Emma进行代码覆盖率检查(命令行方式)
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。
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。
代码测试覆盖率:评估代码测试覆盖率的方法和工具推荐

代码测试覆盖率:评估代码测试覆盖率的方法和工具推荐代码测试覆盖率是指在进行软件测试时,已经被运行的测试用例(或测试集)占总测试用例(或测试集)的比例。
它用于衡量测试用例对于被测代码的执行程度,从而判断测试的质量和完整性。
下面将介绍几种常用的评估代码测试覆盖率的方法和工具,并分析它们的优缺点。
1.语句覆盖(Statement Coverage):语句覆盖是最常见的测试覆盖率指标之一。
它衡量测试中执行的语句数量与总语句数量的比例。
测试用例需要尽量覆盖到所有的代码语句,以此评估测试的覆盖率。
常见的工具有:- JaCoCo:功能强大的Java代码覆盖率检测工具,支持语句、分支、行、类和方法覆盖率的检测。
它可以嵌入到构建工具(如Maven 和Gradle)中,方便自动化执行。
- Istanbul:用于JavaScript的代码覆盖率工具,支持语句、分支、行和函数覆盖率的检测。
它可以集成到测试框架中(如Mocha和Jasmine),方便在测试执行期间捕获覆盖率信息。
2.判定覆盖(Branch Coverage):判定覆盖是对条件分支进行测试的方法,即每个条件判断语句都至少被执行一次。
它可以衡量程序的分支执行情况,验证每个条件的正确性。
常见的工具有:- Cobertura:一个流行的Java代码覆盖率工具,支持判定覆盖的检测。
它可以生成报告,显示每个条件分支的测试覆盖情况。
- PHPUnit:一个用于PHP的测试框架,可以集成Code Coverage 扩展库,支持判定覆盖的检测。
它可以生成覆盖率报告,并指出那些条件分支没有被测试到。
3.函数级覆盖(Function Coverage):函数级覆盖是对函数被调用的测试,即每个函数都至少被执行一次。
它可以衡量测试对于不同函数功能的覆盖情况。
常见的工具有:- PHPUnit:前述PHP测试框架,可以通过生成函数覆盖率报告来评估函数级覆盖。
- gcov:一个在GCC编译器中常用的测试覆盖工具,可以用来评估C和C++代码的函数级覆盖。
代码覆盖率评估方法与工具比较

代码覆盖率评估方法与工具比较代码覆盖率评估是软件开发中常用的一种质量评估方法,其目的是测量测试中涉及到的代码量,以此来评估测试的完备性和质量。
在软件开发过程中,不同的代码覆盖率评估方法和工具会有不同的优点和适用场景。
本文将比较几种常见的代码覆盖率评估方法和工具,帮助读者更好地选择适合自己项目的方法和工具。
一、行覆盖率(Line Coverage)评估方法与工具行覆盖率评估方法是最基本、最常见的代码覆盖率评估方法之一。
该方法评估的是测试用例是否覆盖了被执行的代码行数。
行覆盖率评估工具包括JaCoCo、Emma等。
这些工具能够生成代码的行覆盖率报告,方便开发人员了解测试用例对代码行的覆盖情况。
行覆盖率评估方法的优点是简单易用,能够对代码执行的覆盖情况进行全面评估。
然而,该方法只关注代码行数的覆盖情况,对于分支、条件、循环等结构的覆盖评估较为薄弱。
因此,在处理复杂的代码逻辑时,行覆盖率评估方法可能无法满足需求。
二、分支覆盖率(Branch Coverage)评估方法与工具分支覆盖率评估方法是一种对代码覆盖率进行更加详细评估的方法。
该方法评估的是测试用例是否覆盖了代码中所有的分支。
分支覆盖率评估工具包括JaCoCo、Emma等。
这些工具能够生成代码的分支覆盖率报告,方便开发人员了解测试用例对代码分支的覆盖情况。
分支覆盖率评估方法的优点是能够对代码中所有的分支进行评估,对于复杂的控制流程能够提供详尽的测试覆盖。
然而,分支覆盖率评估方法是一种较为复杂的评估方法,需要编写更多的测试用例来覆盖不同的分支情况。
这可能会增加测试的工作量和时间成本。
三、条件覆盖率(Condition Coverage)评估方法与工具条件覆盖率评估方法是一种对代码中条件语句覆盖情况进行评估的方法。
该方法评估的是测试用例是否覆盖了代码中所有的条件,并能够满足不同条件的组合情况。
条件覆盖率评估工具包括JaCoCo、Emma等。
这些工具能够生成代码的条件覆盖率报告,方便开发人员了解测试用例对代码条件的覆盖情况。
如何进行前端代码的测试覆盖率检测

如何进行前端代码的测试覆盖率检测前端开发作为软件开发的一个重要领域,在项目开发中占据着不可忽视的地位。
随着前端技术的不断进步和发展,前端代码的质量和稳定性变得至关重要。
而要确保前端代码的质量,测试是必不可少的环节之一。
在测试中,覆盖率检测是一个重要的指标,可以帮助开发者了解测试的范围和效果。
本文将介绍如何进行前端代码的测试覆盖率检测,探讨一些常用的工具和技巧。
