代码覆盖率工具LCOV.doc
c代码覆盖率工具
2011-01-24 21:48 306人阅读评论(0) 收藏举报
转自：https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,/?p=7218
C/C++程序的代码覆盖率统计工具非常少，与JAVA相比开源免费的工具更是寥寥无几，好用又开源的简直是凤毛麟角。左挑右选最后看中了基于GCOV的LCOV作为NGINX测试的覆盖率统计工具。选择LCOV的原因很简单：一是适合GCOV是GCC配套的测试覆盖率工具；二是NGINX是纯C的程序，GCOV对纯C代码的覆盖率展现更加精确；三是LCOV 作为GCOV的扩展，能够生成直观的HTML的带源码的覆盖率报表。那么下面就来看看，怎么通过LCOV来展现NGINX测试代码覆盖率的情况。
一、下载和安装
1、LCOV的主页：https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,/coverage/lcov.php
2、如果你有root权限解压后直接make insall安装到系统的执行目录，然后在任意地方都可以执行LCOV工具的命令了。
3、如果你没有root或者sudo的权限，也没问题，可以直接在Makefile里定义PREFIX变量并指向拥有权限的安装目录（例如：PREFIX=/home/mylcov），然后make install安装到指定的目录，通过带路径的命令形式来使用LCOV工具的命令（例如：
/home/mylcov/lcov …..）。
4、GCOV无需安装，伴随着GCC和LINUX一起发行。
二、如何统计覆盖率
1、要让LCOV能最后统计并展现出覆盖率，需要在编译被测的NGINX的时候添加一些选项，从而打开GCOV的代码覆盖率支持。编译选项：-fprofile-arcs -ftest-coverage 链接选项：-lgcov NGINX使用autoconf生成makefile，我们只需要在configure时加入以上的选项，请执行以下的命令行开启NGINX的代码覆盖率功能。 ./configure –with-pcre
–with-http_ssl_module –with-cc-opt=”-fprofile-arcs -ftest-coverage”
–with-ld-opt=-lgcov标红加粗的部分就是前述的选项。
2、编译安装NGINX并初始化LCOV统计数据在执行完刚才的CONFIGURE命令后，直接make 和make install就把带有统计代码覆盖的NGINX版本安装好了。这个时候会发现在源码的编译目录里有不少.gcno和.gcda文件，.gcno是覆盖率统计的路径弧长文件，.gcda 是覆盖率文件。我们接下来要做的事情是要将覆盖率的数据初始化，并且今后在每次重新统计覆盖率之前都需要进行初始化。在刚才源码的编译目录中执行lcov –d ./ -z，意思是将当前目录（./）下的gcda覆盖率文件清空，是覆盖率数据回复到空的状态。
3、启动NGINX执行各种各样的测试吧
4、测试执行完成，收集覆盖率数据依然是在NGINX源码编译目录下执行lcov –b ./ -d ./ -c –o https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,，意思是统计的相对目录是当前目录，对当前目录下的覆盖率数据进行采集，并汇总到名为https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,的文件中。
5、利用汇总的数据文件生成直观的网页形式的带有代码覆盖情况的报告在https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html, 所在目录下执行genhtml https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,，意思是利用汇总数据文件https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,生成一些列的网页格式的报
告。
三、LCOV的优势和弱点
LCOV基于GCOV进行测试覆盖率的统计，LCOV本身也是为了LINUX内核测试覆盖率而生的，因此对于LINUX下GCC编译的程序有很好的支持，并且通过html形式的报告展现给测试人员，结果非常直观并且利于分析。LCOV测试的覆盖率的种类也比较全面，行覆盖、分支覆盖、函数覆盖。但是也有令人遗憾的地方对于以so形式存在的动态链接库文件不
能给予支持，对于完全C++编写的代码的覆盖率统计结果是以C++代码被编译器处理过后的C形式来统计的，所以覆盖的数据和实际代码展示页中的情况略有出入，但是仍然可以作为测试覆盖率的参考。总体来说LCOV对于NGINX这样的纯C的静态编译的程序是能够非常好的满足代码覆盖率统计的需求的。
各种覆盖率方法介绍
目录 1 简介0 1.1 代码覆盖率分析0 1.2 结构化测试和功能测试（STRUCTURAL TESTING&FUNCTIONAL TESTING）1 1.3 假定1 2 基本的度量1 2.1 语句覆盖（STATEMENT COVERAGE ）1 2.2 判定覆盖（DECISION COVERAGE ）2 2.3 条件覆盖（CONDITION COVERAGE ）3 2.4 多条件覆盖（MULTIPLE CONDITION COVERAGE ）3 2.5 分支条件组合覆盖（CONDITION/DECISION COVERAGE ）4 2.6 修正条件/判定覆盖（MODIFIED CONDITION/DECISION COVERAGE）4 2.6.1 覆盖率的计算公式：5 2.7 路径覆盖（PATH COVERAGE ）5 3 其它度量6 3.1 