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  • @unclebobmartin 100%的代码覆盖率无济于事,可以使您更安全,而事实并非如此。 @nicolas_frankel 100%的代码覆盖率不是成就,而是最低要求。 如果编写一行代码,则最好对其进行测试。 ...

    分支覆盖率 代码覆盖率

    本文的基础是我和罗伯特·马丁先生(2011年4月8日)之间的一系列推文:

    1. 如果覆盖率达到100%,则不知道系统是否正常运行,但是您确实知道编写的每一行都按您的预期工作。
    2. @unclebobmartin 100%的代码覆盖率无济于事,可以使您更安全,而事实与事实没有什么不同。
    3. @nicolas_frankel 100%的代码覆盖率不是成就,它是最低要求。 如果编写一行代码,则最好对其进行测试。
    4. @unclebobmartin我可以得到100%的代码覆盖率,并且不进行任何测试,因为如果没有断言。 停止将覆盖范围作为目标,这只是一种方法!

    这让我有些无语,甚至更多来自像马丁先生那样受人尊敬的人。 由于我的论点远远超出了140个字符的限制,因此,我准备了一个完整的文章。

    代码覆盖率没有任何测试

    让我们从M. Martin的基本断言开始,即100%的代码覆盖率确保每条代码行的行为均符合预期。 没有东西会离事实很远!

    代码覆盖率只是一种跟踪测试执行过程中流经过的位置的方法。 由于覆盖范围是通过检测实现的,因此代码覆盖范围也可以在执行标准应用程序期间进行测量。

    但是,测试是通过提供输入并验证输出是否是所需的代码来执行一些代码。 在Java应用程序中,这是在诸如JUnit和TestNG之类的框架的帮助下在单元级别完成的。 两者都使用assert()方法检查输出。

    因此, 代码覆盖率和测试是完全不同的东西 。 极端地讲,我们可以代码覆盖整个应用程序,即达到100%,而不必测试任何一行,因为我们没有断言!

    100%覆盖意味着测试所有内容

    并非我们所有的代码都不是关键也不复杂。 实际上,有些甚至可以说是彻头彻尾的琐事。 任何疑问? 然后考虑吸气剂和二传手。 即使任何值得一试的IDE都能为我们忠实地生成它们,是否应该对其进行测试? 如果答案是肯定的,则还应该考虑测试所使用的框架 ,因为与生成的getter和setter相比,它们是bug的来源更大。

    目标与实现方式之间的混淆

    M. Martin的第二个主张是要求代码覆盖率达到100%。 我希望有所不同,但是我使用“要求”一词具有不同的含义。 业务分析师将业务需求转换为功能需求,而架构师将其转换为非功能需求。

    代码覆盖率和单元测试只是减少bug发生率的一种方式,而并非必需条件。 实际上,只要软件满足他们的需求,用户就不会在乎平均代码。 只有IT部门,并且只有在应用程序寿命长的情况下,才可能对高代码覆盖率感兴趣 ,甚至没有100% 的兴趣

    成本效益

    我了解到,在某些特定情况下,软件不会失败:在外科手术或航空航天领域,生命受到威胁,而在金融应用程序中,单次失败可能造成数百万甚至数十亿美元的损失。

    但是,到目前为止,我微不足道的经验告诉我,无论我们是否想要,钱都占了上风。 等式非常简单:测试的成本是多少,错误的成本是什么,其可能性如何。 如果错误的代价是人类的生命,并且可能性很高,那么最好像地狱般对应用程序进行测试。 相反,如果错误的成本为半个工日,且可能性很低,为什么我们要花1个工日来进行提前纠正呢? 技术债务的观点有助于我们回答这个问题。 而且,这是经理必须在IT的帮助下做出的决策。

    重点是, 在大多数软件中 ,实现100%测试(而不是100%覆盖率)是过头的

    为了它

    最后但并非最不重要的一点是,我在我的工作中看到了一些有趣的异常行为。

    首先是质量是为了质量。 我是一名技术人员,我必须承认:“哇,如果我对此进行测试,我可以获得1%的代码覆盖率!” 有必要吗? 更重要的是,它增加了可维护性或降低了错误的可能性吗? 在任何情况下,您都应该问自己这些问题。 如果两个答案都不都是,那就算了。

    团队之间的挑战稍有不同。 挑战是好的,因为它们可以创建一个模拟并可以使每个人都变得更好,但是挑战的对象应该带来一些附加值,而原始代码覆盖率却没有。

    最后,我已经对此进行了讨论 ,但是那里的一些自负者只是在写简历而做事,100%的覆盖率只是其中之一。 这很不好,如果您对这些人有任何影响,则应努力使他们朝着更面向项目的目标(例如100%确定接受测试)进行定向。

    结论

    通过上述论点,我毫无疑问地证明了诸如“我们必须实现100%的代码覆盖率”或“这是要求”之类的断言不能被视为一般规则,并且在没有适当上下文的情况下完全是胡说八道。

    对于我自己,在开始项目之前,要做的事情之一就是与所有相关团队成员(主要是QA,PM和开发人员)就一定程度的代码覆盖率达成共识。 然后,我非常谨慎地解释说,此度量标准不是一成不变的,我列出了获取方法/设置方法,也没有断言是人为地增加它的方法。 代码越关键和越复杂,它应该具有的覆盖范围就越大。 如果可以选择的话,我宁愿没有达到约定的数量,也要经过严格的测试。

    对于团队来说,拥抱质量是一个值得追求的目标。 如果我们设定SMART目标,则甚至可以实现:100%的代码覆盖率仅是可衡量的,这就是为什么最好忘记它,越早越好,并专注于更多面向业务的目标的原因。

    翻译自: https://blog.frankel.ch/100-code-coverage/

    分支覆盖率 代码覆盖率

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  • 分支覆盖率 代码覆盖率 公共代码基金会致力于为国际公共组织(例如地方政府)启用开放和协作的公共目的软件。 为此,我们通过代码库管理在代码库级别支持软件。 我们还发布了公共代码标准 (在撰写本文时,其草稿...

