Coverage Testing

最新推荐文章于 2024-01-17 22:01:31 发布

转载最新推荐文章于 2024-01-17 22:01:31 发布 · 322 阅读

文章标签：

#数据库

本文介绍了一种名为CoverageTest的代码覆盖率测试工具，它能够进行语句覆盖、分支覆盖等多种类型的测试。通过使用Devel::Cover模块，可以方便地获取到perl脚本的覆盖情况，并以html格式展示出来。

Coverage Test 包括：Statement coverage、Branch coverage、Path coverage、expression coverage and so on.

资料Devel::Coverage::Tutorial

$perl -MDevel::Cover yourprog args

$cover

$cover -delete #删除先前的coverage result信息

$HARNESS_PERL_SWITCHES=-MDevel::Cover make test

$cover

Devel::Cover: Writing coverage database to E:/Documents and Settings/Administrat

or/My Documents/PerlScript/cover_db/runs/1336371908.772.12256

----------------------------------- ------ ------ ------ ------ ------ ------

File stmt bran cond sub time total

----------------------------------- ------ ------ ------ ------ ------ ------

perl.pl 100.0 n/a n/a 100.0 100.0 100.0

Total 100.0 n/a n/a 100.0 100.0 100.0

----------------------------------- ------ ------ ------ ------ ------ ------

另外可以在cover_db下查看html形式的信息

QQ截图20120507144655.jpg

来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：http://blog.itpub.net/24104518/viewspace-722895/，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。

转载于:http://blog.itpub.net/24104518/viewspace-722895/

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

cu10025

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

Test Coverage- 一个值得我们思考的问题

梅森上校的博客业精于勤荒于嬉，形成于思毁于随。

07-03

2392

In recent days I'm thinking about software testing evaluation indicators, that is Test Coverage. Can test coverage help test team to improvement quality? And how to develop the standard of test covera

Python使用Coverage进行代码覆盖率统计

有问题请发邮箱dengyifanlittle@163.com进行讨论

08-25

2470

Coverage是用于统计 Python 代码覆盖率的工具，支持分支覆盖率统计，生成 HTML 格式的统计报告，Coverage利用到了Python虚拟机的trace机制。首先需要安装Coverage： pip install coverage Coverage有两种方式统计代码覆盖率： ①Coverage命令行 ②Coverage API 官方文档：https://coverage.readthedocs.io/en/latest/api....

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

coverage-test:python覆盖测试

06-09

coverage-test python coverage test 环境要求 python 2.7 coverage.py (sudo pip install coverage), 如果没有安装pip,sudo apt-get install python-pip 参考文档 code struct |-- code.py # 被测代码 |-- test.py # 测试代码 |-- test.sh # 执行测试代码的脚本 |-- .travis.yml # travis要用的配置文件，下面再讲使用 unittest only python -m unittest test # 执行test.py单元测试 coverage unitest ./test.sh # 执行test.sh覆盖率脚本详细说明 unittest 例如 test.py class继承

测试覆盖率的基础知识：从零开始

AI天才研究院

01-07

2618

1.背景介绍测试覆盖率是一种衡量软件测试的方法，用于评估测试用例是否能够有效地检测到软件中的缺陷。在软件开发过程中，测试覆盖率是一种重要的质量保证手段，可以帮助开发人员确保软件的质量和可靠性。在本文中，我们将从零开始介绍测试覆盖率的基础知识，包括核心概念、算法原理、具体操作步骤、数学模型公式、代码实例等。同时，我们还将讨论测试覆盖率的未来发展趋势和挑战。 2.核心概念与联系 2.1 测...

自动化会提高测试覆盖率，那测试覆盖率是什么？

别人的故事，是参考答案，而不是标准答案

11-30

890

测试覆盖率是什么？测试覆盖率（test coverage）是2018年公布的计算机科学技术名词，它是测试质量的度量标准之一，告诉我们测试了多少代码。它定义了系统的某些实体，目的是用测试覆盖它们。这是一种用来指示我们什么时候进行了充分的测试，并告诉我们还需要测试什么（从而扩大了覆盖范围）的方法。如果把测试比喻为打扫房子，那些不常用的房间总会被遗漏，我们总会忘记诸如次卧卫生间这样的区域，所以打扫的覆盖范围不包括就那个卫生间。想象一下，如果我们的打扫标准只包括打扫卧室。按照这个标准，如果打扫了所有的卧室，就

精选资源

Research on Loop Path Selection in Coverage Testing

02-10

循环路径选择在覆盖测试中的研究在软件测试领域中，循环路径选择一直是提高测试覆盖率和测试路径完整性的重要研究方向。传统循环路径选择策略如Z-path策略，通过简化循环结构和限制循环迭代次数来简化路径选择过程...