函数覆盖（FUNCTION COVERAGE ）6 3.2 函数出入口覆盖（FUNCTION EXITS COVERAGE）6 3.3 调用覆盖（CALL COVERAGE ）6 3.4 线性代码顺序及跳转覆盖（LINEAR CODE SEQUENCE AND JUMP (LCSAJ) COVERAGE ）7 3.4.1 覆盖率的计算公式：7 3.5 数据流覆盖（DATA FLOW COVERAGE ）8 3.6 目标代码分支覆盖（OBJECT CODE BRANCH COVERAGE ）8 3.7 循环覆盖（LOOP COVERAGE ）8 3.8 竞争覆盖（RACE COVERAGE）8 3.9 比较操作符覆盖（RELATIONAL OPERATOR COVERAGE）8 3.10 弱变化覆盖（WEAK MUTATION COVERAGE）9 3.11 表覆盖（TABLE COVERAGE）9 4 比较各种覆盖9 4.1 对RELEASE版本的覆盖目标9 4.2 中间版本的覆盖目标9 5 总结10 6 参考10 7 术语表11 1 简介
编译原理词法分析五种类别识别程序含实现代码cpp
实验一词法分析 一、实验目的和要求 通过设计编制调试一个具体的词法分析程序，加深对词法分析原理的理解。并掌握在对程序设计语言源程序进行扫描过程中将其分解为各类单词的词法分析方法。 编制一个读单词过程，从输入的源程序中，识别出各个具有独立意义的单词，即基本保留字、标识符、常数、运算符、分隔符五大类。并依次输出各个单词的内部编码及单词符号自身值。（遇到错误时可显示“Error”，然后跳过错误部分继续显示） 二、实验过程 （1）程序思路 这里以开始定义的C语言子集的源程序作为词法分析程序的输入数据。在词法分析中，自文件头开始扫描源程序字符，一旦发现符合“单词”定义的源程序字符串时，将它翻译成固定长度的单词内部表示，并查填适当的信息表。经过词法分析后，源程序字符串（源程序的外部表示）被翻译成具有等长信息的单词串（源程序的内部表示），并产生两个表格：常数表和标识符表，它们分别包含了源程序中的所有常数和所有标识符。 0.定义部分：定义常量、变量、数据结构。 1.初始化：从文件将源程序全部输入到字符缓冲区中。 2.取单词前：去掉多余空白。 3.取单词后：去掉多余空白。 4.取单词：利用实验一的成果读出单词的每一个字符，组成单词，分析类型。 循环取字符，直到遇到“#”字符就停止扫描。 5.显示结果。 （2）程序实现部分代码 char *table[7]={" ","main","int","if","then","else","return"}; //定义关键字 char *table1[5]={"++",">=","<=","!=","=="}; //定义运算符符号 int lookup(char *TOKEN) //关键字匹配函数,查询所述程序中的关键字 { int m,i; for(i=0;i<=6;i++) { if((m=strcmp(TOKEN,table[i]))==0) return 1; }
驱动模块、桩模块、单元测试
驱动模块： 驱动模块是用来模拟被测试模块的上一级模块，相当于被测模块的主程序。它接收数据，将相关数据传送给被测模块，启用被测模块，并打印出相应的结果。传统的单元测试包括了驱动模块（driver）和桩模块（stub）。驱动模块的目的很单纯，就是为了访问类库的属性和方法，来检测类库的功能是否正确； Normal002falsefalse false EN-US KO X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 如果被测试模块中的函数是提供给其他函数调用的，在设计测试用例时就应该设计驱动模块（Driver）。 举例来说：驱动模块（Driver）可以通过模拟一系列用户操作行为，比如选择用户界面上的某一个选项或者按下某个按钮等，自动调用被测试模块中的函数。驱动模块（Driver）设置，使对模块的测试不必与用户界面真正交互。 桩模块： 桩模块（Stub）是指模拟被测试的模块所调用的模块，而不是软件产品的组成的部分。主模块作为驱动模块,与之直接相连的模块用桩模块代替。在集成测试前要为被测模块编制一些模拟其下级模块功能的“替身”模块，以代替被测模块的接口，接受或传递被测模块的数据，这些专供测试用的“假”模块称为被测模块的桩模块。 如果被测试的单元模块需要调用其他模块中的功能或者函数（method），我们就应该设计一个和被调用模块名称相同的桩模块（Stub）来模拟被调用模块。这个桩模块本身不执行任何功能仅在被调用时返回静态值来模拟被调用模块的行为。 举例说明：如果被测试单元中需要调用另一个模块customer的函数getCustomerAddress(customerID: Integer)，这个函数应该查询数据库后返回某一个客户的地址。我们设计的同名桩模块（Stub）中的同名函数并没有真正对数据库进行查询而仅模拟了这个行为，直接返回了一个静态的地址例如"123 Newton Street"。桩模块（Stub）的设置使得单元测试的进行成为一个相对独立且简单的过程。 单元测试： 单元测试（unit testing），是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如C语言中单元指一个函数，Java里单元指一个类，图形化的软件中可以指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。单元测试是在软件开发过程中要进行的最低级别的测试活动，软件的独立单元将在与程序的其他部分相隔离的情况下进行测试。 在一种传统的结构化编程语言中，比如C，要进行测试的单元一般是函数或子过程。在像C++这样的面向对象的语言中，要进行测试[1]的基本单元是类。对Ada语言来说，开发人员可以选择是在独立的过程和函数，还是在Ada