    分支覆盖率 代码覆盖率

    公共代码基金会致力于为国际公共组织(例如地方政府)启用开放和协作的公共目的软件。 为此,我们通过代码库管理在代码库级别支持软件。 我们还发布了公共代码标准 (在撰写本文时,其草稿版本为0.1.4),这有助于开源代码库社区构建可被其他组织成功重用的解决方案。 它包括针对决策者,经理,开发人员,设计师和供应商的指南。

    除其他外,该标准解决了代码覆盖率或运行自动化测试套件时执行了多少代码。 这是一种衡量代码包含未检测到的软件错误的可能性的方法。 在标准的“使用持续集成”要求中 ,它说:“ 应该监视源代码测试和文档覆盖范围。” 此外, 检查此要求的指南指出:“代码覆盖率工具检查覆盖率是否为代码的100%”。

    在我从事超过二十年的软件开发生涯中,我从事大型和小型代码库的工作,其中一些代码覆盖率很高。 但是我贡献的所有重要代码库都没有报告100%的测试覆盖率。 这使我怀疑是否将遵循“ 检查覆盖率是否为100% ”的指导。

    以前,我认为100%的测试覆盖率是值得追求的,但是在大多数代码库中可能不值得花这笔钱,而且在少数代码库中可能并不现实。

    随着时间的推移,覆盖率工具变得越来越智能和可调。 语言变得越来越轻,库变得越来越容易模拟和测试。 那么,今天100%的功能覆盖范围有多不合理?

    资源枯竭

    我贡献的高质量但测试覆盖率较低的代码库恰巧是用C或C ++编写的。 快速浏览一下这些代码库,就会发现一类常见的低覆盖率情况,在资源耗尽的情况下,我会把它们搞混:内存不足,磁盘空间不足等。

    这是一个简单的代码示例,它不检查资源是否耗尽。 在这种情况下,内存分配失败:

    
       
    char * buf = malloc ( 80 ) ;
    sprintf ( buf, "hello, world" ) ;

    此示例代码需要分配一个小缓冲区,因此调用malloc(80) ,并且malloc通常返回一个指向80字节内存的指针……但这会失败。 在malloc返回NULL的情况(不太可能)的情况下,上面的代码将继续使用NULL指针调用sprintf ,这会导致崩溃。 在C代码中,典型的做法是执行以下操作:

    
       
    char * buf = malloc ( 80 ) ;
    if ( buf == NULL ) {
        fprintf ( stderr , "malloc returned NULL for 80 bytes? \n " ) ;
        return NULL ;
    }
    sprintf ( buf, "hello, world" ) ;

    此代码防止malloc返回NULL ,这是更好的选择。 但是,面对这种资源枯竭而创建正确行为的测试可能非常困难。 当然,这并非不可能,并且有多种方法。 许多方法导致脆弱的测试,随着时间的流逝需要大量的维护,而这些测试一开始就非常耗时。

    勘探

    考虑到这一点,我决定进行一个小实验,看看是否可以从这个严格的100%标准中了解成本和后果。

    由于我进行了一些嵌入式系统开发,因此我多年来在嵌入式项目中开发并重用了一些C库。 我决定查看其中的一些库,看看将它们提高到100%代码覆盖率将是多么困难。 在此过程中,我注意了对代码清晰度,代码结构和性能的影响。

    具有预先存在的依赖项注入的库

    第一步是通过将代码覆盖率添加到代码库中来进行度量。 由于这是C语言,因此默认情况下, gcc使用--coverage选项提供了很多功能 ,而lcov (使用genhtml )可以很好地完成报告; 因此,此步骤很容易。 我希望开始的覆盖范围会不错-确实如此,但是它有一些未经测试的分支,以及围绕错误情况和错误报告的预计差距。

    我使错误报告可插入,因此在以前未经测试的分支中,更容易捕获错误消息并对其进行断言。

    由于此代码已经允许mallocfree的可插入实现,因此可以编写一些可以将内存分配失败注入到其中的malloc和free包装器非常简单。 一两个小时之内,就覆盖了。

    在此过程中,我意识到,从调用客户端代码的角度来看,有一种情况不可能区分发生错误的情况和NULL是有效返回值的情况。 对于您的C程序员,它基本上类似于以下内容:

    
       
    /* stashes a copy of the value
     * returns the previously stashed value */

    char * foo_stash ( foo_s * context,
                    char * stash_me,
                    size_t stash_me_len )
    {
        char * copy = malloc ( stash_me_len ) ;
        if ( copy == NULL ) {
            return NULL ;
        }
        memcpy ( copy, stash_me, stash_me_len ) ;
        char * previous = context - > stash ;
        context - > stash = copy ;
        /* previous may be NULL */
        return previous ;
    }

    我调整了API,以允许显式提供错误信息。 如果您是C开发人员,那么您知道可以通过多种方法来实现。 我选择了类似的方法:

    
       
    /* stashes a copy of the value
     * returns the previously stashed value
     * on error, the 'err' pointer is set to 1 */

    char * foo_stash2 ( foo_s * context,
                    char * stash_me,
                    size_t stash_me_len,
                    int * err )
    {
        char * copy = malloc ( stash_me_len ) ;
        if ( copy == NULL ) {
            * err = 1 ;
            return NULL ;
        }
        memcpy ( copy, stash_me, stash_me_len ) ;
        char * previous = context - > stash ;
        context - > stash = copy ;
        /* previous may be NULL */
        return previous ;
    }

    如果没有测试资源枯竭,我可能要花很长时间才能注意到API的这个(现在很明显)缺点。

    为了使lcov报告100%的测试覆盖率,我不得不告诉编译器不要内联任何代码 ,即使在优化级别为零时,我也知道它可以执行此操作。

    当嵌入到实际固件中时,编译器可以优化未使用的间接寻址。 因此,在源代码中添加的间接寻址不会对编译后的固件造成实际性能损失。

    当然,这是简单的库。

    一个更典型的图书馆

    一旦确定了一种在测试中注入内存分配失败的方法,我便决定移至另一个库,但是malloc和free尚未可插入。 我有问题。 这将对代码库造成多大的影响? 它会使代码混乱,使其不清楚吗? 会花多长时间?