一、什么是测试覆盖率检测测试覆盖率是指在自动化测试中,用于衡量代码被测试覆盖的程度的指标。
它可以显示测试用例对代码的覆盖情况,包括哪些代码被测试到、哪些代码未被测试到等。
通过测试覆盖率检测,开发者可以了解测试的有效性和完整性,有助于提高代码的质量和稳定性。
二、测试覆盖率的检测方法1. 行覆盖率(line coverage):衡量测试用例对代码每一行的覆盖情况。
通过记录每条执行路径中经过的代码行,可以计算出代码被测试的行数和未被测试的行数。
2. 分支覆盖率(branch coverage):衡量测试用例对代码分支的覆盖情况。
在代码中存在if语句、switch语句等分支结构时,分支覆盖率可以帮助开发者了解测试是否覆盖了所有分支情况。
3. 函数覆盖率(function coverage):衡量测试用例对函数的覆盖情况。
通过记录每个函数的执行情况,可以计算出函数被测试的次数和未被测试的次数。
三、常用的前端代码测试覆盖率检测工具1. Istanbul:Istanbul是一个开源的JavaScript代码覆盖率工具,可以用于测量行覆盖率、分支覆盖率和函数覆盖率。
它支持多种前端框架,并且可以与其他测试工具集成使用,如Mocha、Jasmine等。
2. Blanket.js:Blanket.js是另一个流行的前端代码覆盖工具,支持行覆盖率和分支覆盖率的检测。
它可以与多种测试框架配合使用,并提供了丰富的配置选项和报告生成功能。
3. Jest:Jest是Facebook开发的一个全面的JavaScript测试框架,它内置了覆盖率检测的功能。
使用代码覆盖率工具提升测试覆盖率(九)

使用代码覆盖率工具提升测试覆盖率引言在软件开发过程中,测试是确保软件质量的重要环节。
在测试过程中,测试覆盖率是一个关键指标,它测量了被测试代码中的语句、分支和路径等是否被测试到。
较高的测试覆盖率通常意味着更全面的测试,从而增加软件的稳定性和可靠性。
为了提高测试覆盖率,我们可以使用代码覆盖率工具来帮助我们进行测试,本文将探讨如何使用代码覆盖率工具来提升测试覆盖率。
一、什么是代码覆盖率工具代码覆盖率工具是一种软件工具,可以帮助开发人员分析被测试代码中的各种元素是否被测试到。
它通过跟踪程序执行的路径、分支和语句等来评估测试覆盖率。
常见的代码覆盖率工具包括JaCoCo、Cobertura、Emma等。
这些工具提供了丰富的功能,如生成可视化的测试覆盖率报告、指示测试覆盖率的不足之处以及帮助开发人员快速定位未测试到的代码。
二、使用代码覆盖率工具的好处1. 发现未被测试的代码使用代码覆盖率工具可以帮助开发人员发现未被测试的代码。
通过分析测试覆盖率报告,开发人员可以清楚地了解哪些代码没有被测试到。
这就使得开发人员能够针对未被测试到的代码编写新的测试用例,从而更全面地测试被测软件。
2. 提高测试用例的质量代码覆盖率工具可以指示测试覆盖率的不足之处。
当测试覆盖率不足时,开发人员可以通过编写新的测试用例来增加覆盖率,这将导致更全面的测试。
同时,代码覆盖率工具还可以评估测试用例的质量,通过分析测试覆盖率报告中的冗余测试用例和未使用的测试用例,开发人员可以剔除低质量的测试用例,提高测试用例的质量。
3. 促进代码重构和优化代码覆盖率工具可以帮助开发人员识别冗余代码和无用代码。
通过分析测试覆盖率报告,开发人员可以清楚地了解哪些代码是没有被执行过的。
这使得开发人员可以更好地优化代码,去除冗余代码,从而提高代码的可读性和维护性。
三、使用代码覆盖率工具的实践指南1. 针对重要模块编写测试用例在使用代码覆盖率工具之前,开发人员需要明确哪些是重要的模块,这些模块在软件运行过程中承担着关键的功能或逻辑。
Demo of EMMA coverage tool(使用dos命令)
Demo of EMMA coverage tool(在dos中执行)EMMA是一个工具测量覆盖软件。
这种工具是必不可少的检测死代码和验证的应用程序的某些部分实际上是行使测试套件和交互使用。
首先检查环境变量中是否配置emma.jar:Sample source codeThis demo uses a sample application called "CircleConverter". The source code including the emma tool is available as a zip file: CoverageDemo.zip [498K]此演示使用一个示例应用程序称为“circleconverter”。