静态分析、测试工具.doc
静态代码分析、测试工具汇总 静态代码扫描，借用一段网上的原文解释一下 ( 这里叫静态检查 ) ：“静态测试包括代码检查、 静态结构分析、代码质量度量等。它可以由人工进行，充分发挥人的逻辑思维优势， 也可以借助软件工具自动进行。代码检查代码检查包括代码走查、桌面检查、代码审查等， 主要检查代码和设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码的逻辑表达的正确性，代 码结构的合理性等方面；可以发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、不明确和模糊 的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题，包括变量检查、命名和类型 审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构检查等内容。”。 我看了一系列的静态代码扫描或者叫静态代码分析工具后，总结对工具的看法：静态代码 扫描工具，和编译器的某些功能其实是很相似的，他们也需要词法分析，语法分析，语意 分析 ...但和编译器不一样的是他们可以自定义各种各样的复杂的规则去对代码进行分析。 以下将会列出的静态代码扫描工具，会由于实现方法，算法，分析的层次不同，功能上会 差异很大。有的可以做 SQL注入的检查，有的则不能 ( 当然，由于时间问题还没有对规则进行研究，但要检查复杂的代码安全漏洞，是需要更高深分析算法的，所以有的东西应该不 是设置规则库就可以检查到的，但在安全方面的检查，一定程度上也是可以通过设置规则 进行检查的 )。 主 工具名静态扫描语言开源 / 厂商介绍 页付费网 址 https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,、C、 ounec5.0 C++和 C#，付 Ounce Labs \ 还支持费 Java。 还有其他辅助工具： 1.Coverity Thread Coverity C/C++,C#,JAV Analyzer for Java 付费Coverity 2.Coverity Software Prevent A Readiness Manager for Java 3.Coverity
代码覆盖率说明(个人总结)
代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs 仿真工具下覆盖率信息存储在 .cm 文件中，使用 urg 工具解析、合并和生成报告；在ncsim 仿真工具下覆盖率信息存储在icc.data 文件中，使用i ccr 工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指 令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在 CovData 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生成的放入 vcs 子目录。 覆盖率报告均放在 CovReport 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生 成的放入 vcs 子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total 。 文档指令描述中，{TC_NAME} 表示匹配用例名。 1、vcs 仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/* vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +define+marco=VCS+ test_1.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/test_1.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +define+marco=VCS+ test_2.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/test_2.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +define+marco=VCS+ test_3.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/test_3.log urg -dir CovData/vcs/test_1.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/test_2.vdb - metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/test_3.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 - format text urg -dir CovData/vcs/*.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/total -format text urg -dir CovData/vcs/test_1.cm -metric line+cond+fsm+tgl -report CovReport/vcs/test_1 -format text
代码覆盖率说明个人总结
代码覆盖率说明个人总 结 This model paper was revised by LINDA on December 15, 2012.
