介绍常见的代码覆盖率工具
代码覆盖率检查工具--Coverage，简单使用
代码覆盖率检查⼯具--Coverage，简单使⽤Coverage ⼀个专门⽤来检查代码覆盖率的⼯具，他的使⽤⾮常简单，有两种使⽤⽅法：[命令⾏运⾏，配合测试套件使⽤] 安装： pip install coverage⼀、准备素材main.pydef get_status(score):if score >= 90:return'优秀'elif score >= 80:return'良好'elif score >= 60:return'及格'else:return'不合格'test_get_status.pyimport unittestfrom main import get_statusclass GetStatus(unittest.TestCase):def test1(self):self.assertAlmostEquals(get_status(90))def test2(self):self.assertAlmostEquals(get_status(70))if__name__ == '__main__':unittest.main(verbosity=2)⼆、使⽤ coverage 来检查覆盖率2.1 命令⾏⽅式在命令⾏中运⾏# 1、搜集被测代码覆盖率信息，保存到 .coverage ⽂件中coverage run test_get_level.py# 2、⽣成覆盖率统计结果报告coverage html -d coverage_result然后看看测试结果*：statements ：代码总⾏数*：missing：未执⾏代码⾏数*：coverage：代码覆盖率2.2 配合测试套件使⽤test_coverage.pyimport coverageimport unittestcov = coverage.coverage()cov.start()suite = unittest.defaultTestLoader.discover('./', 'test_get_status.py') unittest.TextTestRunner().run(suite)cov.stop()cov.save()cov.report()cov.html_report(directory='res_html')然后就是运⾏结果，结果和上图是⼀样的，就不发了。
mimir 指标说明
mimir 指标说明Mimir 是一个用于评估和监控软件项目质量的工具。
它可以自动分析代码库，提供有关代码质量、健康状况以及潜在问题的详细报告。
Mimir 提供了多个指标，用于评估代码质量和项目健康度。
其中，以下几个指标是特别重要的：1. 代码覆盖率：代码覆盖率指示测试用例在代码库中的覆盖程度。
通过检测测试用例覆盖率，开发人员可以确定被测试代码的质量。
高代码覆盖率表示代码被充分测试，而低代码覆盖率则可能暗示存在遗漏的测试情况。
2. 代码复杂度：代码复杂度指标用于衡量代码的复杂程度。
这个指标可以通过计算代码中的圈复杂度来获得。
圈复杂度是一种衡量代码的结构复杂性的度量标准，它考虑了代码中的条件分支和循环结构。
较高的代码复杂度可能导致代码难以理解、维护和测试，因此需要重点关注。
3. 代码重复率：代码重复率指标用于度量代码库中的冗余代码量。
冗余代码既增加了代码库的体积，也增加了维护和修改代码的工作量。
通过降低代码重复率，开发人员可以提高代码的可维护性和可读性。
4. 缺陷密度：缺陷密度是指在代码库中每个单位代码中存在的缺陷数量。
它可以帮助开发团队评估代码质量，并提供改进的目标。
较低的缺陷密度通常表明代码较为健康，而较高的缺陷密度可能表示存在较多的Bug和质量问题。
以上这些指标是 Mimir 工具提供的其中一些示例。
通过监控这些指标，开发人员可以不断改进代码质量和项目健康状况。
然而，除了这些指标之外，Mimir 还提供了其他许多有用的信息和分析报告，可以帮助团队更好地管理和维护软件项目。
windows gcovr用法
Windows下的GCOVR（全称：Windows Portable Executable and DLL Coverability）是一个用于分析程序覆盖率的工具。
它可以帮助开发人员识别代码中未覆盖到的部分，从而提高测试的质量和覆盖率。
GCOVR的使用方法如下：1. 安装GCOVR：GCOVR通常作为Visual Studio的插件提供，因此首先需要安装Visual Studio。
安装完成后，在Visual Studio的插件管理器中搜索GCOVR，找到后进行安装。
2. 配置GCOVR：安装完成后，需要在项目中启用GCOVR的插件。