    尽管我并不总是记录覆盖率指标,但是我坚信测试:20多年前,我了解到,如果我在实现代码之前编写测试和客户端代码,我的代码就会有所改善,而且我一直以这种方式工作以来。 (在“ 测试驱动开发:示例”中 ,您可以在确认中找到我的名字。)但是,当我向第二个库添加代码覆盖率报告时,我很惊讶地发现(过去的某个时候)我添加了库中有一对函数,而无需为其添加测试。 毫无疑问,其他未经测试的领域是用于处理内存分配失败的代码。

    当然,为这对未经测试的功能编写测试非常容易。 覆盖率工具还显示,我有一个带有未经测试的代码分支的函数,只看一眼便发现其中包含一个错误。 修复很简单,但是考虑到我使用该库的不同项目,我惊讶地发现了一个错误。 尽管如此,这还是一个令人谦卑的提醒,即错误经常隐藏在未经测试的代码中。

    接下来是更具挑战性的内容:资源枯竭测试。 我首先介绍了一些用于malloc / free函数指针的全局变量,以及一个用于保存内存跟踪对象的变量。 一旦可行,我将这些变量从全局范围移到已经存在的上下文参数中。 重构代码以允许必要的间接访问仅花费了几个小时(比我预期的要少的时间),并且添加的复杂性可以忽略不计。

    感言

    我从第一个库中得出的结论是,这是值得的。 现在,代码更加灵活,调用者的API也更加完整,编写故障注入工具非常容易。

    从第二个库中,我想起了即使可插拔较少的代码也可以进行测试,而不会增加不必要的复杂性。 代码得到了改进,我修复了一个错误,并且我对代码更有信心。 同样,能够插入备用内存分配器的附加模块化功能是将来可能会更有价值的功能。

    排除注释是lcov的一项功能,可导致覆盖率报告忽略代码块。 有趣的是,我认为在两个库中都不需要使用排除注释。

    我比以往任何时候都可以肯定的是,通过投资于测试覆盖范围,即使是非常好的代码也可以得到改善。

    这两个代码库都很小,已经具有一定的模块化,从良好的测试角度出发,都是单线程的,并且不包含图形UI代码。 如果我想在我贡献的更大,更单一的代码库之一中解决这个问题,那将变得更加困难并且需要更多的时间投入。 在代码的某些部分中,我可能仍会得出结论,最好的办法是通过调整工具来“作弊”以不报告某些代码部分。

    就是说,我估计达到报告100%的代码覆盖率所需的时间大大少于我在进行此探索之前的估计时间。

    如果您碰巧是C程序员,并且想看一个运行示例,包括gcov / lcov用法,我提取了内存不足的注入代码,并将其放在示例存储库中

    您是否已通过测试将代码库的覆盖率提高到100%,还是尝试过? 你的经验是什么? 请在评论中分享。

    翻译自: https://opensource.com/article/20/4/testing-code-coverage

    分支覆盖率 代码覆盖率

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  • 代码覆盖率和测试覆盖率 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。 尽管这些术语有时会互换使用,因为它们的基本原理相同。 但是它们并不像您想象的那样相似。 很多时候,我注意到测试团队和开发团队...

    代码覆盖率和测试覆盖率

    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。 尽管这些术语有时会互换使用,因为它们的基本原理相同。 但是它们并不像您想象的那样相似。 很多时候,我注意到测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。 这就是为什么我想到写一篇文章来详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。

    代码覆盖率与测试覆盖率:它们有何不同?

    代码覆盖率:指示通过用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,如果您的源代码具有一个简单的if ... else循环,则如果您的测试代码将覆盖这两种情况(即if&else),则代码覆盖率将为100%。

    测试范围:包括测试作为功能需求规范,软件需求规范和其他必需文档的一部分而实现的功能。 例如,如果要对Web应用程序执行跨浏览器测试 ,以确保您的应用程序是否可以从其他浏览器很好地呈现? 您的测试范围将围绕验证了Web应用程序的浏览器兼容性的浏览器+操作系统组合的数量。

    了解了代码覆盖率和测试覆盖率之间的基本区别之后,让我们跳入有关代码覆盖率和测试覆盖率的更多详细信息。

    深入了解代码覆盖率

    开发人员在单元测试期间执行代码覆盖,以验证代码实现,从而几乎执行所有代码语句。 大多数代码覆盖率工具都使用静态工具,将监视执行的语句插入到代码中的必要位置。 尽管添加检测代码会导致整体应用程序大小和执行时间增加,但与通过执行检测代码生成的信息相比,开销却很小。 输出包括一个详细描述测试套件测试范围的报告。

    为什么要执行代码覆盖率?