代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs仿真工具下覆盖率信息存储在.cm文件中，使用urg工具解析、合并和生成报告；在ncsim仿真工具下覆盖率信息存储在文件中，使用iccr工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在CovData目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、 vcs生成的放入vcs子目录。 覆盖率报告均放在CovReport目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、vcs生成的放入vcs子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total。 文档指令描述中，{TC_NAME}表示匹配用例名。 1、vcs仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/*
vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/ urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 -format text
代码覆盖率工具LCOV.doc
c代码覆盖率工具 2011-01-24 21:48 306人阅读评论(0) 收藏举报 转自：https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,/?p=7218 C/C++程序的代码覆盖率统计工具非常少，与JAVA相比开源免费的工具更是寥寥无几，好用又开源的简直是凤毛麟角。左挑右选最后看中了基于GCOV的LCOV作为NGINX测试的覆盖率统计工具。选择LCOV的原因很简单：一是适合GCOV是GCC配套的测试覆盖率工具；二是NGINX是纯C的程序，GCOV对纯C代码的覆盖率展现更加精确；三是LCOV 作为GCOV的扩展，能够生成直观的HTML的带源码的覆盖率报表。那么下面就来看看，怎么通过LCOV来展现NGINX测试代码覆盖率的情况。 一、下载和安装 1、LCOV的主页：https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,/coverage/lcov.php 2、如果你有root权限解压后直接make insall安装到系统的执行目录，然后在任意地方都可以执行LCOV工具的命令了。 3、如果你没有root或者sudo的权限，也没问题，可以直接在Makefile里定义PREFIX变量并指向拥有权限的安装目录（例如：PREFIX=/home/mylcov），然后make install安装到指定的目录，通过带路径的命令形式来使用LCOV工具的命令（例如： /home/mylcov/lcov …..）。 4、GCOV无需安装，伴随着GCC和LINUX一起发行。 二、如何统计覆盖率
1、要让LCOV能最后统计并展现出覆盖率，需要在编译被测的NGINX的时候添加一些选项，从而打开GCOV的代码覆盖率支持。编译选项：-fprofile-arcs -ftest-coverage 链接选项：-lgcov NGINX使用autoconf生成makefile，我们只需要在configure时加入以上的选项，请执行以下的命令行开启NGINX的代码覆盖率功能。 ./configure –with-pcre –with-http_ssl_module –with-cc-opt=”-fprofile-arcs -ftest-coverage” –with-ld-opt=-lgcov标红加粗的部分就是前述的选项。 2、编译安装NGINX并初始化LCOV统计数据在执行完刚才的CONFIGURE命令后，直接make 和make install就把带有统计代码覆盖的NGINX版本安装好了。这个时候会发现在源码的编译目录里有不少.gcno和.gcda文件，.gcno是覆盖率统计的路径弧长文件，.gcda 是覆盖率文件。我们接下来要做的事情是要将覆盖率的数据初始化，并且今后在每次重新统计覆盖率之前都需要进行初始化。在刚才源码的编译目录中执行lcov –d ./ -z，意思是将当前目录（./）下的gcda覆盖率文件清空，是覆盖率数据回复到空的状态。 3、启动NGINX执行各种各样的测试吧
软件测试代码覆盖率分析
软件测试成为IT领域热门职业，软件测试求职者逐渐增加。今天给大家介绍一下软件测试代码覆盖率的知识。 代码覆盖率到底是什么？代码覆盖率是衡量多少测试的一组所涵盖的产品代码。它可以测量的通过线、块、弧形的、由类，或文件，等等……在大多数情况下，我们作为代码覆盖率单元使用块。注：我们只收集基于自动化测试的代码覆盖率，不考虑手动测试。 在大多数的microsoft产品团队，我们规定收集代码覆盖率编号。有不同的代码覆盖率，我们收集的数字根据不同类型的测试中，例如，代码覆盖率的单元测试，对于组件测试，代码覆盖率和方案测试 （e2e）的代码覆盖率。只要得到了运行单元测试，自动收集的单元测试的代码覆盖率。所以开发整理编写代码 /单元测试在签入之前，它们运行一组测试（签入质量大门），包括单元测试。所以你得单位自动测试代码覆盖率。组件测试和方案测试的代码覆盖率收集代码覆盖率生成peroidically，例如每周一次或上的需求。 总是有关于代码覆盖率的真正好处的争论。一些表示代码覆盖率数字代表的产品质量，越高，号码是，产品的质量就越高。一些表示，更高的代码覆盖率并不意味着更高的质量，因为100%coverred代码仍有bug，哪个是正确的。 这里是我作为代码覆盖率上： 1、代码覆盖率是重要的。很容易和简单，收集和快速的方式，让您了解如何测试代码上。