这篇博客文章描述了我们如何使用JaCoCo Maven插件为单元和集成测试创建代码覆盖率报告。
本篇分享如何使用 Gcov 和 LCOV 对 C/C++ 项目进行代码覆盖率的度量，以及在之前 关于代码覆盖率(Code Coverage) 篇中没有提到的观点写在了本文最后的《不要高估代码覆盖率指标》部分。
统计C/C++代码覆盖率的工具很多，比如OpenCppCoverage可以与VS工具配合，获取并展示代码覆盖率简单直观，但是在Linux、Mac等系统该如何统计呢？一般的持续集成工具（Jenkins、gitlab-ci等）中又该如何统计呢？
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。
最近做了一些关于代码覆盖率工具的调查，对一些主流的代码覆盖率的工具比如 Gcov，JaCoCo，Istanbul 等都做了一些实践和持续集成的工作，也有了一定的了解。
代码覆盖率分析几乎现在已经成为DevOps平台的标配能力，也是所谓精准测试等服务的基础能力。那么除了做版本的覆盖率之外还能做哪些事情呢？正值年底了，笔者梳理了一下，供大家编写明年的工作规划时参考。
定义：指测试对需求的覆盖程度，通常的做法是将每一条分解后的软件需求和对应的测试用例建立一对多的映射关系，最终目标是保证测试可以覆盖每个需求
对软件测试的基本认知，可以促进我们达成共识，有了这个共识，就更容易进行下面的讨论。
查看方式是官网给出的变更日志：https://www.jacoco.org/jacoco/trunk/doc/changes.html 可以看到 0.8.11 版本开始支持了 jdk21。 0.8.9 版本支持了 jdk19 和 jdk20。 0.8.8 版本支持了 jdk17 和 jdk18。
经常有人问这样的问题：“我们在做单元测试，那测试覆盖率要到多少才行？”。答案其实很简答，“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。”
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。
测试中的的覆盖率指标会影响测试结果，在Android Monkey测试中也存在同样的道理，由于Android Monkey执行的随机性很大, 可能会导致核心页面不能被覆盖到或者测试结果是一个较低的覆盖率，不能拦截发现到Crash。本文就来介绍下如何提高Android Monkey的覆盖率。
白盒测试也称逻辑驱动测试，是针对被测单元内部是如何进行工作的测试。它根据程序的控制结构设计测试用例，主要用于软件程序验证，属于基于代码的测试技术。与之相对应的黑盒测试是从用户角度对软件进行测试。
代码覆盖率工具 istanbul 1. 代码覆盖率 在测试时，我们的用例把所有代码都覆盖了吗？ 对于这个问题引出了代码覆盖率的测试指标，一共有以下4种： 行覆盖率（line coverage）：是否每
精准测试是近些年比较热的一个话题。笔者一直认为这是一种治疗大厂“富贵病”的“靶向药”。对于一般公司而言，面对的问题是自动化测试用例过少，甚至没有的问题，还没到测试用例过剩需要挑拣的地步。因此，如果没有过万的接口自动化用例，可以不用拉到底，只了解一下代码覆盖率统计即可。 精准测试的一个技术基础，就是覆盖率统计。通过覆盖率报告，可以了解到一次执行过程，对被测应用的代码覆盖情况，包括类、方法、代码行等。再通过代码增量的统计，就可以了解本次新增代码的覆盖率情况。
插件可以编程式地管理用户的工作区（窗格、选项卡、命令、编辑器），并在特定事件（文件访问、按键、命令结束等）时被唤醒。
2. 代码覆盖率、条件覆盖率和状态机覆盖率均达到 100%，可以认为设计没有问题。
单元测试代码覆盖率作为一种度量方式，可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度，即：被执行的代码数量和代码总数量的比值
最近组内在建立持续集成流程，小编主要负责前端流程，截止到目前为止已经将整个流程梳理完毕在分阶段实施中，那么流程是什么样子的？具体怎么实施呢？一起来看看
在测试时，我们的用例把所有代码都覆盖了吗？ 对于这个问题引出了代码覆盖率的测试指标，一共有以下4种：
上一篇文章里，我们在 Pipeline 中插入一个单元测试并把所有单元测试都通过作为 Pipeline 通过的硬性要求。除此以外，我们还可以获取单元测试的代码覆盖率，用作衡量代码质量的指标。代码覆盖率没有一个标准，各个项目有各个项目的造化，不一定更高的单元测试覆盖率就代表项目的代码质量高。不过通过观察代码覆盖率的趋势也可以从另一个角度衡量项目的代码质量。