源代码包括艾玛工具是提供一个压缩文件:Download the zip file and unzip it into a folder of your choice. Open a command window in that folder then proceed with the steps below.This demo is for Windows platforms, but can easily be modified to run under Unix.在cmd中切换到demo路径下:First be sure to delete any coverage data file from previous runs:>del coverage.em coverage.ec coverage.txtStart by compiling the example source code:>del *.class>javac CircleConverter.javaTo get the basic idea of how the Emma works, you can run your app using "on the fly" coverage and perform manual testing:>java -cp TestTools\emma.jar;. emmarun -cp . CircleConverterThis will cause the application GUI to appear. Enter a 3 into the radius text field and press Enter. The value for area will appear in the area text field.翻译:输入以上命令后将会出现一个图形用户界面,输入半径3并按回车,将会在area中显示出面积值。
如何使用emma统计代码执行覆盖(上)_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金
如何使用emma统计代码执行覆盖(上)_光环大数据推出AI智客计划送2000助学金使用 emma 2.1 (emma-stable-2.1.5320-lib)1. 新建 /home/q/java/emmalib 目录,将emma.jar 与 emma_ant.jar 放入2. 复制/server/bin/mobileserver/runServer.sh 到runServer_emma.sh修改启动语句nohup java -Xmx1800M -Xms800m -Xbootclasspath/p:/home/q/java/emmalib/emma.jar-Djava.nio.channels.spi.SelectorProvider=sun.nio.ch.EPollSelectorProv ider -XX:+AggressiveOpts -XX:+UseParallelGC -server -classpath "$jarFile" mon.mobileArc.MobileServer conf/TaLog.property conf/TripServer.property >> $LOG_HOME/error.log 2>&1 &复制 /server/bin/mobileserver/stopServer.sh 到 stopServer_emma.sh添加覆盖率导出命令插入 emma 统计代码使用root账号1. 备份mobileserver.jarcp /server/TripAssistant/mobile-server.jar $MOB_JAR_BAK/mobile-server.jar.{$timestamp}2. 执行插入命令java -cp /home/q/java/emmalib/emma.jar emma instr -m overwrite -cp mobile-server.jar -out coverage.em输出如下:EMMA: processing instrumentation path ...EMMA: instrumentation path processed in 3117 msEMMA: [1000 class(es) instrumented, 126 resource(s) copied]EMMA: metadata merged into [/server/TripAssistant/coverage.em]3. 运行mobileserver runServer_emma.shsudo sh /server/bin/mobileserver/stopServer.sh && sudo sh /server/bin/mobileserver/runServer_emma.sh在 /server/mobileserverlog/error.log中可见:EMMA: collecting runtime coverage data ...EMMA: runtime controller started on port [47653]emma control 进程已启动[root@ /server/mobileserverlog]# netstat -na | grep 47653tcp 0 0 0.0.0.0:47653 0.0.0.0:* LISTEN 20926/java4. 