它让您直观显示和检查如何测试代码。有点像在黑暗中闪烁的灯光，让你更清楚地看到许多对象。它没有保障，您不会当然看到黑暗中的对象。但没有闪光灯，它将很难看到该对象。 2、虽然代码覆盖率100%不并不意味着bug免费的但代码覆盖率为0%不会意味着巨大的风险，产品质量。 3、代码覆盖率唯一的措施如何测试代码，不如何测试产品。 所以，我们需要对代码覆盖数的要求吗？如果是的是最好的有多少？ 第一，任何数量是相聚的上下文。号本身不是目的。它是任何行动需要遵循的指标。它像你这样有100点学校测试，是好事吗？坏吗？答案是：这取决于。它取决于什么是总积分，容易/困难的测试中，您的同行得到什么点，等等...它是相同的代码覆盖率数目的。60%、80%或100%没有任何意义没有上下文。 然后应怎么用它后收集代码覆盖率？这是完全收集代码覆盖率编号的意思，找出你应如何处理您的代码覆盖率号码，或如何使用/解释数目：
Java静态检测工具的简单介绍 - Sonar、Findbugs
Java静态检测工具的简单介绍- Sonar、Findbugs 2010-11-04 13:55:54 标签：sonar休闲职场 Java静态检测工具的简单介绍 from： https://www.360docs.net/doc/2c9881819.html,/?p=9015静态检查:静态测试包括代码检查、静态结构分析、代码质量度量等。它可以由人 工进行，充分发挥人的逻辑思维优势，也可以借助软件工具自动进行。 代码检查代码检查包括代码走查、桌面检查、代码审查等，主要检查代码和 设计的一致性，代码对标准的遵循、可读性，代码的逻辑表达的正确性，代 码结构的合理性等方面；可以发现违背程序编写标准的问题，程序中不安全、 不明确和模糊的部分，找出程序中不可移植部分、违背程序编程风格的问题， 包括变量检查、命名和类型审查、程序逻辑审查、程序语法检查和程序结构 检查等内容。”。看了一系列的静态代码扫描或者叫静态代码分析工具后， 总结对工具的看法：静态代码扫描工具，和编译器的某些功能其实是很相似的， 他们也需要词法分析，语法分析，语意分析...但和编译器不一样的是他们可 以自定义各种各样的复杂的规则去对代码进行分析。 静态检测工具: 1.PMD 1)PMD是一个代码检查工具，它用于分析 Java 源代码，找出潜在的问题： 1)潜在的bug：空的try/catch/finally/switch语句 2)未使用的代码：未使用的局部变量、参数、私有方法等 3)可选的代码：String/StringBuffer的滥用
4)复杂的表达式：不必须的if语句、可以使用while循环完成的for循环 5)重复的代码：拷贝/粘贴代码意味着拷贝/粘贴bugs 2)PMD特点： 1)与其他分析工具不同的是，PMD通过静态分析获知代码错误。也就是说，在 不运行Java程序的情况下报告错误。 2)PMD附带了许多可以直接使用的规则，利用这些规则可以找出Java源程序的许 多问题 3)用户还可以自己定义规则，检查Java代码是否符合某些特定的编码规范。 3)同时，PMD已经与JDeveloper、Eclipse、jEdit、JBuilder、BlueJ、 CodeGuide、NetBeans、Sun JavaStudio Enterprise/Creator、 IntelliJ IDEA、TextPad、Maven、Ant、Gel、JCreator以及Emacs 集成在一起。 4)PMD规则是可以定制的: 可用的规则并不仅限于内置规则。您可以添加新规则： 可以通过编写 Java 代码并重新编译 PDM，或者更简单些，编写 XPath 表 达式，它会针对每个 Java 类的抽象语法树进行处理。 5)只使用PDM内置规则，PMD 也可以找到你代码中的一些真正问题。某些问题可能 很小，但有些问题则可能很大。PMD 不可能找到每个 bug，你仍然需要做单元测 试和接受测试，在查找已知 bug 时，即使是 PMD 也无法替代一个好的调试器。
JUnit使用方法以及测试代码覆盖率
Junit 一、什么是junit 采用测试驱动开发的方式，在开发前先写好测试代码，主要说明被测试的代码会被如何使用，错误处理等，然后开始写代码。并在测试代码中逐步测试这些代码。直到最后在测试代码中完全通过。 二、Junit功能 1）管理测试用例。修改了哪些代码。这些代码的修改会对哪些部分由影响，通过junit将这次的修改做完成测试。 2）定义了测试代码，textcase根据源代码的测试需要定义每个textcase，并将Textcase添加到相应的Textsuit以方便管理。 3）定义测试环境，在Textcase测试前会先调用“环境”配置。在测试中使用，当然也可以在测试用例中直接定义测试环境。 4）检测测试结果。对于每种正常、异常情况下的测试，运行结果是什么。 结果是够是我们预料的等。都需要有明确的定义。Junit在这方面提供了强大的功能。 三、Junit核心类 Textsuit：测试用例的集合 Textcase：定义运行多个测试用例 TextListener:测试中若产生事件，会通知TextListener BaseTextRunner：TextRunner用来启动测试界面 TextResult：收集一个测试案例的结果。测试结果分为失败和错误。 Assert：当条件成立时，assert方法保持沉默，但若条件不成立就抛出异常 四、使用举例 4.1方法一： 第一步、新建一个Android项目JUnit_Test，file-new-android project，然后编写一个Calculator类，new java class，实现简单的加、减、乘、除的计算器，然后对这些功能进行单元测试。 类的代码如下： package com.neusoft; public class Calculator { private int result; public void add(int n) { result = result + n; } public void substract(int n) { result = result - 1; //Bug: 正确的应该是 result =result-n