在Visual Studio中，右键点击项目名称，选择“属性”，在弹出的“属性”窗口中找到“GCOVR”选项卡，勾选相应的选项，例如“Enable GCOVR coverage collection”（启用GCOVR覆盖率收集）等。
3. 生成代码覆盖率报告：在项目完成后，在Visual Studio的“工具”菜单中选择“Generate Code Coverage Report”（生成代码覆盖率报告），此时会生成一个HTML格式的覆盖率报告。
4. 查看代码覆盖率：打开生成的HTML报告，可以看到每个函数的覆盖率情况，绿色部分表示已覆盖，红色部分表示未覆盖。
通过查看报告，可以找到未覆盖的代码区域，进而优化测试策略。
5. 使用GCOVR命令行工具：除了在Visual Studio中使用GCOVR外，还可以使用命令行工具进行分析。
在命令行中输入“gcovr”后，会列出可用的选项，如“report\_xml”、“report\_html”等。
选择合适的选项，可以将覆盖率信息生成XML或HTML格式的报告。
总之，GCOVR是一个用于分析Windows程序覆盖率的有用工具，通过使用它可以更好地了解代码的执行情况，从而提高代码质量。
软件测试中的代码覆盖率技术的使用方法
软件测试中的代码覆盖率技术的使用方法代码覆盖率技术是软件测试中常用的一种度量指标，它可以帮助测试人员评估测试的质量和完整性。
通过使用代码覆盖率技术，测试人员可以确定已经执行的测试用例在源代码中所覆盖的部分，从而提高测试的效率和效果。
本文将介绍代码覆盖率技术的使用方法，帮助测试人员更好地利用这一技术进行软件测试。
1. 理解代码覆盖率概念代码覆盖率是表示测试用例在源代码中执行的程度的度量指标。
它衡量了被测试程序中被执行的代码的比例，通常以百分比表示。
常见的代码覆盖率指标包括语句覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率等。
语句覆盖率是指被执行的代码语句占总代码语句的比例，分支覆盖率是指被执行的分支占总分支的比例，条件覆盖率是指被执行的条件表达式占总条件表达式的比例。
2. 选择适合的代码覆盖率工具在进行代码覆盖率分析之前，需要选择适合的覆盖率工具。
常用的代码覆盖率工具包括JaCoCo、Emma、Cobertura等。
这些工具可以帮助测试人员收集和分析代码覆盖率数据，提供详细的测试报告和统计信息。
3. 配置代码覆盖率工具在使用代码覆盖率工具进行测试之前，需要对工具进行配置。
通常，需要将代码覆盖率工具集成到测试环境中，并指定需要进行覆盖率分析的目标代码。
一般来说，测试人员需要在测试用例中插入代码覆盖率工具提供的特定函数或注解，以便在测试过程中收集覆盖率数据。
4. 执行测试用例完成代码覆盖率工具的配置后，可以开始执行测试用例。
测试用例是评估软件质量和完整性的基础，它需要覆盖应用程序中的不同路径和条件。
在执行测试用例的过程中，代码覆盖率工具会记录每个代码段（如语句、分支、条件表达式）是否被执行。
5. 生成代码覆盖率报告测试用例执行完成后，代码覆盖率工具会生成相应的代码覆盖率报告。
这些报告通常包含被执行和未被执行的代码段的详细信息，以及覆盖率指标的统计数据。
测试人员可以通过代码覆盖率报告来了解测试的覆盖情况，找到未被覆盖到的代码段，以进一步改进测试用例的设计和执行。
jacoco原理
jacoco原理 Jacoco（Java Code Coverage）是一个开源的Java代码覆盖率工具，用于帮助开发者评估其代码的测试覆盖率。通过Jacoco，开发者可以了解哪些代码被测试覆盖到，哪些没有被覆盖到，从而帮助他们更好地进行单元测试和集成测试，提高代码质量。
Jacoco的原理主要是通过在Java字节码中插入代码，来收集测试覆盖率的数据。当代码被执行时，Jacoco会收集相应的覆盖率信息，并生成报告，展示代码的覆盖情况。下面我们将详细介绍Jacoco的原理。
首先，Jacoco通过Java代理机制，在Java类加载时动态修改字节码，插入用于收集覆盖率信息的代码。这些插入的代码会记录每个代码块（如方法、分支、行）的执行情况，以及相应的覆盖率信息。
其次，Jacoco通过一个独立的进程（或者在测试结束后）收集覆盖率信息，并将其保存到一个文件中。这些信息包括哪些代码块被执行了，哪些没有被执行，从而可以计算出代码的覆盖率。
最后，Jacoco会根据收集到的覆盖率信息生成相应的报告，展示代码的覆盖情况。这些报告可以以不同的格式呈现，如HTML、XML、CSV等，开发者可以根据需要选择合适的报告格式进行查看和分析。
总的来说，Jacoco的原理就是通过在Java字节码中插入收集覆盖率信息的代码，然后收集和分析这些信息，最终生成相应的覆盖率报告。通过这些报告，开发者可以清晰地了解代码的覆盖情况，从而有针对性地进行测试和优化，提高代码质量。