执行覆盖率文件导出命令java -cp /home/q/java/emmalib/emma.jar emma ctl -connect localhost:47653 -command coverage.get,coverage.ec可见输出:EMMA: processing control command sequence ...EMMA: executing [coverage.get (coverage.ec,true,true)] ...EMMA: coverage.get: local copy of coverage data merged into[/server/TripAssistant/coverage.ec]EMMA: coverage.get: command completed in 79 msEMMA: control command sequence complete并且当前目录生成文件 coverage.ec5. 生成报告java -cp /home/q/java/emmalib/emma.jar emma report -r html -in coverage.em,coverage.ec为什么大家选择光环大数据!大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训,就选光环大数据!光环大数据,聘请大数据领域具有多年经验的讲师,提高教学的整体质量与教学水准。
Emma进行代码覆盖率检查(命令行方式)
在Offline模式下使用Emma进行代码覆盖率检查(命令行方式)开发工程师常常问到的一个问题是:测试用例执行了那么多,到底这些用例覆盖了多少的代码?那么在最终的测试报告中给出代码覆盖率是不是更加有说服力,因此这几天稍微看看了emma的东西,在这里记录下来用以备忘,这里只说off-line模式下emma使用命令行方式进行代码覆盖率统计。
off-line模式下使用emma一般来说包含三个步骤:1)插桩-使用instr对于class文件(或者包含class文件的文件夹或者文件结构)2)运行测试;3)合并覆盖率统计数据-使用merge合并测试期间生成的统计数据;4)输出统计报告-使用report生成下面就使用方式进行说明:1)前提准备:将emma.jar加入jdk安装目录下的jre/lib/ext目录或者将emma.jar加入classpath环境变量中;使用java emma调用显示emma的使用方式表示emma加入classpath成功;2)instr:java emma instr {-ip(/-cp) 插桩路径} [-d 插桩后的class文件输出目录] [-out 元数据文件输出位置] [-merge boolean] [-m 插桩模式] [-ix 插桩过滤] [commom options]-ip -cp:该选项可以重复多次,用于指示要进行插桩的class文件,可以使用-ip来指示单个class文件,使用-cp来指示文件夹或者文件结构(jar);-d:该选项指示插桩后的class文件保存位置,如果给定的插桩模式是overwrite的话该选项被忽略;-out:指示存储统计信息文件的位置(默认统计信息存储在当前文件夹中);-merge(y[es]|n[o]):指示统计信息是否可以被合并至-out参数指定的输出位置;-m(copy|overwrite|fullcopy):指示插桩后的文件输出模式,copy表示只有那些进行了插桩的文件输出至-d指示的文件夹,overwrite表示覆盖原始文件,fullcopy表示复制所有的class文件(不论是否插桩)去-d/classes文件夹,所有文件结构(jar)去-d/lib文件夹;-ix:插桩过滤器,指示那些文件进行插桩,可以重复用以指定多个过滤器;3)report:java emma report {-in 统计数据文件} {-r 输出文件格式} [-sp 源文件位置] [common options]-in:可重复的参数,指示产生报告的统计数据文件;-r(txt|html|xml):产生的报表文件的格式;-sp:源文件所在位置,用于关联报表文件与源代码;4)merge:java emma merge {-in 统计数据文件} [-out 合并后的数据文件] [common options]-in:可重复参数项,用于选择要进行合并的数据文件;-out:用于存储合并后的数据文件位置;。
代码覆盖率测试评估测试用例对代码的覆盖程度
代码覆盖率测试评估测试用例对代码的覆盖程度代码覆盖率测试是软件测试中的一个重要环节,它用于评估测试用例对代码的覆盖程度。