It ensures that every if statement is executed under both if and else conditions. Branch coverage testing is essential because it ensures that every decision point in the code, such as if statements, is executed under all possible outcomes (both if and else conditions). This helps detect errors that could occur in untested branches of the code, making answer A the correct choice.

03-22

分支覆盖（Branch Coverage）是软件测试中的一种白盒测试方法，要求测试用例覆盖代码中所有可能的条件分支（如`if-else`、`switch-case`等）。其重要性主要体现在以下方面： 1. **发现潜在逻辑错误** 分支覆盖...

软件测试面试题整理

weixin_45342302的博客

01-17

1000

它关注每个判定的真和假分支的覆盖情况。需要注意的是，错误推断法主要依赖于测试人员的经验和洞察力，因此可能有一些潜在的错误情况无法被发现。等价类划分是软件测试中的一种测试设计技术，它通过将输入值和输出值划分为若干等价类（Equivalent Class），以最小化测试用例的数量并覆盖尽可能多的情况。负载测试的目的是确定系统处理大量并发用户或请求时的极限能力，并查找性能瓶颈，以便根据测试结果采取优化措施。Alpha测试是由开发团队内部进行的测试，旨在验证软件的基本功能和稳定性，通常涉及到更小规模的用户。

(Short version: Kcov, a new project of mine for code coverage testing)When developing software, I've often found measuring code coverage useful and important for development. A few years ago, I wrote shcov, which provides code coverage measurement for shell scripts. However, traditionally C and C++ code is more important, and the standard tool for measuring code coverage in UNIX is Gcov.Gcov is unfortunately a bit crude: you have to compile your program with special switches, running the program outputs lots and lots of temporary files and collecting the data is done with a command-line tool. It also adds instructions count each basic block, so in addition it makes your program (slightly) slower. The output can be made nicer by using Lcov (I used the lcov HTML for shcov), but this introduces yet another step in the build/run/collection sequence. Because of all this, I seldomly use gcov despite its usefulness.But can't code coverage collection be done in some better way? Yes, it can.Thomas Neumann has written a nice tool called Bcov which improves a lot on the gcov experience: No need for special build switches, a single collection and a single report stage and lcov-style output directly. How does it do this? Well, Thomas realised that all the required information for code coverage is already present in the binary in the form of DWARF debugging information. After all, GDB and addr2line is clearly able to translate instruction addresses into code lines already.Bcov, I presume, is short for Breakpoint COVerage. It uses ptrace to setup temporary breakpoints in the binary and then run the application until it stops, notes which line the instruction corresponds to and clears the breakpoint, lets it continue until it stops the next time and so on. So bcov replaces gcov and lcov, with the restriction that it doesn't count the number of hits per line, but simply if it has been hit, and all of that in less than 1500 lines of code!So what is Kcov then? Well, while bcov is a great tool, I still have a few problems with it, so I decided to try to make it better. First, while it's much easier to use than gcov+lcov, it's still two steps (collection and reporting), and I'd like to reduce that to a single one. Second, many applications are long running (or even, like deamons, never terminate), and collecting all output at the end then is hard, so I'd like continuous output. Third, I think the same principle will work for the kernel, which explains the name. That particular part isn't finished yet though, so for now K will have to stand for something else.The output is still Lcov-like:

最新发布

08-14

在软件开发中，代码覆盖率（Code Coverage）是一种衡量测试质量的重要指标，用于评估测试用例对源代码的覆盖程度。Kcov、Bcov 和 Gcov 是三种常用的代码覆盖率测量工具，它们在实现机制、支持平台、输出格式和性能...

Software Testing 03 - Coverage-Based Testing 基于覆盖的测试

m0_38071676的博客

08-28

940

Coverage-Based Testing 基于覆盖的测试学习关键： 1.Select test inputs for a program based on its control-flow graph, using the various control-flow coverage criteria. 根据不同的控制流覆盖标准：提供控制流图，选择测试用例。 2.Identify when a variable in a program is defined, referenced, and unde

testing-coverage:演示测试和代码覆盖范围的测试仓库

05-01

测试覆盖率演示测试和代码覆盖范围的测试库。你得到什么很棒的东西？ npm run test ＃运行所有测试 npm run test-unit ＃仅运行单元测试 npm run test-integration ＃仅运行自集成测试 npm run coverage ＃运行伊斯坦布尔覆盖率分析 npm run test-prod ＃运行所有测试，进行覆盖分析，并将结果上传到Code Climate npm run clean ＃删除node_modules和其他临时项，以便您可以重新启动项目好吧，这还有什么其他整洁的方法吗？ Morgan的快速日志记录 EXPRESS_LOG_FORMAT ＃默认为“ OFF”，设置为“ dev”或任何Morgan日志级别内置Bunyan日志记录 BUNYAN_LOGLEVEL ＃默认为“ OFF”，设置为“ debug”或任何有效的Buny