    单元测试主要用于在单个单元级别上测试代码。 由于单元测试由开发人员自己编写,因此他对应该作为单元测试的一部分包含的测试具有更好的可见性。 单元测试有助于提高软件的整体质量,但是始终存在关于组成单元测试的测试数量的问题。 测试套件中是否有足够数量的测试方案? 我们应该添加更多测试吗? 代码覆盖率是所有这些问题的答案。

    随着产品开发的进行,新功能以及修复程序(针对测试过程中产生的错误)将添加到发布周期中。 这意味着测试代码可能还需要更改,以便通过开发过程中进行的软件更改来保持更新。 在项目开始时设定的测试标准必须与后续的发布周期保持一致,这一点很重要。 代码覆盖率可用于确保您的测试符合这些标准,并且质量最好的代码进入生产阶段。

    代码覆盖率更高; 出现未检测到的错误的机会越低。 在某些组织中,质量团队设置在将软件推向生产阶段之前需要实现的最小代码覆盖量。 这样做的主要原因是为了减少在产品开发的后期发现错误的可能性。

    如何执行代码覆盖率?

    代码覆盖范围有不同的级别,代码覆盖率的一些常见子类型为:

    • 分支机构覆盖范围–分支机构覆盖范围也称为决策覆盖范围,用于确保决策过程中使用的每个可能的分支都得以执行。 例如,如果您使用代码中的If…Ans条件语句或Do…While语句合并后备跨浏览器兼容性,作为覆盖范围的一部分; 您必须通过提供适当的输入以使跨浏览器兼容的网站来确保对所有分支(即If,Else,Do和While)进行测试。
    • 功能覆盖范围–功能覆盖范围可确保测试必要的功能(尤其是导出的功能/ API)。 这还应包括使用不同类型的输入参数测试功能,因为这也将测试功能中使用的逻辑。 一旦测试了代码中的所有功能,功能覆盖率将为100%。
    • 语句覆盖率–这是一种重要的代码覆盖率方法,其中必须以某种方式编写测试代码,即源代码中的每个可执行语句至少执行一次。 这也包括极端情况或边界情况。
    • 循环覆盖–这种方法是确保源中的每个循环至少执行一次。 可能会根据您在运行时获得的结果来执行某些循环,同样重要的是测试此类循环以使代码万无一失。

    为了检查代码覆盖率,使用了一种称为检测的方法。 工具可用于监视性能,插入跟踪信息以及诊断源代码中的任何类型的错误。 仪器种类繁多,取决于所使用的仪器方法,可能会有最小的性能(和时序)开销。

    仪器类型

    仪器分为三种主要类型

    • 代码检测-这里的源代码是在添加检测语句之后编译的。 编译应使用常规工具链完成,编译成功将导致生成检测装配。 例如,为了检查在代码中执行特定功能所花费的时间,可以在功能的“开始”和“结束”中添加检测语句。
    • 运行时检测–与代码检测方法相反,此处的信息是从运行时环境(即在执行代码时)收集的。
    • 中间代码检测–在这种检测中,通过向已编译的类文件中添加字节码来生成检测类。

    根据测试要求,您应该选择正确的代码覆盖率工具以及该工具支持的最佳检测方法。

    代码覆盖率工具

    有许多支持不同编程语言的代码覆盖工具,其中许多还可以兼用作QA工具。 许多工具可以与构建工具和项目管理工具集成在一起,从而使它们更加强大和有用。 选择开源代码覆盖率工具时,应检查该工具支持的功能以及该工具是否正在积极开发中。 基于这些因素,以下是一些流行的开源代码覆盖工具。

    1. Coverage.py –这是Python的代码覆盖工具。 顾名思义,它可以分析您的源代码并确定已执行代码的百分比。 它是用Python开发的。 它是免费的,您可以参考https://coverage.readthedocs.io/en/coverage-5.0.3/了解更多信息。
    2. Serenity BDD –支持Java和Groovy编程语言,Serenity BDD是一个流行的开源库,主要用于更快地编写出色的质量验收测试。 您可以使用故事和史诗进行测试,并为这些故事和史诗计算代码覆盖率。 因此,生成的测试报告实际上更具说明性和叙述性。 您可以将这些自动化测试映射回您的需求中。
      它可以与JUnit,Cucumber和JBehave一起使用。 Serenity BDD可以轻松地与Maven,Cradle,JIRA和Ant集成。 如果您使用Selenium WebDriver或Selenium Grid框架进行自动化测试,则选择Serenity BDD将具有巨大优势,因为它与Selenium兼容。 您可以参考https://www.thucydides.info/#/documentation了解更多信息。
    3. JaCoCo – JaCoco是Java的代码覆盖工具。 尽管还有其他选项,例如Cobertura和EMMA,但由于长时间没有更新,因此不推荐使用这些工具。 JaCoCo工具是Eclipse Foundation的一部分,它替代了Eclipse中的EMMA代码覆盖率工具。 除了积极开发JaCoCo之外,使用JaCoCo的另一个优势是可以与CI / CD和项目管理工具(例如Maven,Jenkins,Gradle等)无缝集成。请访问官方网站以获取更多信息。
    4. JCov – JCov是测试框架不可知代码覆盖工具。 它可以轻松地与Oracle的测试基础架构JavaTest和JTReg集成。 尽管尚未积极开发,但对即时检测和脱机检测的支持是使用JCov的主要优势。 请访问https://wiki.openjdk.java.net/display/CodeTools/jcov了解更多信息。
    5. PITest –大多数代码覆盖率工具都会检查代码的分支覆盖率,语句覆盖率,循环覆盖率等,并给出覆盖率结果。 尽管这些信息对于提高测试代码的质量很有用,但是测试并不能告诉您自动化测试在发现错误方面的表现如何。 这是变异测试非常有用的地方。
      PITest是一种非常流行的代码覆盖工具,用于Java和JVM的变异测试。 它通过修改您的测试代码来完成变异测试的工作,并且现在在此修改后的代码上执行单元测试。 如果使用此代码发现了错误,即PITest添加了额外的代码后,则单元测试是万无一失的。 否则,由于尚未发现问题,因此需要更改。 PITest易于使用,快速且正在积极开发中。 它还与流行的CI / CD工具集成在一起,使其更加有用。 有关更多信息,请访问http://pitest.org/

    深入了解测试覆盖率

    与代码覆盖率是白盒测试方法不同,测试覆盖率是黑盒测试方法。 以最大范围覆盖FRS(功能需求规范),SRS(软件需求规范),URS(用户需求规范)等中提到的需求的方式编写测试用例。由于测试是从这些文档中衍生的,因此自动化的机会很小/没有机会。

    如何执行测试覆盖率?

