覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是所有的JAVA语言的结构都可以直接编译成一致的二进制代码.

Jacoco的原理 转自:kingzzm 的博客,感谢~ 覆盖率计数器 Jacoco使用一系列的不同的计数器来做覆盖率的度量计算.所有这些计数器都是从java的class文件中获取信息,这些class文件可以(可选)包含调试的信息在里面.即使在没有源码的情况下,这种方法也可以实时有效地对应用程序进行度量和分析.在大部分情况下,收集到的信息可以映射到源码,可视化到每一行代码的粒度.但这种方法还是有一些限制.这些class文件必须使用调试信息来编译,这样才可以计算行的覆盖率和提供出源码的高亮.但不是

工作要搞覆盖率测试,看到公司平台上用的jacoco,就找了网上的demo自己跑了一下. 一.覆盖率测试是干什么的 http://www.open-open.com/lib/view/open1472174544246.html 1.用来看看类/方法/判定 中的语句的使用情况,防止废弃无用的代码和错误代码出现. 2.用来和需求覆盖做一个对照,做用例和代码的一种映射检查,补齐一些用例的逻辑上的缺陷. 二.jacoco的原理 jacoco提供两种插桩方式,on-the-fly 和offline两种,这

Jacoco+Jenkines小白之路 最近工作中正在推广jacoco的增量覆盖率的统计,想学习一波,纯粹采坑中,适合小白学习jacoco. 一.代码覆盖率 引入代码覆盖率 : 代码覆盖率是指对现有代码执行情况的统计,计算单个工程下面代码被执行的情况. 调研了一下市面上使用的增量覆盖率的工具,发现大多数公司都在使用jacoco,那么jacoco到底相比其他工具的优点表现在哪些方面呢? 市场上主要的代码覆盖率工具: Emma Cobertura Jacoco Clover 比较:(wuli图片是我

Jacoco是Java Code Coverage的缩写,顾名思义,它是获取Java代码执行覆盖率的一个工具,通常用它来获取单元测试覆盖率.它通过分析Java字节码来得到代码执行覆盖率,因此它还可以分析任何基于JVM的语言(如Croovy.Kotlin)的覆盖率.本文不讨论如何用Jacoco获取单元测试的代码覆盖率,而是从Jacoco的原理出发,介绍如何通过Jacoco获取SIT或者UAT的测试覆盖率.更准确来讲,是获取一个应用执行过的代码占总代码的比率.包括字节码指令覆盖率,分支覆盖率,圈复杂

maven使用实战 创建项目 在eclipse中创建maven项目之后,会生成.classpath / .setting / .project 三个文件或者文件夹 .classpath 这个文件是用来说明这个工程的项目环境的 比如 kind=src: 用来表示源文件地址 kind=con: 表示运行的系统环境 kind=lib: 表示工程的library具体位置 kind=output: 表示工程的输出目录 .project 这个文件表示说明这个工程的描述信息 比如: name: 表示工程名字

简介 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JavaAgent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等. 官网地址:http://www.eclemma.org/jacoco/ Jacoco包含了多种尺度的覆盖率计数器,包含指令级(Instructions,C0coverage),分支(Branches,C1coverage).圈复杂度(Cyc

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%. JaCoCo Jacoco从多种角度对代码进行了分析,包括指令(Instructions,C0 Coverage),分支(Branches,C1 Coverage),圈复杂度(Cyclomatic Complexity),行(Lines),方法(Methods),类(Classes). 1. Instructions Jacoco计算的最小

一般只有新的项目才会去用JaCoCo工具看一下代码覆盖率, 一来看看测试有没有漏的测试用例 二来看看开发有没有留下冗余的代码 新开发项目Jacoco代码覆盖率后端接口打成jar包,进行启动 #executet1=$(date)nohup /opt/converse_jar_QA/bin/jdk1.8.0_131/bin/java -javaagent:/opt/jacoco/lib/jacocoagent.jar=destfile=/opt/converse_jar_QA/jacoco.exec

● 下载jacoco.exec.jacocoant.jar.jacocoagent.jar ● jvm启动参数中添加(tomcat服务原理一样) JACOCO_OPTS=JAVA_OPTS="-javaagent:[jacocoagent.jar你的地址]=includes=com.*,output=tcpserver,port=8044,address=10.*.*.* -Xverify:none"● 启动服务 java $JAVA_OPTS -Djava.rmi.server.ho

