CUnit安装 如果能联网的话,直接 yum install CUnit-devel.x86_64 就完成安装了,注意要安装devel版本,这样才能找到头文件. 编写单元测试代码 CUnit的测试是单线程启动,只能注册一个Test Registry, 一次测试(Test Registry)可以运行多个测试包(Test Suite),而每个测试包可以包括多个测试用例(Test Case),每个测试用例又包含一个或者多个断言类的语句. 具体到程序的结构上,一次测试下辖多个Test Suite,它对应

对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STATISTICS TIME ON会返回什么信

SQLSERVER读懂语句运行的统计信息 对于语句的运行,除了执行计划本身,还有一些其他因素要考虑,例如语句的编译时间.执行时间.做了多少次磁盘读等. 如果DBA能够把问题语句单独测试运行,可以在运行前打开下面这三个开关,收集语句运行的统计信息. 这些信息对分析问题很有价值. 1 SET STATISTICS TIME ON 2 SET STATISTICS IO ON 3 SET STATISTICS PROFILE ON SET STATISTICS TIME ON 请先来看看SET STA

虽然sonar支持ant工程的构建,但目前最大的不足是无法在分析过程中产生单元测试和覆盖率报告,这样在sonar面板上覆盖率板块就始终没有数据.但幸运的是,sonar可以读取已经生成好的报告,让报告的内容显示在sonar的覆盖率面板上. 首先需要配置sonar.dynamicAnalysis属性,这个属性有3个值,分别是true, false和reuseReports,默认值是true,即进行动态分析,但只对maven工程有效,要想读取外部的报告,需要将值设置为reuseReports. 然后是

之前系统的持续集成覆盖率工具使用的是cobetura,使用的过程中虽然没什么问题,但感觉配置比较麻烦,现在准备改用jacoco这个覆盖率工具来代替它.接下来我介绍一下jenkins配置jacoco,并且在sonar显示单元测试和集成测试覆盖率的过程. 用jacoco来实现单元测试的覆盖率比较简单,在ant脚本中先增加下面的任务: build.xml 1 2 3 <taskdef uri="antlib:org.jacoco.ant" resource="org/jaco

技术背景 本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用.量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识. 随机数的应用 在上一篇介绍量子态模拟采样的算法中,我们就使用到了随机数,随机数在各种蒙特卡洛方法与数值计算中,扮演着非常重要的角色.在金融领域,随机数则是在加密算法中扮演重要角色,其风险在于,如果随机数可被预测,那么恶意用户就可以利用这一特点,破解对称加密甚至是非对称加密的算法(非对称加密如RSA算法的私钥的挑选其实也有可能使用到随机数)

前提:单元测试和被测代码在一个仓库 maven的pom配置 依赖增加 <dependency> <groupId>org.jacoco</groupId> <artifactId>org.jacoco.agent</artifactId> <version>0.8.3</version> <scope>test</scope> </dependency> <!-- https://

gcov lcov genhtml工具      gcov伴随gcc 发布.gcc编译加入-fprofile-arcs -ftest-coverage 参数生成二进制程序,执行测试用例生成代码覆盖率信息. 使用这些工具产生代码覆盖率的统计,需要经过:编译参数设置&编译.运行.gcov生成覆盖信息.locv生成 html报表数据.genhtml根据报表数据生成可视化的html报告 这几个步骤 编译参数设置&编译     用GCC编译的时候加上-fprofile-arcs -ftest-cov

统计信息的含义与作用                                                                                                                                                      对于同一句话,SQL SERVER 有很多种方法来完成它.有些方法适合于数据量比较小的时候,有些方法适合于数据量比较大的时候.同一种方法,在数据量不同的时候,复杂度会有非常大的差别

前几天帮同事优化了个SQL,原写法使用多个子查询这里不再重现了,大家都遇到过这样一种情况,在项目后期的维护中, 修改别人的SQL代码,超过30行的语句,多层子查询,读起来很坑,时间久的项目伴随着人员的流通,你可能就不知道原作者写这一堆的SQL是干什么用的, 当然碰到部分有注释习惯的朋友还是好点的,过长的SQL后期维护性与可读性很差,并且一般情况下性能也经不起推敲. 对于长的,复杂的SQL可以有很多种处理方式 1.沉到业务中取处理,拆分SQL 2.抽取公用统计属性,建立冗余表 上边简单列举这两种,

1.SQL统计某字段的出现次数 比如统计某个表中,姓名出现的次数:select name,count(*) from biao group by name having count(*) > 2 关键是用分组:group by,且经常和聚合函数一起使用 比如:统计用户表中的匿名字段的出现次数 SELECT  a.user_anon_name as anon_name  , COUNT(a.user_anon_name) as num FROM xm_user a GROUP BY a.user_

已知有表game_info 如下 date_info result_info 2018-2-4 win 2018-2-4 lose 2018-2-4 win 2018-2-4 lose 2018-2-5 lose 2018-2-5 lose 2018-2-5 lose 问如何查询得到如下结果? date_info win lose 2018-2-4 2 2 2018-2-5 0 3 首先创建表create table game_infdate_info not null, result_info

SQL语句实例: select count(id) as num from public.user where cast((CURRENT_TIMESTAMP-login_timed) day as integer )<=1; 或 select count(id) as num from public.user where cast((CURRENT_TIMESTAMP-login_timed) hour as integer )<=24; 大家能够依据表结构稍作调整后使用

select year(createdate) 年,month(createdate) 月,count(1) from public_cms_arcwhere (userid in (select id from  cms_admin where userid='392') or userid='392')group by year(createdate),month(createdate)order by year(createdate) desc,month(createdate) desc

WITH TMP_EXECUTOR(EXECUTOR,EXECUTORNAME) AS ( SELECT DISTINCT T.EXECUTOR ,T1.FULLNAME AS EXECUTORNAME FROM (SELECT DISTINCT T1.TASKID , T2.EXECUTOR FROM RT_CALLTASKDEF T1 LEFT JOIN RT_CALLTASKREC T2 ON T1.TASKID = T2.TASKID ' AND DATE (T1.EXPECTSTART

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

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

前面的章节我们完成了任务管理主要功能的开发及单元测试编写,可如何知道单元测试效果怎么样呢?测试充分吗?还有没有没有测到的地方呢? 本章节我们介绍一个统计测试代码覆盖率的利器Coverage,Coverage.py (以下简称 Coverage)是 Python 测试界最为流行的一个库之一,用来统计测试覆盖率.测试覆盖率可以从一个角度衡量代码的质量,覆盖率越高,说明测试越充分,代码出现 bug 的几率相对也就越小.当然需要明确的是,测试覆盖率仅仅只是衡量代码质量的一个角度,即是否有代码未经过单元测

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

Jacoco收集单元测试.集成测试和系统功能测试覆盖率 2020-02-27  目录 1 安装版本2 被测系统代码示例3 收集单元测试覆盖率4 收集集成和功能测试覆盖率 代码覆盖率可在单元测试.系统测试和系统功能测试中使用 单元测试:测试左移,在代码提交前,可制定覆盖率要求,若不满足,不能提交 集成测试:接口测试 系统功能测试:通过用户界面操作 1 安装版本 返回 jacoco-0.8.2.zip 解压到:D:\software\jacoco apache-ant-1.10.6-bin.zip