    与代码覆盖率一样,也可以通过不同类型的测试来评估测试覆盖率。 但是,应遵循哪种测试完全取决于您的业务主张。例如–在以用户为中心的Web应用程序中,可能会出现UI / UX测试比功能测试具有更高优先级的情况,而在其他类型的应用程序中(例如银行,金融); 可用性测试,安全性测试等可能更为重要。

    以下是一些测试覆盖率机制:

    • 单元测试–这种测试在单元级别/模块级别执行。 在单元级别遇到的错误可能与在集成阶段遇到的问题不同。
    • 功能测试–在功能测试中,将根据功能需求规范(FRS)中提到的要求对功能/功能进行测试。
    • 集成测试–由于软件是在系统级别进行测试的,因此也称为系统测试。 一旦集成了所有必需的模块,便会执行此类测试。
    • 验收测试–全部取决于验收测试的结果,是否将产品发布给最终消费者/客户。 在此,开发人员可以从Web应用程序的测试人员和SME获得绿色通道的批准,然后才将代码更改从暂存环境推送到生产环境

    要注意的另一个重要点是,测试覆盖范围的目的和含义可能会根据执行测试的级别而有所不同。 它还取决于执行黑盒测试的产品类型。 用于测试手机的测试覆盖率指标将不同于用于电子商务网站测试的指标。 一些分类如下:

    • 功能覆盖范围–在此情况下,以最大程度覆盖产品功能的方式开发测试用例。 例如,如果为测试人员分配了测试电话拨号程序应用程序的工作, 他应确保所拨打的号码长度正确。 如果测试是在印度完成的,则手机号码最多为10位数字; 否则它应该闪烁一个错误。 与此类似,必须根据产品团队设置的优先级对所有必需和可选功能进行测试。
    • 风险范围–每个产品/项目需求文档都有一节提到与项目相关的风险和缓解措施。 尽管某些风险(例如,业务动态的变化)超出了计划/开发/测试团队的范围,但在测试阶段仍需要解决一些风险。
      例如,在开发商业网站时,应该以非常快速的页面访问方式来设置服务器基础结构。 根据访问网站的位置(即国家,城市等),应选择最接近的服务器来加载网站。 否则,整个体验将受到阻碍。 测试团队还应该执行负载测试,其中当多个用户尝试同时访问该网站时即完成性能测试时,即网站上流量巨大的场景。 如果这些测试的结果不好,则可能会导致用户体验低于平均水平(这可能会带来巨大的风险)。
    • 需求范围–这里定义测试的方式是最大程度地覆盖各种需求规范文档中提到的产品需求。
      例如,如果您正在测试预安装的SMS应用程序,则需要确保正确设置默认语言,例如,如果手机在英语不是主要语言的国家/地区销售,例如中国; 默认的SMS语言应为中文,并适用于其他客户(例如印度); 默认语言应为英语。

    测试覆盖率工具

    在代码覆盖率的情况下,度量标准是通过测试用例/测试套件测试的代码的百分比。 因此,可以量化测试结果,即在100 LOC(代码行)中,代码覆盖率为80行。 这意味着代码覆盖率为80%。 由于执行测试以验证功能要求,因此无法量化测试覆盖率的结果。 您还可以提出可以在单个测试中测试多个需求的黑盒测试,例如,为了在简单的电子邮件登录页面中测试失败情况,您可以编写一个测试用例,输入不带@的电子邮件地址符号,然后尝试继续登录。 这将测试登录页面的功能,并检查用于验证电子邮件地址格式的逻辑是否按要求工作。

    尽管在少数情况下必须编写测试代码来达到测试覆盖率要求,但是在某些情况下,您可能仍需要使用一些流行的测试框架。 两种最受欢迎​​的测试框架是:

    • JUnit – JUnit是Java的单元测试框架。 它也可以用于UI测试。 它是开源的,并且在TDD(测试驱动开发)的开发中被认为很重要。 开发人员和测试人员使用JUnit编写和执行重复的测试。 这也使它成为回归测试的流行框架。 有关更多信息,请参阅https://junit.org/junit5/

    使用JUnit首先运行Selenium Automation测试脚本

    • PyUnit – PyUnit(也称为Python单元测试框架)是一种广泛用于单元测试的广泛使用的测试框架。 它是JUnit的Python端口,由遵循TDD方法的Python开发人员使用。 PyUnit支持测试用例,测试套件,测试装置等的开发。unittest模块是PyUnit框架的核心。 请参阅https://docs.python.org/2/library/unittest.html了解更多信息。

    使用PyUnit首先运行Selenium自动化测试脚本

    尽管开发人员/测试人员可以使用许多其他工具/测试框架来编写测试代码,但JUnit和PyUnit是各自编程语言中最受欢迎的测试框架。

    您应该遵循哪一个?

