简介 
  代码覆盖是一种用来度量已执行的软件测试水平的方法。收集覆盖度量数据的过程很简单:监测您的代码,并对所监测的版本运行测试。这样就可以生成相关数据,展示已执行哪些代码,或者更重要的是,未执行哪些代码。覆盖测试是对单元测试的完美补充:单元测试可以显示出是否代码按预期执行,而代码覆盖可以表明还需要对哪些代码进行测试。  大多数开发人员都能理解这一过程,也赞同其价值主张,他们通常追求            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            絮絮叨叨:想写的素材有很多,每次都是拖到最后也没写完,还是要多学习彭同学的 “先找软柿子捏” 。GCOV 工具简介gcov是一个测试代码覆盖率的工具。它是 gcc 自带的查看代码覆盖率的工具,无需额外安装,在嵌入式的 arm-eabi-none-gcc 中同样可以使用(需要重写部分系统函数)。使用效果如下图所示:程序运行完成后,可以查看每个文件的代码覆盖率情况,上面报告中展示了每个文件的行覆盖率,            
                
         
            
            
            
            三、测试数据的设计每一个测试思路最终都要转化成具体的数据才能来执行。关于测试数据设计的方法也不外乎那几种,就不再赘述了。此处单就一些经常易犯的错误,提出一些注意点,作为用例数据设计时的参考:1、尽量避免可能出现歧义测试结果的数据:即你设计的数据必须能唯一正确地反映出你所希望测试的结果。比如一组测试数据,有可能得到结果A或结果B,此时单用此数据来测试预期结果为A的用例,那明显就产生了歧义。2、对于不            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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。概念代码覆盖率:表示通过用Selenium或任何其他测试自动化框架进行的手动测试和自动化测试,测试用例覆盖的代码百分比。例如,如果源代码具有一个简单的if...else            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            JAVA代码覆盖率工具JaCoCo-实践篇  
  
 ZeusL  覆盖率 2016年08月29日  一、覆盖率项目中使用介绍   本节开始详细介绍下项目中的JaCoCo实战经验。 下图是覆盖率在实际在项目中的主要实施点:  分别详细介绍下:1.1 确定插桩方式 Android项目只能使用JaCoCo的离线插桩方式。 为什么?主要是因为Android覆盖率的特殊性: 一般运行在服务器            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            覆盖率检测是用来判断单测完整性的,jest 和 karma 都提供了这种功能:  覆盖率就是执行过的代码占总代码的比例,比如执行了多少行(Line),执行了多少个分支(Branch),执行了多少个函数(Function),执行了多少条语句(Statement)。用它比上总的数量就是覆盖率,分为行覆盖率、分支覆盖率、函数覆盖率、语句覆盖率等。看起来是不是很神奇,执行完一遍就能知道覆盖到了哪些代码,其            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文作者 @XINXI 为霍格沃兹测试学院优秀学员兼助教。前言代码覆盖(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。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%。于是乎,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            软件构造代码覆盖率定义常见的代码覆盖方式:代码覆盖的意义 #前言 由于在实验二的过程中间需要测试代码的覆盖率,本文将简要的介绍代码覆盖率的相关的知识。定义代码覆盖(code coverage).是软件测试中的一种度量,用来描述程序中源代码被测试的比例和程度。所得的比例称为代码覆盖率。在做单元测试的时候,代码覆盖率常常备用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的完成情况。代码覆盖            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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%。于是乎,测试人员费尽心思设计案例覆盖代码。用代码覆盖率来衡量,有利也有有弊。本文我们就代码覆盖率展开讨论,也欢迎同学们踊跃评论。首先,让我们先来了解一下所谓的“代码覆盖率”。我找来了所谓的定义:代码覆盖率 = 代码的覆盖程度,一种度量方式。上面简短精悍的文            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            java中测试覆盖率统计Jacoco1.插件依赖<plugin>
	<groupId>org.jacoco</groupId>
	<artifactId>jacoco-maven-plugin</artifactId>
	<version>0.8.6</version>
	<configuration>            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             推荐参考IBM开发社区的文章:http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-emma/     EMMA,一个用于检测和报告 JAVA 代码覆盖率的开源工具,我们很多情况下在单元测试中用它来代码的用例覆盖率,今天我们讲一下如何在功能测试的时候用emma统计我们的测试用例覆盖了多少java代码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            代码覆盖率VS测试覆盖率            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                            精选
                                                        
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            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。概念代码覆盖率:表示通过用Selenium或任何其他测试自动化框架进行的手动测试和自动化测试,测试用例覆盖的代码百分比。例如,如果源代码具有一个简单的if...else            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            由于需要修改该代码,因此我们将单元测试添加到以前未经测试的代码中。 由于已知任何程序包中的大多数代码都未经测试,因此很难获得有用的覆盖率指标。是否有可用的工具来测量差异代码覆盖率,即在给定变更集中被单元测试覆盖的代码修改百分比?对于.net,我使用NCoverCop sourceforge.net/projects/ncovercop来比较ncover的xml输出。 也许它可以适应您的Java输出            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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需求的实现,可以理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是增量覆盖率如图所示,在master分支提交了HelloController,然后从master拉了个新分支test;提交了第1次代码,增加了WorldController;提交了第2次代码,增加了DonController。增量的获取方式有两种:版本对比:在分支上,第2次提交和第1次提交版本对比的增量代码,就是DonController;第2次提交和刚从master拉取分支时版本对比的增量代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文为霍格沃兹测试学院优秀学员关于 Jacoco 的小结和踩坑记录。六、注意事项汇总修改 JAVA_OPTS 参数时,如果位置不对,可能造成代理无法启动。java -jar 启动时,-javaagent 参数,不能错误,否则可能造成代理不生效。Export MAVEN_OPTS 参数时,后续的所有 mvn 命令,都会带上此参数,因此相当于每次执行 mvn 命令,都会尝试启动代理,因此可能会出现 a            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            前言:最近工作需要将特别多的存储过程,转到Java程序中实现(JDBC连接数据库,存储过程方法的sql逻辑提取为Java代码逻辑实现),因涉及代码逻辑分支特别多,为保证代码逻辑能确保执行(怕某业务场景的分支代码块没有执行过,而开发人员无法确认代码是否存在一些bug)。 在此引用Jacoco用于代码覆盖率测试。下载JacocoEclEmma - JaCoCo Java Code Coverage L            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述Java应用代码的单元测试覆盖率工具Jacoco已经非常成熟及完善了。对于历史的Java项目很多都是没有单元测试的,往往在新的在迭代的过程中都希望能有变更代码行的单元测试覆盖率,从而提高迭代质量。本文介绍怎么基于jacoco和maven构建变更行单元测试覆盖率报告。对于全量单测覆盖率报告怎么使用可以参考Jacoco官方文档获取变更行要构建变更行测试覆盖率,那么首先我们要定位出源代码的变更文件和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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