通过执行测试用例,记录被测试代码执行情况,进而计算出代码覆盖率,以此来评估软件测试的充分性和准确性。
本文将针对代码覆盖率测试评估测试用例对代码的覆盖程度进行讨论。
一、代码覆盖率测试的定义和目的代码覆盖率测试是指通过运行测试用例,统计测试用例执行时覆盖到的代码行数或代码块的比例,用以衡量测试用例对被测代码的覆盖程度。
它的目的是发现被遗漏的测试场景,提高测试用例的覆盖率,从而增强软件质量。
二、代码覆盖率测试的类型1. 语句覆盖(Statement Coverage):该方法要求测试用例覆盖到被测程序的每个可执行语句。
当每个语句都被至少一个测试用例执行到时,该语句覆盖率为100%。
2. 判定覆盖(Decision Coverage):该方法要求测试用例覆盖到被测程序的每个条件判断。
测试用例需要至少运行一次使判断结果为真和至少运行一次使判断结果为假,才能达到100%的判定覆盖率。
3. 条件覆盖(Condition Coverage):该方法要求测试用例覆盖到被测程序的每个条件。
测试用例需要至少运行一次使条件为真和至少运行一次使条件为假,才能达到100%的条件覆盖率。
4. 路径覆盖(Path Coverage):该方法要求测试用例覆盖到被测程序的每个路径,即从起始点到终止点的每条路径。
路径覆盖率是所有可能路径中被覆盖到的路径数与所有可能路径数的比值。
三、测试用例对代码覆盖率的影响测试用例的设计对代码覆盖率测试有着直接的影响。
合理设计的测试用例可以更好地提高代码的覆盖程度。
1. 边界值测试:在设计测试用例时,要充分考虑边界值的情况,这样可以确保测试用例尽可能多地覆盖到代码的边界条件,从而提高覆盖率。
2. 异常情况测试:对于可能发生异常的代码,需要设计相应的测试用例来覆盖异常情况。
通过模拟异常情况,可以提高代码对异常的处理能力,并提高代码覆盖率。
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在Offline模式下使用Emma进行代码覆盖率检查(命令行方式)
开发工程师常常问到的一个问题是:测试用例执行了那么多,到底这些用例覆盖了多少的代码?那么在最终的测试报告中给出代码覆盖率是不是更加有说服力,因此这几天稍微看看了emma的东西,在这里记录下来用以备忘,这里只说
off-line模式下emma使用命令行方式进行代码覆盖率统计。
off-line模式下使用emma一般来说包含三个步骤:
1)插桩-使用instr对于class文件(或者包含class文件的文件夹或者文件结构)
2)运行测试;
3)合并覆盖率统计数据-使用merge合并测试期间生成的统计数据;
4)输出统计报告-使用report生成
下面就使用方式进行说明:
1)前提准备:
将emma.jar加入jdk安装目录下的jre/lib/ext目录或者将emma.jar加入classpath环境变量中;
使用java emma调用显示emma的使用方式表示emma加入classpath成功;
2)instr:
java emma instr {-ip(/-cp) 插桩路径} [-d 插桩后的class文件输出目录] [-out 元数据文件输出位置] [-merge boolean] [-m 插桩模式] [-ix 插桩过滤] [commom options]
-ip -cp:该选项可以重复多次,用于指示要进行插桩的class文件,可以使用-ip来指示单个class文件,使用-cp来指示文件夹或者文件结构(jar);
-d:该选项指示插桩后的class文件保存位置,如果给定的插桩模式是
overwrite的话该选项被忽略;
-out:指示存储统计信息文件的位置(默认统计信息存储在当前文件夹中);
-merge(y[es]|n[o]):指示统计信息是否可以被合并至-out参数指定的输出位置;
-m(copy|overwrite|fullcopy):指示插桩后的文件输出模式,copy表示只有
那些进行了插桩的文件输出至-d指示的文件夹,overwrite表示覆盖原始文件,fullcopy表示复制所有的class文件(不论是否插桩)去-d/classes文件夹,所有文件结构(jar)去-d/lib文件夹;
-ix:插桩过滤器,指示那些文件进行插桩,可以重复用以指定多个过滤器;
3)report:
java emma report {-in 统计数据文件} {-r 输出文件格式} [-sp 源文件位置] [common options]
-in:可重复的参数,指示产生报告的统计数据文件;
-r(txt|html|xml):产生的报表文件的格式;
-sp:源文件所在位置,用于关联报表文件与源代码;
4)merge:
java emma merge {-in 统计数据文件} [-out 合并后的数据文件] [common options]
-in:可重复参数项,用于选择要进行合并的数据文件;-out:用于存储合并后的数据文件位置;。