1.Gcov是进行代码运行的覆盖率统计的工具.它随着gcc的公布一起公布的,它的使用也非常easy,须要在编译和链接的时候加上-fprofile-arcs -ftest-coverage生成二进制文件,gcov主要使用.gcno和.gcda两个文件..gcno是由-ftest-coverage产生的.它包括了重建基本块图和对应的块的源代码的行号的信息. .gcda是由加了-fprofile-arcs编译參数的编译后的文件运行所产生的.它包括了弧跳变的次数和其它的概要信息.gcda文件的生成须要先

VCS在仿真过程中,也可以收集Coverage Metric.其中覆盖率类型有: 1)Code Coverage:包括control_flow和value两部分的coverage,line_coverage, branch_coverage, toggle_coverage, FSM_coverage. 2)Functional Coverage:包括covergroup,SVA. Coverage Database的产生:包含所有的有关coverage的信息,默认放在simv.vdb文件夹下.

SV采用CRT的激励形式,而判断验证进度的标准也就是覆盖率(coverage). 覆盖率的两种指定形式:显式的,直接通过SV来指定出的,如SVA,covergroup. 隐式的,在验证过程中,随"register move"就可以由simulator得到的,如代码覆盖率等. 覆盖率类型:代码覆盖率---由仿真器直接提供,只能表示设计的冗余度,与spec关系不大.(toggle/expression/block) 功能覆盖率---与spec比较来发现,design是否行为正确,需要按ve

Cadence中的Incisive Comprehensive Coverage(ICC) solusion提供在仿真中的覆盖率分析. ICC中的覆盖率类型有两大类: 1)Code Coverage:主要检查代码的执行量,其中包括的小类有:Block Coverage(Branch Coverage), Statement Coverage(Expression Coverage),Toggle Coverage. 2)Functional Coverage:主要检查由PSL,SystemVer

现代社会是建立在各种以计算机为基石的软件技术基础之上的.随着日新月异的需求变化,软件系统越来越复杂.很多人觉得软件开发才是重要环节,但实际上,无法对大型软件进行有效的质量把控,就无法真正构建与维护大型软件.——系统中任何一个错误都可能导致整个系统的崩溃,造成无法弥补的损失,系统的任何一个微小的修改都可能引入新的缺陷导致维护困难重重. 然而,如何从极端庞大复杂的系统中迅速及时地找到故障所在,却是行业的一大难点.目前国内软件测试基本处于两种状态:一是绝大多数企业采用功能(黑盒)测试,二是部分对软件产

转载:http://blog.sina.cn/dpool/blog/s/blog_7853c3910102yn77.html VCS仿真可以分成两步法或三步法, 对Mix language, 必须用三步法.我呢,因为运用都是简单的非mix language,所以经常用一步法,因为这样省劲,但是对于跑regression最好还是两步法.VCS对应的waveform工具有DVE和Verdi, DVE因为是原生的,所以VCS对DVE非常友好.但DVE已经过时了,其对uvm等新feature支持的不好.

转自:https://blog.csdn.net/bcs_01/article/details/79803304 转自:https://blog.csdn.net/wonder_coole/article/details/79618696 1.VCS的仿真选项分编译(compile-time)选项和运行(run-time)选项,同时本文增加了调试选项. 1.1 VCS常用的编译选项 选项 说明 -assert dumpoff | enable_diag | filter_past 定义Syste

WebKit中的Web Inspector(Web检查器)主要用于查看页面源代码.实时DOM层次结构.脚本调试.数据收集等,日前增加了两个十分有用的新功能:覆盖率分析和类型推断.覆盖率分析工具能够可视化地精确显示JavaScript程序执行的部分.类型推断工具则可以直观地给重要变量加上类型信息的注释.这两项功能使得在Web Inspector中理解和调试JavaScript程序变得更加简便,编程体验得到了极大的提升. 覆盖率分析功能理解程序如何工作是一件复杂而繁琐的过程,需要知道在特定的输入情况

karma 的插件 karma-coverage 提供了测试代码覆盖率的支持. karma 的页面:http://karma-runner.github.io/0.8/config/coverage.html 进行了说明.karma 使用 Istanbul.实现覆盖率统计. 首先你需要安装这个 Karma 插件,然后需要在配置文件的三个地方进行配置. 安装 karma-coverage 当然了,你必须安装这个组件才能完成覆盖率统计.可以看到,在安装这个插件的时候,已经安装了 Istanbul .