四款优秀的源代码扫描工具简介
一、DMSCA-企业级静态源代码扫描分析服务平台 端玛企业级静态源代码扫描分析服务平台（英文简称：DMSCA）是一个独特的源代码安 全漏洞、质量缺陷和逻辑缺陷扫描分析服务平台。该平台可用于识别、跟踪和修复在源代码 中的技术和逻辑上的缺陷，让软件开发团队及测试团队快速、准确定位源代码中的安全漏洞、质量和业务逻辑缺陷等问题，并依据提供的专业中肯的修复建议，快速修复。提高软件产品 的可靠性、安全性。同时兼容并达到国际、国内相关行业的合规要求。 DMSCA是端玛科技在多年静态分析技术的积累及研发努力的基础上，联合多所国内及国 际知名大学、专家共同分析全球静态分析技术的优缺点后、结合当前开发语言的技术现状、 源代码缺陷的发展势态和市场后，研发出的新一代源代码企业级分析方案旨在从根源上识别、跟踪和修复源代码技术和逻辑上的缺陷。该方案克服了传统静态分析工具误报率（False Positive）高和漏报（False Negative）的缺陷。打断了国外产品在高端静态分析产品方面的垄断，形成中国自主可控的高端源代码安全和质量扫描产品，并支持中国自己的源代码检测方 面的国家标准（GB/T34944-2017 Java、GB/T34943-2017 C/C++、GB/T34946-2017 C#），致 力于为在中国的企业提供更直接，更个性化的平台定制和本地化服务。 DMSCA支持主流编程语言安全漏洞及质量缺陷扫描和分析，支持客户化平台界面、报告、规则自定义，以满足客户特定安全策略、安全标准和研发运营环境集成的需要。产品从面世，就获得了中国国内众多客户的青睐，这些客户包括但不限于银行、在线支付、保险、电力、 能源、电信、汽车、媒体娱乐、软件、服务和军事等行业的财富1000企业。 1、系统架构 2、系统组件
如何保证测试的覆盖率
如何保证黑盒测试的覆盖率 1、首先测试需求分析要全面。 测试需求分析分两步： 1，测试需求的获取 需求的来源： 显式需求：（1）原始需求说明书 （2）产品规格书 （3）软件需求文档 （4）有无继承性文档 （5）经验库 （6）通用的协议规范 隐式需求：用户的主观感受，市场的主流观点，专业人士的评价分析 2，需求的分析，产生测试需求文档 将不同的需求来源划分成一个个需求点，针对每一点进行测试分析： （1）界定测试范围（2）利用各种测试设计的方法产生测试点 在测试方法方面，可做如下注意： 其一，分析出口入口。从入口分析，将可能出现的环境，条件，操作等内容分类组合，然后根据各位测试达人的方法进行整合，逐一验证。从出口分析，将可能出现的结果进行统计，根据结果的不同追根溯源，再找到不同的操作以及条件等内容，统计成文档，逐一验证。 其二，多种测试手法的学习和使用。大家可能更多的关心测试方法，但是具体操作的手法也是需要注意的。毕竟测试方法比较容易找到，各位达人都很熟悉。如果将每个人不同的测试手法总结出来并在自己的测试实施中加以使用，可能会收到意想不到的成果。 在测试流程方面，可作如下注意： 其一，初期要做好需求分析。将需求逐渐细化到小功能点，针对每个功能点进行测试设计。对于完成的测试设计文档，经过项目相关人员的检查评审，做成所需要的初稿。 其二，在测试过程中，根据需求变更和具体测试执行过程中遇到的问题完善测试设计文档。 其三，测试执行结束后，对于出现的问题进行总结。其中包含自己本身发现的问题，也可能会有客户提出的问题。将总结出来的结果融合到测试设计当中去，进一步完善测试设计文档。 对于一次测试，是不可能有覆盖度全面的测试的。需要多次去总结积累，才会使测试越来越全面。 在测试流思维方面，可作如下注意： 其一，测试全面不等于全面测试。不同阶段对于软件测试有不同的要求，比如在0.8版本以前，对于不重要的画面问题或是细小的功能问题就不需要关心。但是在验收阶段，这些内容可能更需要注意。 其二，学无止境，只有不断的去学习不断的去思考，才能使自己测试的能力更强，测试对象的全面性也更完整。 2、当测试需求分析完成，并且形成文档后，要进行测试需求评审，保证需求的准确性以及 完整性。 3、测试需求完成以后，可以根据测试需求设计测试用例。
【CN110008115A】代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可读存储介质【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910147332.5 (22)申请日 2019.02.27 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 鄂乾宇 (74)专利代理机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 11319 代理人 莎日娜 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) (54)发明名称 代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种代码覆盖率统计方法、装 置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包 含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非 主运行子模块；分别获取每个所述子模块对应的 编译文件；根据所述编译文件，分别统计每个所 述子模块的代码覆盖率。由此解决了现有的代码 覆盖率统计方法针对包含多个子模块的项目的 代码覆盖率统计结果准确性不高的技术问题。取 得了提高代码覆盖率统计结果准确性的有益效 果。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110008115 A 2019.07.12 C N 110008115 A