    衡量代码覆盖率和测试覆盖率的影响的基础完全不同。 代码覆盖率是通过测试期间覆盖的代码百分比来衡量的,而测试覆盖率是通过测试覆盖的功能来衡量的。

    百万美元的问题是“其中哪一项最适合您的项目”? 这个问题没有明确的答案,因为解决方案取决于项目的类型和复杂性。 在大多数情况下,使用测试覆盖率和代码覆盖率,因为它们在软件项目中同等重要。

    测试覆盖范围的优势

    • 一种测试软件功能并比较不同规范文档(需求,功能,产品,UI / UX等)结果的好方法
    • 由于作为覆盖范围一部分执行的测试实际上是黑盒,因此执行这些测试可能不需要太多的专业知识。

    取决于测试覆盖范围的缺点

    • 由于测试主要是黑盒测试,因此没有自动化范围。 测试结果的手动比较必须与预期的输出进行,因为这些测试是在“功能级别”而不是“代码级别”执行的。
    • 没有测量测试覆盖率的具体方法。 因此,覆盖范围的结果在很大程度上取决于正在执行测试的测试人员的领域能力,并且可能因一个测试人员而异。

    代码覆盖范围的优势

    • 提供测试代码的有效性以及如何提高覆盖率
    • 无论使用哪种工具(开源,高级),设置代码覆盖率工具都不会花费很多时间。
    • 通过捕获代码中的错误来帮助提高代码质量。

    代码覆盖范围的缺点

    • 大多数代码覆盖率工具仅限于单元测试。
    • 因此,工具使用的方法可能有所不同; 您可能无法将一种工具的代码覆盖率结果与另一种工具进行比较。
    • 搜索最适合的工具可能是一项艰巨的任务,因为在选择最适合您项目需求的工具之前,您需要比较并尝试这些工具的功能。
    • 提供很少支持不同编程语言(例如Java,Python,C等)的工具。因此,如果您的团队使用多种编程语言(用于测试代码开发),则可能需要多个工具。

    多少覆盖范围足够?

    测试次数更多; 产品的质量越好。 设计,开发和测试团队之间应该经常沟通,以便每个利益相关者都可以了解有关项目活动的详细信息。

    测试团队应花费大量时间来了解总体要求并确定测试活动的优先级。 为了跟踪进度,他们应该有一个清单,该清单应该定期更新(至少在每个发行版之后)。 测试团队还必须与质量保证(QA)团队保持频繁的沟通,这是很重要的,因为他们拥有要发布给客户/客户的产品/项目必须达到的目标(测试/代码)覆盖范围的详细信息。

    总而言之,没有专门的经验法则提到测试产品时需要达到的最小代码覆盖率或测试覆盖率百分比。

    如何确保最大的代码覆盖率和测试覆盖率?

    通过测试获得更好结果的一种方法是将自动化纳入测试计划。 不可能完全自动化整个测试过程,因此您必须制定一个计划。 该计划应突出显示必须手动和通过自动化执行的测试活动。

    覆盖率是一个有用的指标,但范围有限。 没有理想的方法可以衡量在测试上花费的精力。 众所周知的事实是100%的覆盖率只是一个神话。

    包含不同类型的测试(例如自动化测试,集成测试,手动测试,跨浏览器测试等)的整体方法将非常有用。 它可以帮助您在一个地方衡量不同测试和测试系统的有效性。

    不要针对100%的代码覆盖率

    您要记录的一件事是,永远不要以为100%的代码覆盖率都认为您的代码更改没有错误。 原因是100%的代码覆盖率表示您的自动化测试脚本覆盖了每一行代码。 但是,我们需要考虑错误的否定和错误的肯定,这可能会使我们脱离所添加代码的现实。 另外,您的Web应用程序中还会有一些未经测试的代码。 您需要仔细考虑未经测试的代码。 如果它是从旧版本中删除的,则可以将其删除;或者,如果它是来自缺少文档的最新修补程序,则对其进行测试。

    结论

    代码覆盖率是白盒方法,而测试覆盖率是黑盒测试方法。 根据项目的要求和范围,您应该选择测试覆盖率/代码覆盖率/测试覆盖率和代码覆盖率。 您应该确定测试活动的优先级,并为每个活动指定一个暂定期限。 不管使用哪种方法,重要的是要达到更高的覆盖率,因为这将表明代码和产品功能已得到很好的测试。 干杯!

    翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2020/02/code-coverage-vs-test-coverage-which-is-better.html

    代码覆盖率和测试覆盖率

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  • 代码覆盖率

    千次阅读 2018-02-11 13:06:47
    用途:测试覆盖率评价的是测试代码的质量,并不是产品代码的质量代码覆盖率是一种白盒测试,因为测试覆盖率是评价产品代码类内部的指标,而不是评价系统接口或规约。测试覆盖率尤其用于评价测试代码是否已经覆盖了...

    用途

    测试覆盖率评价的是测试代码的质量,并不是产品代码的质量

    代码覆盖率是一种白盒测试,因为测试覆盖率是评价产品代码类内部的指标,而不是评价系统接口或规约。测试覆盖率尤其用于评价测试代码是否已经覆盖了产品代码所有的路径。

    分类

    类的覆盖率:类覆盖描熟了项目中多少类已被测试套件访问。  
    方法覆盖率:方法覆盖率是被访问的方法的百分比。 
    语句覆盖率:语句覆盖率追踪单条源代码语句的调用。 
    语句块覆盖率:语句快覆盖率将语句块作为基本的覆盖律单元。 
    分支覆盖率:分支覆盖率也被称为判断覆盖率。指标计算哪些代码分支被执行。

    代码的覆盖深度:从覆盖源程序语句的详尽程度分析,逻辑覆盖标准包括以下不同的覆盖
    标准:语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、条件判定组合覆盖、多条件覆盖和修正判定条件覆
    盖。 参考:
    http://bbs.51testing.com/thread-74208-1-1.html

    ·语句覆盖为了暴露程序中的错误,程序中的每条语句至少应该执行一次。因此语句覆
    盖(Statement Coverage)的含义是:选择足够多的测试数据,使被测程序中每条语句至少执
    行一次。语句覆盖是很弱的逻辑覆盖。

