1.什么是单元测试? 顾名思义单元测试就是对软件系统中最小的单元(函数.类)做测试,类似焊接电路板前对每个电容器(电子元器件)的测试.从软件测试分级来看,单元测试是最底层也是离程序员最近的一层,一般由开发人员负责完成,是软件质量最基础的保证.当然单元测试的最终受益者也还是程序员,坚持编写单元测试代码不但可以提高程序质量减少BUG,还可以辅助其他程序员阅读已有代码,提升开发效率等等. 2.为什么我们都不够重视单元测试? 我相信每一个负责任的程序员都是非常重视单元测试的.当我们在新加.修改了某一个功

1. 关于代码覆盖率 衡量代码覆盖率有很多种层次,比如行覆盖率,函数/方法覆盖率,类覆盖率,分支覆盖率等等.代码覆盖率也是衡量测试质量的一个重要标准,对于黑盒测试来说,如果你不确定自己的测试用例是否真正跑过了系统里面的每一行代码,在测试的完整性上总要打些折扣.因此,业界几乎对各种编程语言都有自己的一套代码覆盖率解决方案.世界上最美的语言PHP当然也不例外.PHPUnit和Spike PHPCoverage提供了一套基于xdebug的代码覆盖率测试方案.在本文中,我将针对自己碰到的特定业务场景,讲

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.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

原文地址:http://www.moye.me/2014/12/03/express_coverage/ 引子 有群友问到Express怎么做 单元测试/覆盖率测试,这是上篇所遗漏的,特此补上 Express Web测试 做 Express Web 测试首先要面对的问题是在哪端进行测试: 客户端的请求响应测试是黑盒,需要预启动站点,且无法附加覆盖率测试 服务端的单元测试需要 Mock ,可附加覆盖率测试 我们需要对Express的路由做覆盖率测试,显然,我们会选择在服务端进行测试.这意味着:每个

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

声明:以下为老马的全栈视频教程的笔记,如果需要了解详情,请直接配合视频学习.视频全部免费,视频地址:https://ke.qq.com/course/294595?tuin=1eb4a0a4 nodemon 来进行自动重启 app 应用 $ npm i -g nodemon # 使用: nodemon app.js art-template 模板使用 官网: https://aui.github.io/art-template/zh-cn/index.html 第一步: 引入 art-templ

JaCoCo介绍 一.JaCoCo简述 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. 很多第三方的工具提供了对JaCoCo的集成,如sonar.Jenkins等. JaCoCo包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级覆盖(Instructions,C0coverage),分支(Branches,C1coverage).圈复杂度(Cyclomati

敏捷软件开发中,最重要实践的就是测试驱动开发,在单元测试层面,我们试着实现一个重要的指标就是测试覆盖率.测试覆盖率衡量我们的代码是否已经全部被测试到了. 但是指标本身不是目的,借助测试覆盖率检查,我们希望发现那些未被测试覆盖的代码,从而去思考如何测试那些代码的逻辑,进而更好的设计重构代码,让代码有更高的质量[1]. 谈到测试,正好最近在看<数学之美>,书中谈到的关于信息的一段话.我们要把代码的行为从不确定性,变成确定性,也是一样.从黑盒变成白盒,没有什么神奇的力量,唯有提供足够的信息,而测试中

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

Jacoco是Java Code Coverage的缩写,顾名思义,它是获取Java代码执行覆盖率的一个工具,通常用它来获取单元测试覆盖率.它通过分析Java字节码来得到代码执行覆盖率,因此它还可以分析任何基于JVM的语言(如Croovy.Kotlin)的覆盖率.本文不讨论如何用Jacoco获取单元测试的代码覆盖率,而是从Jacoco的原理出发,介绍如何通过Jacoco获取SIT或者UAT的测试覆盖率.更准确来讲,是获取一个应用执行过的代码占总代码的比率.包括字节码指令覆盖率,分支覆盖率,圈复杂

http://ns.jenkins.baidu.com/user/anyixing/my-views/view/Map_ut/job/poi-zhunru/ 1在http://ns.jenkins.baidu.com/user/anyixing/my-views/view/Map_ut/网站选择新建一个job 2,拷贝一个已存在的任务 3,修改对应的路径(尤其是svn的路径,url的路径)  Subversion   Modules   Repository URL             Lo

一.jacoco 简介 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:可以作为 javaAgent 探针监控 java 程序等等. 很多第三方的工具提供了对 jacoco 的集成,如 sonar.jenkins 等等. jacoco 包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级覆盖(Instructions,C0coverage).分支覆盖(Branches,C1coverage).圈复杂度(

前言 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,可以插桩到Ant.Maven中,可以使用其JavaAgent技术监控Java程序等. 那么本次主要使用对java代码进行覆盖率统计,比如A测试攻城狮在功能测试时/接口测试时,实际覆盖测试了多少java代码,可以作为一个评判. jacoco官网地址:http://www.eclemma.org(有墙) 一.jacoco基本介绍 1.jacoco是根据控制流Type来采用不同的探针插桩策略的.(植入探针) 2.探

一.如何评估测试过程的测试情况? 很多时候完成功能测试后就会发布上线,甚至交叉和回归都没有足够的时间去执行,然后通过线上的补丁对遗漏的问题进行修复.如果可以在发布前了解本次测试过程所覆盖代码执行的比例情况,那么就可以一定程度上反应测试的执行情况和系统的质量情况.     代码执行覆盖率是一种很好评估测试人员在执行测试过程中,所命中技术编码情况的手段,并可以从侧面评估系统的质量情况.我所在的项目前后端都是用Lua进行逻辑业务开发,这里分享如何使用Lua的debug模块进行代码执行覆盖率统计的实现.

作者:vivo 互联网服务器团队- Xu Shen 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. 一.为什么需要测试覆盖率 1.1 在日常研发过程中,经常发现一些问题 测试案例的设计凭经验,当研发一个新功能时,经常对测试场景估计不足,到上线后发现bug: 开发经常做一些需求之外的代码变更(代码小范围内重构或在开发过程中发现小缺陷随手改掉),导致测试任务无法测试到对

cobertura-maven-plugin是个什么鬼? cobertura-maven-plugin是一个校验单元测试用例覆盖率的工具,可以生成一个测试覆盖率报告,可以给单元测试用例编写提供参考. helloword cobertura-maven-plugin的使用也很简单,首先你要有源码,然后要有对这个源码编写的测试代码,最后在pom.xml中配置上cobertura-maven-plugin执行一行命令就可以了. 我们先来准备一个源码和测试用例: 要被测试的代码 package com.

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

2015-03-06   328   Unusual Data Types    ——You can carry this technique to extremes,putting all the variables in your program into one big,juicy variable and then passingit everywhere.Careful programmers avoid bundling data any more than is logically

版本: 1.3.0 update: 2017.9.25 一.编程规约 (一) 命名风格 1. [强制]代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始,也不能以下划线或美元符号结束. 反例:_name _name_name / __name__name __name __name / $Object$Object $Object $Object / name_name_ name_ / name$ name$ name$ / Object$ Object$ Object$ Object$2. [强制]代