Logical Coverage Criteria

Andrew's Blog

03-30

966

Most basic three (1) Predicate Coverage (PC) Each predicate should evaluate to both true and false. (2) Clause Coverage (CC) Each clause in predicate should evaluate to both true and false. (3) Combinat

语句覆盖(Statement Coverage)|判定覆盖(Decision Coverage)|修订的条件/判定覆盖(Modified Condition/Decision Coverage)

SecondJanuary

05-08

7528

语句覆盖(Statement Coverage) 又称行覆盖(Line Coverage)，段覆盖(Segment Coverage)，基本块覆盖(Basic Block Coverage)这是最常用也是最常见的一种覆盖方式，就是度量被测代码中每个可执行语句是否被执行到了这里说的是“可执行语句”，因此就不会包括像C++的头文件声明，代码注释，空行，等等语句覆盖常常被人指责为“最弱的覆盖”，它

测试工具coverage的高阶使用

山阴少年

08-19

1818

本文介绍了测试工具coverage的高阶使用，希望能对读者有所启发~

测试覆盖率的可视化与Cover定理

AI天才研究院

01-07

1253

1.背景介绍在软件开发过程中，测试覆盖率是一种衡量软件测试的效果的重要指标。它可以帮助开发者了解测试的覆盖程度，从而更好地发现和修复软件中的缺陷。在实际应用中，测试覆盖率的计算和可视化是非常重要的，因为它可以帮助开发者更好地了解软件的质量，并提高软件的可靠性和安全性。在本文中，我们将介绍测试覆盖率的可视化与Cover定理，并详细讲解其核心概念、算法原理、具体操作步骤以及数学模型公式。同时，...

老板天天说提高测试覆盖率，你知道是什么吗？

自动化测试技术栈

10-10

325

测试覆盖率（test coverage）是2018年公布的计算机科学技术名词，它是测试质量的度量标准之一，告诉我们测试了多少代码。它定义了系统的某些实体，目的是用测试覆盖它们。这是一种用来指示我们什么时候进行了充分的测试，并告诉我们还需要测试什么（从而扩大了覆盖范围）的方法。

SystemVerilog基于覆盖率驱动验证技术（CDV）和生成-查看覆盖率报告

小白蒋-材料转行芯片验证

07-24

5114

作者：小白蒋所有的努力都是为了做个小白，单纯且快乐~ 本文内容基于覆盖率驱动的验证技术（CDV）：代码覆盖率：断言覆盖率定义功能覆盖率模型covergroup解释功能覆盖率的采样事件定义覆盖点：bins定义覆盖点：条件覆盖定义覆盖点：状态跳转覆盖定义覆盖点：交叉覆盖生成覆盖率报告和查看覆盖率报告：基于覆盖率驱动的验证技术（CDV）：覆盖率是对RTL设计功能进行验证后达到的覆盖百分比（1）检查过程需满足完整性，就是cover到文档中所有功能；（2）满足正确性；代码覆盖率：衡量测试案例验证-覆盖了

SV覆盖率

杰之行的博客

08-22

2769

前言：欢迎您，有缘人！ 1.基于覆盖率动的验证技术覆盖率是对RTL设计功能进行验证后达到的覆盖百分比检查过程必须满足完整性和正确性，没有冗余的劳动为了最小化验证工作量，使用覆盖率来衡量一个设计哪些功能测试过，哪些功能还没有被测试过功能覆盖率是由验证工程师自己定义的，用于衡量设计规格是否被正确实现，具体内容体现在验正计划中功能覆盖率用于检査设计的应用场景、边界条件、特殊变量或者设计条件是否被完的正确的测试或者确认过 2.覆盖率类型 2.1覆盖率类型：RTL代码覆盖率衡量验证.

功能覆盖率与代码覆盖率区别

zilan23的博客

10-10

3865

功能覆盖率与代码覆盖率区别 Functional coverage vs Code coverage Code coverageas the name implies measure the coverage across the code . This gives an indication of how well the code is tested by your stimulus. ...