    ·判定覆盖 比语句覆盖稍强的覆盖标准是判定覆盖(Decision Coverage)。判定覆盖的
    含义是:设计足够的测试用例,使得程序中的每个判定至少都获得一次真值假值
    或者说使得程序中的每一个取分支和取分支至少经历一次,因此判定覆盖又称为
    分支覆盖。
    ·条件覆盖在设计程序中,一个判定语句是由多个条件组合而成的复合判定。为了更彻
    底地实现逻辑覆盖,可以采用条件覆盖(Condition Coverage)的标准。条件覆盖的含义是:
    构造一组测试用例,使得每一判定语句中每个逻辑条件的可能值至少满足一次。
    ·多条件覆盖多条件覆盖也称条件组合覆盖,它的含义是:设计足够的测试用例,使得
    每个判定中条件的各种可能组合都至少出现一次。显然满足多条件覆盖的测试用例是一定满足
    判定覆盖、条件覆盖和条件判定组合覆盖的。
    ·修正条件判定覆盖修正条件判定覆盖是由欧美的航空/航天制造厂商和使用单位联合制
    定的航空运输和装备系统软件认证标准,目前在国外的国防、航空航天领域应用广泛。这
    个覆盖度量需要足够的测试用例来确定各个条件能够影响到包含的判定的结果。它要求满足两
    个条件:首先,每一个程序模块的入口和出口点都要考虑至少要被调用一次,每个程序的判定
    到所有可能的结果值要至少转换一次;其次,程序的判定被分解为通过逻辑操作符(andor)连接的布尔条件,每个条件对于判定的结果值是独立的。

    覆盖率工具 

    Clover(商用)、EMMACobertura  JaCoCo

    特点/工具

    Cobertura

    Emma

    jacoco

    http://rensanning.iteye.com/blog/2002371
    http://blog.csdn.net/smile0102/article/details/48688763

    集成

    一个与Junit集成的代码覆盖率测量工具

    可以与AntMaven集成,也可以通过命令行调用

    可以统计几种覆盖率:classmethodblock, line。支持版本迭代的覆盖率统计

    免费且开源的Java代码覆盖率测试工具,100%Java编写,不依赖与任何第三方库

    Java Code Coverage)是开源的Java代码覆盖率测试library
    可以集成到ANTMavenbuild工具中。它采用标准的JVM Tool Interface。把JaCoCo agent 加入到JVM后启动,加载到JVM中的class具体被执行了哪些代码行将会被记录下来,JaCoCo搜集这些执行信息直到JVM结束后生成静态报告。

    开源

    免费、开源的

    免费、开源的

    免费、开源的

    报告形式

    可以生成HTMLXML格式的报告

    可以按照不同的标准对HTML结果进行排序

    提供了多种格式的报告,包括纯文本,HTMLXML,所有的报告都可以进行详细设置以获得定制报告

     

    覆盖率统计

    为每个类、包以及整个项目计算所覆盖的代码行与代码分支的百分比例

    支持对类,方法,代码行和基本的分支语句的覆盖率测试

    使用EMMA时,不需要获得源代码就可进行覆盖率测试,此外,EMMA还支持对整个jar文件测试。

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    注释:

    Java测试覆盖率工具上,还有一个更加简单的工具:EclEmma(推荐,EclEmma是一个基于EMMAJava代码覆盖工具) ,它可以很方便的与Eclipse集成,然后可以直接run,显示出代码覆盖率,其地址是:http://www.eclemma.org/

     

    错误认识

    为覆盖率而设计是错误得的,有一点:有覆盖率统计,好过没有 

    功能测试代码覆盖率统计工具-EMMA

    原理:

    原理:
    http://qa.blog.163.com/blog/static/190147002201111151057365/
    http://www.tuicool.com/articles/3YJRfuU

    局限: 

     仅仅支持JDK7,如果JDK8,需要选择如jacoco等工具。
    脚本的编写:
    http://tianya23.blog.51cto.com/1081650/364094

    EMMA 所使用的字节码插装不仅保证 EMMA 不会给源代码带来脏代码,还确保 EMMA 摆脱了源代码的束缚,这一特点使 EMMA 应用于功能测试成为了可能。

    大多数功能测试中,测试人员一般不能直接得到被测源代码,源代码也不是测试人员关心的重点。在具体的测试过程中,功能测试人员一般以一个有意义的功能模块作为测试关心的重点,而能够反映一定功能含义的类和方法的覆盖率在功能测试中更有价值。因此,在功能测试中,类覆盖率和方法覆盖率是测试人员关心的重点,行和块覆盖率则作为测试的参考。

    测试覆盖率报告中包含了两个方面的内容,测试覆盖的部分和未被测试覆盖的部分。尽管百分之百的测试覆盖率不能代表被测对象完全没有问题,但是测试覆盖的部分以及覆盖比率可以增加测试者对测试工作的信心,指导测试执行以及测试的方向。另一方面,当测试用例执行出现异常时,针对每个测试用例的测试报告还可以提供可疑代码的范围,为代码纠错提供帮助。

    测试覆盖率报告中未覆盖的部分也同样有价值:

    · 表明测试可能不完整,有些功能、代码没有被测试覆盖到。

    · 为测试用例的设计提供指导建议。在覆盖率报告的指导下,测试人员有目的地与开发人员进行讨论,确定未覆盖部分是测试的空白还是不需要测试的部分。

    · 帮助开发人员发现无用代码,为修改,完善代码提供依据。

    在使用 EMMA 获得测试覆盖率过程中,类、方法等覆盖的百分比报告,可以方便测试人员更好的评估测试。测试人员通过对照覆盖率报告与测试用例设计文档,需求文档可以迅速找到测试的不足。通过与开发人员进行讨论,可以更好的评估测试力度,并指导进一步的测试。因此在功能测试中引入覆盖率信息,能够完善测试结果报告,确保测试质量和力度,保证测试按质、按量地完成。

     