除了了解Jacoco的原理，开发者还需要了解如何在项目中使用Jacoco来进行代码覆盖率测试。一般来说，使用Jacoco进行代码覆盖率测试需要以下几个步骤： 首先，需要在项目的构建工具中集成Jacoco插件，如Maven或者Gradle。通过配置插件，可以在项目构建过程中自动插入Jacoco的字节码修改代码，从而实现覆盖率信息的收集。
其次，需要编写相应的单元测试和集成测试，确保覆盖到尽可能多的代码。在测试执行过程中，Jacoco会收集相应的覆盖率信息。
jacoco 覆盖率统计到方法
jacoco 覆盖率统计到方法（实用版5篇）目录（篇1）1.Jacoco 简介2.Jacoco 覆盖率统计的作用3.Jacoco 覆盖率统计的方法4.Jacoco 覆盖率统计的实际应用5.总结正文（篇1）1.Jacoco 简介Jacoco 是一个用于代码覆盖率分析的 Java 工具，它能够对 Java 应用程序进行全面的测试，帮助开发者找到代码中未被测试覆盖的部分，从而提高代码的质量和稳定性。
2.Jacoco 覆盖率统计的作用Jacoco 覆盖率统计的主要作用是帮助开发者了解代码的覆盖情况，以便找出未被测试覆盖的部分，提高代码的质量和稳定性。
通过 Jacoco 覆盖率统计，开发者可以清楚地了解到哪些代码被测试到了，哪些代码没有被测试到，从而有针对性地进行测试，提高测试效率。
3.Jacoco 覆盖率统计的方法Jacoco 覆盖率统计的方法主要包括以下几种：（1）使用 Jacoco 插件开发者可以在 Eclipse、IntelliJ IDEA 等 Java 开发工具中安装Jacoco 插件，通过插件对代码进行覆盖率统计。
（2）使用 Jacoco 命令行工具开发者可以在命令行中使用 Jacoco 工具对代码进行覆盖率统计，具体使用方法可以参考 Jacoco 的官方文档。
4.Jacoco 覆盖率统计的实际应用在实际开发中，Jacoco 覆盖率统计常常被用于项目管理，帮助项目经理和开发团队了解项目的进展情况和代码质量。
同时，Jacoco 覆盖率统计也可以被用于代码审查，帮助开发者找出代码中的潜在问题和风险。
5.总结总的来说，Jacoco 是一个非常实用的代码覆盖率分析工具，它能够帮助开发者提高代码的质量和稳定性，同时也能够提高测试的效率和效果。
目录（篇2）1.介绍 Jacoco2.Jacoco 的作用3.Jacoco 覆盖率统计到方法的步骤4.Jacoco 的优点和局限性正文（篇2）1.介绍 JacocoJacoco 是一个开源的代码覆盖率工具，主要用于 Java 程序的覆盖率分析。
CICD-代码审计（漏洞扫描工具-代码审计静态代码分析和安全检测-代码覆盖率）
CICD-代码审计（漏洞扫描⼯具-代码审计静态代码分析和安全检测-代码覆盖率）CICD-代码审计2019/09/04 Chenxin需求说明要实现的预期⽬标是什么?(安全,⾼效,规范?)->规范后期考虑安全.漏洞原理参考常见web漏洞原理分析如果Java、PHP、ASP等程序语⾔的编程⼈员的安全意识不⾜，对程序参数输⼊等检查不严格等，会导致Web应⽤安全问题层出不穷。
本⽂根据当前Web应⽤的安全情况，列举了Web应⽤程序常见的攻击原理及危害，并给出如何避免遭受Web攻击的建议。
Web应⽤漏洞原理Web应⽤攻击是攻击者通过浏览器或攻击⼯具，在URL或者其它输⼊区域（如表单等），向Web服务器发送特殊请求，从中发现Web应⽤程序存在的漏洞，从⽽进⼀步操纵和控制⽹站，查看、修改未授权的信息。
Web应⽤的漏洞分类1、信息泄露漏洞.造成信息泄露主要有以下三种原因：--Web服务器配置存在问题，导致⼀些系统⽂件或者配置⽂件暴露在互联⽹中；--Web服务器本⾝存在漏洞，在浏览器中输⼊⼀些特殊的字符，可以访问未授权的⽂件或者动态脚本⽂件源码；--Web⽹站的程序编写存在问题，对⽤户提交请求没有进⾏适当的过滤，直接使⽤⽤户提交上来的数据。
2、⽬录遍历漏洞⽬录遍历漏洞是攻击者向Web服务器发送请求，通过在URL中或在有特殊意义的⽬录中附加“../”、或者附加“../”的⼀些变形（如“..\”或“..//”甚⾄其编码），导致攻击者能够访问未授权的⽬录，以及在Web服务器的根⽬录以外执⾏命令。
3、命令执⾏漏洞命令执⾏漏洞是通过URL发起请求，在Web服务器端执⾏未授权的命令，获取系统信息，篡改系统配置，控制整个系统，使系统瘫痪等。
命令执⾏漏洞主要有两种情况：--通过⽬录遍历漏洞，访问系统⽂件夹，执⾏指定的系统命令；--攻击者提交特殊的字符或者命令，Web程序没有进⾏检测或者绕过Web应⽤程序过滤，把⽤户提交的请求作为指令进⾏解析，导致执⾏任意命令。
功能+自动化测试代码覆盖率统计（jacoco-demo）