作者简介 王幸福，携程酒店研发部资深测试开发工程师，负责酒店测试框架和测试工具的研发。技术狂热者，热衷于开源项目，利用创新去提高测试工作的效率。 一、前言 携程目前很多的框架和项目都在往Java技术栈上进行迁移。在这个过程中我们遇到很多的挑战和困难，为此酒店测试在原有的测试体系的基础上做了大量的工作，构建了一整套卓有成效的质量保障体系。所以，在本文的开始部分会给大家介绍下目前酒店测试体系的一些情况，后面则会详细的介绍下这个体系的一部分-Java覆盖率统计平台。 二、何为360度质量保障体系 我们常见的测试流
【五分钟的dotnet】是一个利用您的碎片化时间来学习和丰富.net知识的博文系列。它所包含了.net体系中可能会涉及到的方方面面，比如C#的小细节，AspnetCore，微服务中的.net知识等等。
代码覆盖率是对整个测试过程中被执行的代码的衡量，它能测量源代码中的哪些语句在测试中被执行，哪些语句尚未被执行。
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
Branch/Decision coverage：分支覆盖率评估HDL代码中的条件，例如if-else，case语句和三元运算符（？：）语句，并检测是否同时包含真假情况。在上面的示例中，只有一个分支（if A> B），分支覆盖率会检查是否真假两个分支都被触发了。
当我们开发软件时，单元测试和代码覆盖率是非常重要的工具。它们可以帮助我们验证代码的正确性，并确保代码的质量和稳定性。在Python中，我们有很多强大的工具和库来进行单元测试和代码覆盖率分析。本文将向你分享在Python中进行单元测试和代码覆盖率分析的实践经验和一些常见问题的解决方案。
编写 HDL 通常是 FPGA 开发中耗时最少的部分，最具挑战性和最耗时的部分可能是验证。根据最终应用程序，验证可能非常简单，也可能非常复杂，简单的话只需对大多数功能进行检查或执行完全独立开发的测试平台来演示功能和代码覆盖率。
在设计测试程序，验证是否所有的代码都被执行到时，就要考虑到代码覆盖率，IAR环境下的代码覆盖率是一个在这方面很有用的功能，且使用方便，今天我们就来讲讲这一功能如何使用 代码覆盖率 当设计测试程序验证是不是多有的代码可以被执行，代码覆盖率是非常有用的功能，并且可以帮你识别不可到达的代码。在IAR环境下，代码覆盖率窗口可以记录报告当前代码的覆盖分析，该分析可以显示出自代码覆盖率功能打开到应用程序停止的地方，每一个模块，代码，函数执行的百分比，另外还会列出所有未被执行的代码表达式。需要注意的一点是在仿真的
1.在进行功能验证时，给设计添加激励信号，查看仿真结果，需要考虑覆盖率的问题。覆盖率分为代码覆盖率（code coverage）和功能覆盖率（function coverage）。功能覆盖率就是检查设计的功能是否完善，需要考虑很多不同的情况，是使用System verilog的重点内容。代码覆盖率是检查代码是否存在冗余，检查所有的代码是否都已经执行，状态机所有的状态是否都有到达，检查 if else 和 case 条件语句的条件是否都有使用。防止一些不必要的代码浪费芯片面积，毕竟面积就意味着钱。我们这里只讨论代码覆盖率。
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，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。 上面简短精悍的文字非常准确的描述了代码覆盖率的含义。而代码覆盖程度的度量方式是有很多种的，这里介绍一下最常用的
单元测试代码覆盖率是软件测试中的一个度量指标，是衡量程序中源代码被测的比例和程度，DevOps 标准中需要项目单元测试代码覆盖率和接口覆盖率达到一定的比例。农行个人网银评级项目基于本行自研 EBF 框架开发，属于C#技术栈，在 DevOps 评估过程中单元测试覆盖率这个能力项上，项目组结合自身系统实际，探索出了适用该系统的单元测试代码覆盖率收集工具，分别实现了依赖IIS部署.net下web开发项目的单元测试、接口测代码覆盖率数据采集和基于 RunTime 的单元测试代码覆盖率收集。
在前几章我们深度讲解了单元测试和集成测试的基础知识，这一章我们来讲解一下代码覆盖率,代码覆盖率是单元测试运行的度量值,覆盖率通常以百分比表示，用于衡量代码被测试覆盖的程度，帮助开发人员评估测试用例的质量和代码的健壮性。常见的覆盖率包括语句覆盖率（Line Coverage）、分支覆盖率（Branch Coverage）、路径覆盖率（Path Coverage）等，不同类型的覆盖率可以帮助开发人员更全面地了解测试用例对代码的覆盖情况，从而改进测试策略和提高代码质量。
大家好，我是洋子。不知道写过接口自动化case的朋友们，有没有思考过一个问题。假如我写了很多接口自动化case，已经把被测系统的所有接口都覆盖到，那这是不是就说明我的自动化case已经全部写完了？是不是就说明我的自动化测试已经做得非常完备了？