    EMMA 使用

    EMMA基本是四步曲:插桩(instr),运行,收集(ctl),报告(report

    版本0http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-emma/

    插装被测组件

    EMMA 通过对被测组件进行插装来跟踪被测组件的执行过程。测试人员应首先和开发人员讨论,确定哪一部分包含了符合插装要求的文件( Java 文件),哪一部分需要考虑覆盖率信息,然后选择合适的方式进行插装。

    · 插装准备

    在执行插装操作之前,首先应该扩展 Java 虚拟机,即将 emma.jar 放到被测组件运行使用的JRE 目录下面作为 JRE 的扩展,以便 EMMA 能够被调用。 emma.jar 包含了 EMMA 核心功能模块的实现和 EMMA 运行时所需的类文件,这些文件是使用 EMMA 所必需的。

    由于示例被测组件运行在 Websphere Portal Server 中,并使用默认的 JRE 运行,因此将emma.jar 放到 “/opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/lib/ext” 下面。在实际的测试中,将该路径进行相应的替换。

    · 插装

    EMMA 中提供了 “instr” 命令完成插装操作。插装操作可以面向 JAR 包、 WAR 包、 WAR 包、类文件和目录,选择合适的命令进行插装可以使插装过程变得简便。

    清单 1. 对类文件插装命令

    /opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/bin/java emma instr -m overwrite -ip

    /opt/WebSphere/PortalServer/installedApps/NumberQuizWEB_10yggsru.ear/NumberQuizWEB.war/WEB

    -INF/classes -Dmetadata.out.file=/root/emma/Number_coverage.em

    · 合并元数据

    完成插装操作以后,在指定的路径下会产生一些名为 “*coverage.em” 的文件,这些文件保存了插装的元信息,这些信息主要是记录插装过程中的插装点在被测代码中的位置。如果在插装过程中,指定这些文件到同一文件的话, EMMA 默认将元数据进行合并。如果测试人员未指定路径,或者希望得到独立的元文件,这些文件将分别产生在默认或指定的目录下。测试人员还可以通过使用 “merge” 命令手动将这些元文件进行合并,保证生成的覆盖率报表的全面性。注意:合并操作不支持逆向操作。

    清单 5. 合并元数据命令

    /opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/bin/java emma merge

    -input <path1>/coverage1.em,<path2>/coverage.em -out <path>/coverage2.em

     

    完成上面的操作以后,就已经完成了收集覆盖率信息的准备工作。接下来测试人员可以进行正常的测试工作,在运行测试的过程中, EMMA 将跟踪并记录执行轨迹,得到覆盖率信息。

    运行测试用例,得到覆盖率报告

    完成插装工作以后,测试人员可以按照测试计划运行测试用例。 EMMA 将在测试执行的过程中记录代码执行信息并将结果记录在内存中。每次当 JVM 停止时,内存中记录的执行信息将被清除并被保存到 “*.ec” 的文件中。但是在实际测试的过程中, JVM 的停止很难控制,因此测试人员可以定时手动将内存中执行信息写出。在这种情况下,内存中的记录被输出,但是内存中的内容不被清除。

    从本地收集覆盖率信息

    /opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/bin/java -cp emma.jar emma ctl -connect

    auscsdpfvtvm15.bto.ibm.com:47653 -command coverage.get,/root/emma/Number_coverage.ec

     

    EMMA: processing control command sequence

    EMMA: executing [coverage.get (/root/emma/Number_coverage.ec,true,true)]

    EMMA: coverage.get: local copy of coverage data merged into

              [/root/emma/Number_coverage.ec] {in 39 ms}

    EMMA: coverage.get: command completed in 79 ms

    EMMA: control command sequence complete

    这样收集到的信息被保存在 “coverage.ec” 中, “coverage.ec” 是二进制格式的文件,因此很难被用来查看覆盖率结果。

    生成覆盖率报告

    /opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/bin/java -cp emma.jar emma report -r html -in

     /root/emma/Number_coverage.em,/root/emma/Number_coverage.ec -

    Dreport.html.out.file=/root/emma/Number_coverage.html -Dreport.metrics=class:80

    (,method:75)

    在生成覆盖率报告的过程中,测试人员可以根据测试要求通过 “Dreport.metrics” 参数设定满意的覆盖率标准。在示例命令中设定了类覆盖率的满意度为80%

    测试报告可以以 HTML ,文本和 XML 三种格式输出。

    合并覆盖率结果

    完成所用的测试用例后,测试覆盖信息可以被合并在一起,得到整个测试的覆盖报告。覆盖率结果文件通过 “merge” 命令合并 “*.ec” 文件实现的。

    另外,由于 EMMA 中测试覆盖率是通过与 “*.em” 文件关联获得代码信息的,因此当代码发生变化时,已经运行过的测试不必完全重复,只需将得到的 “*.ec” 文件合并(新得到的 “*.ec” 文件放在后面),然后关联最新的 “*.em” 文件即可得到代码变化后的覆盖率信息,这方便了 EMMA 支持版本变化的测试。在生成新的测试报告的时候,需要注意 “*.ec” 的时间一定要晚于 “*.em” 文件。

    清单 9. 合并覆盖率结果命令

    /opt/WebSphere/PortalServer/java/jre/bin/java emma merge

    –input coverage1.ec,coverage2.ec,coverage3.ec –output coverage.ec

    如果在生成测试报告的时候,如果出现 “com.vladium.emma.EMMARuntimeException: [CLASS_STAMP_MISMATCH] runtime version of class in the coverage data is not consistent with the version of this class in the metadata, possibly because stale metadata is being used for report generation” 错误,说明在生成新的 “*.em” 前后代码曾经被修改过,并且被修改的代码所在的类文件在新的测试中没有被覆盖到,这就需要重新执行这部分测试,保证修改过的部分被重新执行。

     

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