控Java程序等等.很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成,如sonar.Jenkins等. 2:什么是代码覆盖? 测试过程中根据需求文档和设计文档编写测试用例.执行测试:为了更加全面的覆盖,我们可能还需要理解被测程序的

也是转别人的,因为我c++好菜好菜啊... http://blog.chinaunix.net/uid-23741326-id-3316943.html c++跟C基本是一样的,统计覆盖率,需要生成gcno和gcda两个文件. 其中gcno和cpp.o是在编译时生成的,想要在编译时生成gcno文件,需要在编译时允许-fprofile-arcs -ftest-coverage -fPIC gcda是在exit程序时生成的(中间可以执行测试用例) 使用lcov组合gcno和gcda文件,即可生成ht

报告集成到jenkins才是最终目的,因此又进行了部分资料查找,得到html和xml报告集成jenkins的配置如下: 一 集成html报告 这种方式集成在你已经用gcov+lcov生成了html报告的基础上,在此只需要将它放到jenkins中,步骤如下: 1 打开jenkins->进入工程->配置->增加构建后操作步骤->Publish HTML reports                                               2 生成html报告:配置

什么是Jacoco? Jacoco(java code coverage)是一个开源的Java代码覆盖率工具,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. 软件安装 Ant Jacoco Tomcat配置 1.进入你需要统计代码覆盖率的tomcat   cd /data/tomcat-gateway/bin 2.先关闭这个to

废话在前 什么是代码覆盖率 来自百度百科 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. 开发人员为何关注? 在我们的开发过程中,经常要用各种方式进行自测,或是各种 xUnit 系列,或是 postman,或是直接curl,在我们的代码交给 QA 同学之前,我们有必要知道自己的自测验过了多少内容,在这种情况,代码覆盖率就是一个重要的衡量指标. openresty 中的代码覆率解决方案 我们如果想得到每一次执行的代码覆率,

注:暂不支持VS2017 Visual Studio 2015 社区版没有集成代码覆盖率的功能,所以想在VS社区版中获取单元测试的代码覆盖率等数据,需要使用到插件 OpenCover. 下载 OpenCover 下载地址:https://github.com/OpenCover/opencover/releases OpenCover 是实现统计代码覆盖率等功能的一个插件,使用它的主要方式是命令行参数.在进入上述下载页面后,下载最新 Release 的 Zip 包即可,如下图所示: 下载 Ope

写了自动化,就得统计代码覆盖率= = 原链接:https://www.elastic.co/blog/code-coverage-for-your-golang-system-tests 其实看了原链接我并没有能成功统计出来,还是看了同事的笔记才成功的. 操作步骤 -- 按我实际操作的步骤写的 1 创建main函数的test文件 2 编译代码,生成可执行文件 3 统计覆盖率 一  Main函数的test文件 package main // This file is mandatory as ot

如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明与分析. 参考链接:https://blog.csdn.net/xiaoxinyu316/article/details/53695342 coverage简介: 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对被测代码的覆盖率如何.可以高亮显示代码中哪些语句未被

转载自http://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jacoco/和http://www.cnblogs.com/chenfengmugu/p/4937257.html 本文主要介绍了如何使用 JaCoCo 分析 Java 项目的单元测试覆盖率,同时介绍了如何在 Eclipse 中安装和使用 EclEMMA,让开发人员可以直观地看到单元测试的覆盖情况.   前言 随着敏捷开发的流行,编写单元测试已经成为业界共识.但如何来衡量单元测试的质量呢?有些管

一.概念和定义 进行软件开发的时候,我们会写很多代码,不过,再过六个月(甚至一年以上)你知道自己的代码怎么运作么?通过测试(单元测试.集成测试.接口测试)可以保证系统的可维护性,当我们修改了某些代码时,通过回归测试可以检查是否引入了新的bug.总的来说,测试让系统不再是一个黑盒子,让开发人员确认系统可用. 二.新建测试项目 1.test类 PersonApplicationTest.java,内容是: @RunWith(SpringJUnit4ClassRunner.class)@SpringA