功能+⾃动化测试代码覆盖率统计（jacoco-demo）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 Java Agent 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、IDEA。
Jacoco 包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级(Instructions,C0 coverage)，分⽀（Branches,C1 coverage）、圈复杂度(Cyclomatic Complexity)、⾏(Lines)、⽅法(Non-abstract Methods)、类(Classes)这是对jacoco 的功能和使⽤的简介，我就不需要过多的描述。
我的这篇⽂章就是⼀个对docker中服务的⼀个功能测试+⾃动测试覆盖率统计的demo:我将从以下⼏点进⾏阐述：1. docker 底层⽂件开放变量2. ⾃助式jenkins JOB创建3. Pipeline ⾃助式覆盖率统计⼀ docker 底层⽂件开放变量：这⾥开放变量的作⽤是决定⾃助式jenkins JOB 是否执⾏jacoco 覆盖率代码扫描。
因为我们是通过jacocoAgent 这种⽅式来实现代码覆盖率扫描的。
并不是所有的服务都需要进⾏代码覆盖率扫描，所以我们做成了这种参数化，⽅便⾃助决定是否进⾏覆盖率扫描。
你可能会有疑问为什么不写死呢？答案是：我们的测试环境中的docker底层⽂件⽤的是同⼀套。
开放变量的参数是：-javaagent:/usr/local/jacoco-agent.jar=includes=*,output=tcpserver,append=true,address=0.0.0.0,port=*****这⾥的这个参数传递是在第⼆个环节⾃助式jenkins JOB 创建中设置的⼀个输⼊标签。
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介绍常见的代码覆盖率工具
代码覆盖率工具是软件开发中常用的工具，用于测量代码中被测试用例覆盖到
的比例。
它可以帮助开发人员评估其测试的完整性和质量，以及找出可能存在的漏洞和错误。
在本文中，我将介绍几种常见的代码覆盖率工具，以帮助读者选择适合自己项目的工具。
1. **JaCoCo**:
JaCoCo是一个广泛使用的开源代码覆盖率工具，适用于Java项目。
它可以生
成详细的报告，显示每个类、方法和行的覆盖率数据。
JaCoCo支持基于线路、分
支和指令的覆盖率测量，并且可以与各种构建工具（例如Maven和Gradle）集成。
JaCoCo还提供了一个API，可以通过代码访问覆盖率数据，以便进行自定义分析
和报告生成。
2. **Cobertura**:
Cobertura是另一个流行的Java代码覆盖率工具。
它支持基于行、分支和方法
的覆盖率测量，并生成易于理解的HTML报告。
Cobertura还提供了与各种持续集
成工具（例如Jenkins和TeamCity）的集成，以方便在构建过程中自动运行覆盖率
测试并生成报告。
3. **Emma**:
Emma是一个用于Java应用程序的开源代码覆盖率工具。
它允许开发人员通过
自动化测试来度量其代码的质量和覆盖率。
Emma支持基于行和分支的覆盖率测量，并可以生成XML格式的报告，以便进行进一步的分析和集成。
Emma也可以与各
种持续集成工具集成，以便在构建过程中自动运行覆盖率测试。
4. **SonarQube**:
SonarQube不仅是一个代码覆盖率工具，还是一个综合的代码质量管理平台。
它支持各种编程语言的静态代码分析和覆盖率测量，并生成丰富的报告。
SonarQube的特点之一是可以为团队提供实时的代码质量指标和可视化仪表板，以帮助他们监控代码质量和改进实践。
5. **OpenClover**:
OpenClover是一个用于Java和Groovy应用程序的代码覆盖率工具。
它支持基于行、分支和循环的覆盖率测量，并可以生成HTML和XML格式的报告。
OpenClover还提供了与各种构建工具（如Ant、Maven和Gradle）的集成，以方便在构建过程中自动运行覆盖率测试。
OpenClover还支持IDE集成，以方便开发人员在开发环境中监控代码覆盖率。
综上所述，代码覆盖率工具在软件开发中起着重要的作用，帮助开发人员评估测试的完整性和质量。
以上所介绍的几种常见的代码覆盖率工具，如JaCoCo、Cobertura、Emma、SonarQube和OpenClover，都具备各自的特点和优势，适用于不同的项目和需求。
选择合适的工具可以提高测试的效率和质量，从而帮助开发人员构建稳定、可靠的软件系统。