概述 又搞一边质量扫描插件,之前做过一遍,然后后面各种忽略,然后就放弃了,所以,应该寻找一种方法,循序渐进的实施.本次将实施一个基本的打包扫描方案,包含 checkstyle 固定团队编码风格,固定命名风格以及换行风格等,原型配置出资googlestyle, 修改缩进为4个字符(原型是2个) surefile test report Junit Test结果报告 JaCoCo test coverage 代码测试覆盖率插件 阿里巴巴Java代码扫描插件P3C(PMD) cpd 重复代码扫描 Fi

1下载jacoco,并上传至服务器:https://www.eclemma.org/jacoco/ 2.应用服务tomcat的catalina.sh增加jacocoagent #JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -javaagent:/Users/qiaojiafei/Documents/work/jacoco/jacoco-0.8.3/lib/jacocoagent.jar=includes=*,classdumpdir=classes,output=tcpserver,addres

导读 高德地图开放平台产品不断迭代,代码逻辑越来越复杂,现有的测试流程不能保证完全覆盖所有业务代码,测试不到的代码及分支,会存在一定的风险.为了保证测试全面覆盖,需要引入代码覆盖率做为测试指标,需要对SDK代码进行染色,测试结束后可生成代码覆盖率报告,作为发版前的一项重要卡点指标.本文小结了Android端代码染色原理及技术实践.   JaCoCo工具 JaCoCo有以下优点: 支持Ant和Gradle打包方式,可以自由切换. 支持离线模式,更贴合SDK的使用场景. JaCoCo文档比较全面,还

一.背景 随着需求的迭代,需求增加的同时,有可能会伴随着一些功能的下线.如果不对系统已经不用的代码进行梳理并删除不需要的代码,那么就会增加系统维护成本以及理解成本.但经历比较长的迭代以及系统交接,可能有些代码并不确定是否能够删除,因此基于此困境基于Jacoco对代码进行分析,对系统做"瘦身". 二.原理 Jacoco本质上是一个测试覆盖率工具,通过ASM字节码增强技术在源代码中加入探针从而获取代码覆盖率,有两个主要功能一是单测覆盖率二是接口覆盖率.大部分情况下我们只用于生成单测覆盖率,

作者:vivo 互联网服务器团队- Xu Shen 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. 一.为什么需要测试覆盖率 1.1 在日常研发过程中,经常发现一些问题 测试案例的设计凭经验,当研发一个新功能时,经常对测试场景估计不足,到上线后发现bug: 开发经常做一些需求之外的代码变更(代码小范围内重构或在开发过程中发现小缺陷随手改掉),导致测试任务无法测试到对

奇异值分解(Singular Value Decomposition,以下简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域.是很多机器学习算法的基石.本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的. 1. 回顾特征值和特征向量 我们首先回顾下特征值和特征向量的定义如下:$$Ax=\lambda x$$ 其中A是一个$n \times n$的矩阵,$x$是一个$n$维向量,则我们说$\lam

一.一个简单的node程序 1.新建一个txt文件 2.修改后缀 修改之后会弹出这个,点击"是" 3.运行test.js 源文件 使用node.js运行之后的. 如果该路径下没有该文件,会报错 4.运行test2.js 二.模块简单使用 为了编写可维护的代码,我们把很多函数分组,分别放到不同的文件里,这样,每个文件包含的代码就相对较少,很多编程语言都采用这种组织代码的方式.在Node环境中,一个.js文件就称之为一个模块(module). 模块化的开发的好处:提高代码的可维护性,避免修

在主成分分析(PCA)原理总结中,我们对降维算法PCA做了总结.这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA)做一个总结.LDA在模式识别领域(比如人脸识别,舰艇识别等图形图像识别领域)中有非常广泛的应用,因此我们有必要了解下它的算法原理. 在学习LDA之前,有必要将其自然语言处理领域的LDA区别开来,在自然语言处理领域, LDA是隐含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA),

KVM 虚拟化原理探究- overview 标签(空格分隔): KVM 写在前面的话 本文不介绍kvm和qemu的基本安装操作,希望读者具有一定的KVM实践经验.同时希望借此系列博客,能够对KVM底层有一些清晰直观的认识,当然我没有通读KVM的源码,文中的内容一部分来自于书籍和资料,一部分来自于实践,还有一些来自于自己的理解,肯定会有一些理解的偏差,欢迎讨论并指正.本系列文章敬代表我个人观点和实践,不代表公司层面. KVM虚拟化简介 KVM 全称 kernel-based virtual mac