权 利 要 求 书1/2页CN 110008115 A 1.一种代码覆盖率统计方法，其特征在于，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述第一依赖类库中获取每个所述非主运行子模块对应的第二依赖类库； 根据所述第二依赖类库，获取得到每个所述非主运行子模块对应的编译文件。 4.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 根据所述目标项目的源代码，获取每个子模块对应的代码区段； 根据每个所述子模块对应的所述代码区段，获取每个所述子模块对应的编译文件。 5.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率的步骤，包括： 执行所述编译文件，并根据执行后的编译文件中标志位的标记结果，分别统计所述每个所述子模块的代码覆盖率。 6.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，在所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤之后，还包括： 根据所述编译文件，获取所述目标项目的代码覆盖率。 7.一种代码覆盖率统计装置，其特征在于，包括： 子模块识别模块，用于根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 编译文件获取模块，用于分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 第一代码覆盖率统计模块，用于根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述编译文件获取模块，包括： 第一编译文件获取子模块，用于从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 第二编译文件获取子模块，用于根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 9.一种电子设备，其特征在于，包括： 处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中的任一项所述的代码 2
单元测试的代码覆盖率统计
单元测试的代码覆盖率统计 今天广州中软卓越软件测试培训课程简要讲解一下单元测试的代码覆盖率统计。 单元测试的代码覆盖率统计，是衡量测试用例好坏的一个的方法，有的公司直接把代码测试覆盖率作为一个硬性要求。尤其在多人合作的情况下。很有可能在后期维护时候牵一发而动全身的代码修改中起到至关重要的检测。不过代码覆盖率也不是唯一标准，测试用例的好坏主要还是看能不能覆盖尽可能多的情况。 一、打包编译JS代码覆盖率问题 之前代码覆盖率在JS代码不需要编译的情况下。直接可以使用KARMA的karma-coverage这个工具就可以直接统计结果。不过由于我的项目用上了WEBPACK的打包和babel的ES6编译。所以单单使用karma-coverage统计的代码覆盖率统计的是，编译打包后的代码，这个覆盖率直接没有了参考价值。一般打包后代码的覆盖率只有可怜的10%-20%因为WEBPACK帮你加入了很多它的代码。而测试要做到这些代码的覆盖是完全没有意义的。所以就需要找一个可以查看编译前代码覆盖率的一个方法。 二、单元测试覆盖率 做测试时，想要知代码覆盖道是否所有代码都测试到了。这就是所谓的率。 单元测试覆盖率有四个测量维度： 1、行覆盖率（line coverage）：是否每一行都执行 2、函数覆盖率（function coverage）：是否每个函数都调用 3、分支覆盖率（branch coverage）：是否每个if代码块都执行 4、语句覆盖率（statement coverage）：是否每个语句都执行 常用的前端js测试覆盖率框架：istanbul 我们代码使用ES6来编写的，使用babel来转码，所以选择了另一个专门针对es6的babel 转码工具isparta 生成报告 isparta使用istanbul来生成报告
4种代码扫描工具分析
简介 本文首先介绍了静态代码分析的基本概念及主要技术，随后分别介绍了现有4 种主流Java 静态代码分析工具(Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，最后从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。 引言 在Java 软件开发过程中，开发团队往往要花费大量的时间和精力发现并修改代码缺陷。Java 静态代码分析（static code analysis）工具能够在代码构建过程中帮助开发人员快速、有效的定位代码缺陷并及时纠正这些问题，从而极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。目前市场上的Java 静态代码分析工具种类繁多且各有千秋，因此本文将分别介绍现有4 种主流Java 静态代码分析工具(Checkstyle，FindBugs，PMD，Jtest)，并从功能、特性等方面对它们进行分析和比较，希望能够帮助Java 软件开发人员了解静态代码分析工具，并选择合适的工具应用到软件开发中。