通过gcov和lcov，可以很直观的看到代码的运行情况，同时也可以查看代码的行覆盖率，函数覆盖率等等信息，为开发提供一个方便的测试手段。
代码覆盖率作为一个指导性指标，可以一定程度上反应测试的完备程度，是软件质量度量的一种手段。100%覆盖的代码并不意味着100%无bug的应用，代码覆盖率作为质量目标没有任何意义，而我们应该把它作为一种发现未被测试覆盖的代码的手段。
近几年有赞零售业务快速发展，为了满足日益增多的业务需求，2019年起零售客户端发版改成了每周一次，在质量保障方面，技术团队要面对更大的挑战。故此我们团队做了很多研究，希望通过技术工具来提升移动端测试的质量和效率，这是我们研发移动端精准测试平台的初衷。
PHP 生态有很多测试框架，其中最流行的当属 PHPUnit，我们还是以 Laravel 项目为例，在 PhpStorm 中演示如何通过 PHPUnit 对 PHP 项目进行单元测试。
不论是单元测试还是自动化测试，代码覆盖率都是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量的。当然在现实的情况中，测试代码应该更加高质量的保证把包含到的类以及方法和函数测试，以及包含的业务场景测试到位，因为这样可以测试更多的源代码和涵盖源代码所实现的业务功能。当然不能为了一味的追求搞覆盖率而做没有意义的事，测试更深层次的意义更多的是产品质量的保证和工程效率的提升。这里面包含太多的价值选项，就看要做的初心是什么？
wr_zhang25，携程资深前端开发工程师，关注前端代码覆盖率、JavaScript开源方向。
Jenkins是一个开源的跨平台的CI工具，它可以部署在Windows、Linux等平台上，并且Jenkins提供了非常丰富的插件来帮助完成编译、测试、部署等工作。 本文将介绍在Windows平台上使用Jenkins完成.Net Core应用的持续集成环境搭建，其主要内容有：
在测试中，为了度量产品质量，代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据，在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量，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的有效性，即测试case对被测代码的覆盖率几何。 Coverage支不仅持分支覆盖率统计，还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。 Coverage官方文档：http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
对于 JaCoCo，有所了解但又不是很熟悉。 "有所了解"指的是在 CI 实践中已经使用 JaCoCo 对单元测试代码覆盖率统计： 当代码 push 到代码仓库后，用 JaCoCo 进行单元测试代码覆盖率统计，并将相应数据推送到 SonarQube。 "不是很熟"指的是应用场景也仅限于此，并未进行过多研究与实践。
Android手工测试代码覆盖率增强版 Android手工测试的代码覆盖率 Android UI自动化测试的代码覆盖率
1. 复制代码 “我认为最有价值的规则是避免重复。有且仅有一次是极限编程里的说法。- Martin Fowler 这很容易成为头号规则。如果你想要你的代码坚如磐石，永世长存，那么重复的代码是破坏你目标的最好的方法。那是因为如果你在一个副本中发现一个错误，你必须在所有其他副本中修复它。这里假设你首先能找到他们，或者你甚至知道他们。这使得测试和调试的时间和成本都增加了。 注意事项： 目标是在产品环境中的零重复代码。你可能不会达到100％，但这是一个有价值的目标。 分解，分解和再分解代码。 测试，测试和再测试你的
亚稳态是一种电路状态，在电路正常工作所需的时间内，电路无法稳定在的“ 0”或“ 1”逻辑电平的状态。通常在建立时间和保持时间违例时发生。
在实际的软件生产交付过程中，我们通过单元测试、接口测试、功能测试、自动化测试等手段来保障软件质量；但是无论使用哪种测试手段，case 设计是否全面、精简，显得尤为重要。在实际的项目测试过程中，case 的设计也会经常出现以下问题：
1、不支持lambda表达式，在mvn命令的执行中会报错，即使在通过git仓库下载最新Cobertura代码自己打包生成的jar包，虽然没有报错，但是依然不能正常产生报 http://lx.gongxuanwang.com/sszt/7.htm
不是所有被覆盖的代码都会得到监测，由于没有得到足够的监测，因此一些即使被触发的漏洞也会在传播过程中没有到达监测点上。
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