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

kcov是在bcov基础上进行的,bcov已经很久没有维护了: 首先需要下载依赖库libdwraft,然后在configure时候进行指定: ./configure --with-libdwarf=/usr/local/lib 然后make;make install (1)悲催的是编译过程中出现了错误 ‘PTRACE_O_TRACECLONE’ was not declared in this scope 增加头文件<sys/ptrace> 同时对ptrace调用的地方进行强制类型转换,例如原

改进了几个点 1. 不用借助Instrumentation启动,正常启动即可: 2. 测试代码不用push到主分支,主分支代码拉到本地后用git apply patch方式合并覆盖率代码: 3. 测试完成后,连按两次back键把app置于后台,并自动上报覆盖率文件到服务器: 1. 新增覆盖率代码 src下新建一个test package,放入下面两个测试类 import android.util.Log; import java.io.File; import java.io.FileOutpu

此文来自于:https://www.cnblogs.com/cnsdhzzl/p/7638883.html EclEmma的简介 一个优秀的开源软件测试工具 eclipse的一个插件 能够对由 Java 语言编写的程序进行覆盖测试 能够在工作平台中启动 直接对代码覆盖进行分析 覆盖结果将立即被汇总并在Java源代码编辑器中高亮显示 也可程序运行的结果生成详尽的覆盖测试报告 可以结合JUnit使用 工作原理:Class Instrumentation(把统计代码插入编译好的.class文件)  

  尽管测试先行编程(test-first programming)和单元测试已不能算是新概念,但测试驱动的开发仍然是过去 10 年中最重要的编程创新.最好的一些编程人员在过去半个世纪中一直在使用这些技术,不过,只是在最近几年,这些技术才被广泛地视为在时间及成本预算内开发健壮的无缺陷软件的关键所在.但是,测试驱动的开发不能超过测试所能达到的程度.测试改进了代码质量,但这也只是针对实际测试到的那部分代码而言的.您需要有一个工具告诉您程序的哪些部分没有测试到,这样就可以针对这些部分编写测试代码并找出

概念 Jacoco:JaCoCo是一个开源的覆盖率工具,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. 插桩:程序插桩,它是在保证被测程序原有逻辑完整性的基础上在程序中插入一些探针(又称为“探测仪”,本质上就是进行信息采集的代码段,可以是赋值语句或采集覆盖信息的函数调用),通过探针的执行并抛出程序运行的特征数据,通过对这些数据的分析,可以获得程序的控制流和数据流信息,进而得到逻辑覆盖

测试覆盖率工具:EclEmma 2016-08-26 目录 1 测试覆盖率实现技术2 EclEmma介绍3 EclEmma测试覆盖率指标4 EclEmma安装5 示例项目介绍  5.1 创建项目  5.2 用Coverage as TestNG Suite跑用例  5.3 跑后结果  5.4 导出HTML报告   5.5 导入导出合并覆盖率Session  5.6 测试引用的jar包的覆盖率 1 测试覆盖率实现技术 返回 Instrumentation:代码注入,在产品代码的关键位置插入统计代码

背景 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. 对于开发者而言,代码覆盖率可以反馈两方面信息: 自测的充分程度. 代码设计的冗余程度. 尽管代码覆盖率对代码质量有着上述好处,但在 iOS 开发中却使用的不多.我们调研了市场上常用的 iOS 覆盖率检测工具,这些工具主要存在以下四个问题: 第三方工具有时生成的检测报告文

Jacoco介绍 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,C0coverage),分支(Branches,

> 本文章是我上一篇文章的升级版本,详见地址:https://www.cnblogs.com/xiaoluosun/p/7234606.html ## 为什么要做这个?1. 辛辛苦苦写了几百条测试用例,想知道这些用例的覆盖率能达到多少?2. 勤勤恳恳验证好几天,也没啥bug了,可不可以上线?有没有漏测的功能点?3. 多人协同下测试,想了解团队每个人的测试进度.已覆盖功能点.验证过的设备机型和手机系统等等. ## 数据采集和上报既然要做覆盖率分析,数据的采集非常重要,除了JaCoCo生成的.ec文

最近读了James大叔的一篇总结Tester类型的文章,获益良多.原文叫做Seven Kinds of Testers(链接:http://www.satisfice.com/blog/archives/893). 可爱的James大叔还对每种类型的Tester给出了忠告.其实后最三种并非专职的Tester,而是做着和Tester相关工作的其他工种. Administrative Tester-管理型Tester 该类型的Tester主要是做task或者做卡(敏捷项目中的Story卡),目标就是

工程效能领域,测试覆盖率度量总是绕不开的话题,我们也不例外.在七牛云,我们主要使用go语言构建云服务,在考虑系统测试覆盖率时,最早也是通过围绕原生go test -c -cover的能力来构建.这个方案,笔者还曾在 MTSC2018大会上有过专项分享.其实我们当时已经做了不少自动化工作,能够针对很多类型的代码库,自动插桩服务,自动生成TestMain()等方法,但随着接入项目越来越多,以及后面使用场景的不断复杂化,我们发现这套还是有其先天局限,会让后面越来越难受: 程序必须关闭才能收集覆盖率.如