一.软件平台与硬件平台 软件平台: 操作系统:Windows 8.1 64-bit 开发套件:Vivado2015.4.2  Matlab2016a 仿真工具:Vivado自带仿真器 二.引言 在利用Verilog写数字信号处理相关算法的过程中往往涉及到对数据的量化以及截位处理.而在实际项目中,一种比较精确的处理方式就是先对截位后的数据进行四舍五入(round),如果在四舍五入的过程中由于进位导致数据溢出,那么我们一般会对信号做饱和(saturation)处理.所谓饱和处理就是如果计算结果超出了

BUAA软工个人项目准备工作 零.注册Github个人账号(你不会没有吧..) 这是Git的使用教程: http://www.cnblogs.com/schaepher/p/5561193.html 感谢西瓜助教!:D 一.下载与安装VS2017社区版 这是下载链接: https://msdn.itellyou.cn/ 这是安装教程: http://www.cnblogs.com/Metak/p/7471671.html 个人项目将要求使用C++/C#进行开发,请确保你的开发环境已配置好. 二.

转自https://www.cnblogs.com/liujinggang/p/10549095.html 一.软件平台与硬件平台 软件平台: 操作系统:Windows 8.1 64-bit 开发套件:Vivado2015.4.2  Matlab2016a 仿真工具:Vivado自带仿真器 二.引言 在利用Verilog写数字信号处理相关算法的过程中往往涉及到对数据的量化以及截位处理.而在实际项目中,一种比较精确的处理方式就是先对截位后的数据进行四舍五入(round),如果在四舍五入的过程中由于

一.背景和现状 安装包的重要性无需多提,针对安装包质量控制越来越严格和规范,包括证书.文件大小.安装成功率等,APP的证书及混淆是影响APP的安装成功率及代码安全性的很大因素,随着功能迭代,安装包也会随之增大,那么用户下载和app激活转化率就会越低,同时在提交及发布渠道时的错误率也会提升,所以成熟的app会不定期进行安装包瘦身实践,通过对于代码.资源文件等梳理将安装包大小控制在一个合理的值.(比如有app,iOS安装包大小控制在55M,Android安装包大小控制在28M等). 目前组内针对这一

建议155:随生产代码一起提交单元测试代码 首先提出一个问题:我们害怕修改代码吗?是否曾经无数次面对乱糟糟的代码,下决心进行重构,然后在一个月后的某个周一,却收到来自测试版的报告:新的版本,没有之前的版本稳定,性能也更差了,Bug似乎也变多了.也就是说,重构的代码看上去质量更高了,可实际测试结果却不如人意. 几乎每个程序员都因为此类问题纠结过.我们要修改的代码也许来自某些不负责任或经验欠佳的程序员,也许这些代码是自己一年前写的,但是看上去已经惨不忍睹.我们想要修改这些代码,却担心重构出别的问题.

Spring Boot应用的测试——Mockito Spring Boot可以和大部分流行的测试框架协同工作:通过Spring JUnit创建单元测试:生成测试数据初始化数据库用于测试:Spring Boot可以跟BDD(Behavier Driven Development)工具.Cucumber和Spock协同工作,对应用程序进行测试. 进行软件开发的时候,我们会写很多代码,不过,再过六个月(甚至一年以上)你知道自己的代码怎么运作么?通过测试(单元测试.集成测试.接口测试)可以保证系统的可维

本文主要介绍Visual Studio(2012+)单元测试框架的一些技巧: 测试覆盖率的统计 测试分组 测试Setup/TearDown 测试调试 Exception测试 代码覆盖率的统计 VS下面可以通过下面的方式进行统计: 上面选择AllTests(当然可以选择几个或者几组case单独运行代码覆盖率) 就统计当前Solution下面的所有case的代码覆盖率,统计代码覆盖率其实VS会重新跑一遍所有的case.最终截图如下: 可以很清楚的看到每一个类,每一个方法的代码覆盖率,如果代码覆盖率不

测试的必须性 相信大家都知道测试的必要性,测试先行的概念.不过,写了这么多年的代码,除了之前用java的时候写过一些测试用例,还真的很少写过前端的测试用例,或者做一些自动化测试.感觉做单元测试还是很有必须的,它能帮助你整理思路,换个角度思考问题,发现bug.最近正好研究一下,之前了解到jasmine是做js单元测试的利器,karma是用来自动化运行分析统计单元测试的,结合karma-coverage还能统计代码覆盖率,这么牛的神器,一定要试一试.另外最后会介绍另外一个端到端的测试神器protra