代码覆盖率 代码覆盖率测试一般包括行覆盖,条件覆盖,FSM覆盖,翻转覆盖率等.在不同的代码级别有不同的覆盖率,Behavioral code包含line+condition+path(branch)+FSM:在RTL code包含line+condition+path+toggle+FSM:Gate-level Code只包含Toggle覆盖率. What is Code Coverage? Have all the line of the RTL been stimulated? Have a

iOS APP代码覆盖率统计 今年Q3季度领导给加了个任务要做前后端代码覆盖率统计, 鉴于对iOS代码代码比较熟就选择先从iOS端入手,折腾一整天后终于初步把流程跑通了记录如下 覆盖率监测的原理 Xcode中配置编译选项后, 编译后会为每个可执行文件生成对应的 .gcno 文件:之后在代码中调用覆盖率分发函数,会生成对应的 .gcda 文件. gcno:包含基本的块信息,以及代码行与块的映射关系: gcda:包含代码行执行的情况,以及覆盖率的信息归纳: 执行完测试后,提取goda并借助工具与gc

Android 代码覆盖率统计 本周开始准备统计Android自动化用例的代码覆盖率,将最终使用的方法记录下来. 覆盖率监测的原理 覆盖率监测的原理跟iOS上的原理差不多,大致的思路参考下吧, iOS自动化探索(十)代码覆盖率统计 Android使用的是JaCoCO覆盖率统计工具  jacoco 原理篇 必要知识储备或条件: 项目源码 Android Studio开发环境 基本了解Android项目结构 基础adb操作 同样如果以上说的几个都不懂也行, 让开发帮忙做这些然后编个代码覆盖率统计的包

之前在 https://www.cnblogs.com/zhouxihi/p/11453738.html 这篇写了一种统计Android覆盖率的方式 但是对于一些比较复杂或者代码结构不够规范的项目,有可能会出现统计不全的问题 这里记录下另外一种统计覆盖率的方法 之前提到的方式大致流程是: 启动APP -> 执行测试 -> 返回桌面 -> 生产覆盖率文件 今天要讲的方式大致流程是: 启动APP -> 执行测试 -> 发送adb请求 -> 生产覆盖率文件 具体步骤: 1.

gcov安装 Linux ver: gcov是gcc的自带功能 属于GNU 不用特别安装 Windows ver: 在windows下安装可以使用gcov的gcc 之前试过mingw和Cygwin64 Terminal,在后续可视化的过程中效果不是很理想,经过多方测试发现Strawberry Perl的GCC可以很好的满足后续可视化的需求.至于为什么mingw的后续可视化为什么不行 好像和llvm的仿真有关系…… 在安装完成Perl以后就就可以在windows下使用gcov了. gcovr安装

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(

目前针对于高级语言如C++,JAVA,C#等工程都有相关的代码覆盖率统计工具,但是对于oracle存储过程或者数据库sql等方面的项目,代码覆盖率统计和扫描工具相对较少. 因此针对这种情况,设计了代码覆盖率统计工具,其实oracle已经提供了较好的代码profiler包,本文主要介绍利用DBMS_PROFILER设计的代码覆盖率统计工具. 1.代码打桩 获取代码覆盖率的前提是,需要对被测代码进行profiler,也就是打桩,需要有一个计数器去统计被执行到的代码行.Oracle提供了一个有用的工具

GCOV是随GCC一起发布的用于代码覆盖率统计的工具,一般配合其图形化工具LCOV一起使用. 一.安装 GCOV不需要单独安装,LCOV下载后执行sudo make install即可完成安装. 二.使用 下面以针对hello.c文件的覆盖率统计为例,说明使用方法. #include<stdio.h> int main(int argc,char* argv[]) { ) printf("if\n"); else printf("else\n"); ;

安装 您可以通常的方式安装coverage.py.最简单的方法是使用pip: $ pip install coverage 要安装预发布版本,您需要指定--pre: $ pip install --pre coverage C扩展 Coverage.py包含速度的C扩展.强烈建议使用此扩展:它更快,并且需要支持许多coverage.py功能.大多数情况下,C扩展程序将在没有任何特殊操作的情况下安装. 如果您在Linux上安装,则可能需要在通过pip安装coverage之前安装python-dev

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过pip来安装: pip install coverage 如果安装后调用出现问题,请留意安装过程的报错信息,做对应的调整 1. r

Introduction Grunt 是一个基于任务的JavaScript 世界的构建工具 Mocha 是具有丰富特性的 JavaScript 测试框架,可以运行在 Node.js 和浏览器中,使得异步测试更简单更有趣.Mocha 可以持续运行测试,支持灵活又准确的报告,当映射到未捕获异常时转到正确的测试示例. Prerequisite nodejs项目文件目录结构如下 ├── config ├── controllers ├── models ├── lib ├── node_modules

什么是coveage? coverage是一个检测单元测试覆盖率的工具,即检查你的测试用例是否覆盖到了所有的代码.当你通过pip install coverage成功安装完coverage后,就会在python命令的同级目录,生成一个coverage可执行程序.coverage对应不同版本的python程序,生成了不同版本的可执行程序,如python2平台的coverage2,python3平台的coverage3,以及coverage-X.Y,X.Y为python的版本号. coverage命

1.新建一个maven工程,在src/main/java 下建一个CoverageTest.java 类 package test_junit; public class CoverageTest { public CoverageTest() { // TODO Auto-generated constructor stub } public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated method stub } publi

简介 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/ 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,C1coverage).圈复杂度(Cyc

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

概要 通过本篇文章,你将学会如何在Xcode5下使用统计XCTest测试代码的覆盖率,以及如何快速得到测试覆盖率的图形化报表. 为什么要特别说明Xcode5下的代码覆盖率统计,原因是,以前的方法在新环境下,结果不那么令人满意了: Code coverage doesn't work well with iOS 7 because iOS 7 does not call any code at the "end" of an app. iOS7 does not: allow you t

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

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

MapReduce Mapreduce:要操作的目标集合 Map:映射函数(生成键值对序列,作为reduce函数参数) //传入分组的key和需要统计的值 Reduce:统计函数 //格式化返回的参数对象 Query:目标记录过滤 //在mp之前对查询过滤条件 Sort:目标记录排序 Limit:限制目标记录数量 Out:统计结果存放集合(不指定使用临时集合,在客户端断开后自动删除)// 将结果输出到某张表内 Keeptemp:是否保留临时集合 Finalize:最终处理函数(对reduce返回

一.概述 数据剖析和数据检验: 用于数据的检查.清洗 . 统计步骤: 提供数据采样和统计的功能 分区: 根据数据里某个字段的值,拆分成多个数据块.输出到不同的库表和文件中. 脚本: Javascript 基础 二.数据剖析和数据检验 1.数据剖析 分析原始数据的数据类型.长度.值域等,属于ETL的第一步 kettle中使用DataCleaner进行数据剖析 首先需要在工具-marketPlace中安装改插件并重启:https://wiki.pentaho.com/pages/viewpage.a

ant+jacoco+jenkins+HttpRunnerManager代码覆盖率统计平台搭建 实现思路通过jenkins构建,并使用HttpRunnerManager异步实现报告更新与展示. 现在整理一下我的实现流程: 一.创建jenkins节点并启动此节点 1.jenkins系统创建nodes节点 2.生成镜像,创建并运行节点容器 二.jenkins创建job,使用jacoco运行程序 1.配置jdk和maven 2.创建job 3.maven构建并使用ant+jacoco启动脚本 4.创建