静态代码分析工具简介 什么是静态代码分析 静态代码分析是指无需运行被测代码，仅通过分析或检查源程序的语法、结构、过程、接口等来检查程序的正确性，找出代码隐藏的错误和缺陷，如参数不匹配，有歧义的嵌套语句，错误的递归，非法计算，可能出现的空指针引用等等。 在软件开发过程中，静态代码分析往往先于动态测试之前进行，同时也可以作为制定动态测试用例的参考。统计证明，在整个软件开发生命周期中，30% 至70% 的代码逻辑设计和编码缺陷是可以通过静态代码分析来发现和修复的。 但是，由于静态代码分析往往要求大量的时间消耗和相关知识的积累，因此对于软件开发团队来说，使用静态代码分析工具自动化执行代码检查和分析，能够极大地提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。 静态代码分析工具的优势 1. 帮助程序开发人员自动执行静态代码分析，快速定位代码隐藏错误和缺陷。 2. 帮助代码设计人员更专注于分析和解决代码设计缺陷。 3. 显著减少在代码逐行检查上花费的时间，提高软件可靠性并节省软件开发和测试成本。
三款静态源代码安全检测工具比较
源代码安全要靠谁？ 段晨晖2010-03-04 三款静态源代码安全检测工具比较 1. 概述 随着网络的飞速发展，各种网络应用不断成熟，各种开发技术层出不穷，上网已经成为人们日常生活中的一个重要组成部分。在享受互联网带来的各种方便之处的同时，安全问题也变得越来越重要。黑客、病毒、木马等不断攻击着各种网站，如何保证网站的安全成为一个非常热门的话题。 根据IT研究与顾问咨询公司Gartner统计数据显示，75%的黑客攻击发生在应用层。而由NIST的统计显示92%的漏洞属于应用层而非网络层。因此，应用软件的自身的安全问题是我们信息安全领域最为关心的问题，也是我们面临的一个新的领域，需要我们所有的在应用软件开发和管理的各个层面的成员共同的努力来完成。越来越多的安全产品厂商也已经在考虑关注软件开发的整个流程，将安全检测与监测融入需求分析、概要设计、详细设计、编码、测试等各个阶段以全面的保证应用安全。 对于应用安全性的检测目前大多数是通过测试的方式来实现。测试大体上分为黑盒测试和白盒测试两种。黑盒测试一般使用的是渗透的方法，这种方法仍然带有明显的黑盒测试本身的不足，需要大量的测试用例来进行覆盖，且测试完成后仍无法保证软件是否仍然存在风险。现在白盒测试中源代码扫描越来越成为一种流行的技术，使用源代码扫描产品对软件进行代码扫描，一方面可以找出潜在的风险，从内对软件进行检测，提高代码的安全性，另一方面也可以进一步提高代码的质量。黑盒的渗透测试和白盒的源代码扫描内外结合，可以使得软件的安全性得到很大程度的提高。 源代码分析技术由来已久，Colorado 大学的 Lloyd D. Fosdick 和 Leon J. Osterweil 1976 年的 9 月曾在 ACM Computing Surveys 上发表了著名的 Data Flow Analysis in Software Reliability，其中就提到了数据流分析、状态机系统、边界检测、数据类型验证、控制流分析等技术。随着计算机语言的不断演进，源代码分析的技术也在日趋完善，在不同的细分领域，出现了很多不错的源代码分析产品，如 Klocwork Insight、Rational Software Analyzer 和 Coverity、Parasoft 等公司的产品。而在静态源代码安全分析方面，Fortify 公司和 Ounce Labs 公司的静态代码分析器都是非常不错的产品。对于源代码安全检测领域目前的供应商有很多，这里我们选择其中的三款具有代表性的进行对比，分别是Fortify公司的Fortify SCA，Security Innovation公司的Checkmarx Suite和Armorize 公司的CodeSecure。 2. 工具介绍
覆盖率统计公式
1DT测试 1.1覆盖率（%） 电信集团规定： 覆盖率＝DO覆盖区域内“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB,且终端发射功率<=15dBm”的采样点数目占所有采样点比例。 方法： 1.CAN->Analysis->Data Query，在Edit Fiter中设定“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB,且终端发射功率<=15dBm”查询条件， 2. 点“Apply”显示覆盖百分比
1.2SINR信噪比 （1）出覆盖路径图，指标采用“Best ASP SINR”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 （2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Best ASP SINR 1.3终端接收功率 （1）出覆盖路径图，指标采用“Rx Power0”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 （2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Rx Power0 1.4终端发射功率 （1）出覆盖路径图，指标采用“Tx Total Power”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评 估报告图例.doc》
（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Tx Total Power 1.5分组业务建立成功率（%） 请参考1.6的分析方法； 1.6分组业务建立时延(s) 出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 方法： 1.CAN->Data Service Analysis->PPP Delay Analysis 2.点Export导出PPP时延数据明细，采用附录A的工具统计区间分布（V7.01.0 3.0320统计的PPP时延偏大，补丁版本正在开发） 1.7分组业务掉话率（%） 电信集团规定：