基于黑盒测试的代码覆盖率的实现

本文介绍如何通过cobertura工具实现黑盒测试的代码覆盖率统计,包括插桩、配置及报告生成等步骤。

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      除了白盒测试,最常做的莫过于黑盒测试了。黑盒测试有许多种,比如webUI测试、接口测试等,按类型有自动化测试和手工测试。那如何对黑盒测试进行代码覆盖率的统计 呢?下面我们step by step来看黑盒测试的覆盖率实现。

1. 首先我们选择cobertura工具来做覆盖率,可以使用命令行,也可以结合maven来实现。由于测试往往没有对开发代码的修改权限,这里采用命令行的方式来实现,这样的好处是无需更改开发的代码。如果是白盒测试,使用maven+cobertura会很方便,这里暂不讲。

2. 需要熟悉cobertura的命令行的各个命令,可查阅官网:https://github.com/cobertura/cobertura/wiki/Command-Line-Reference

3. 下载cobertura工具包,可在官网下载

4. 插桩:可对class、jar、war文件进行插桩,比如:cobertura-instrument.sh  classes,一般来说,java工程部署在服务器后有class和jar文件,可以分别对class和jar所在文件目录进入插桩。插桩后会生产后缀为ser的文件。

5. 把step3生成的ser文件放到tomcat启动的同级目录内,比如tomcat\bin文件夹内

6. 将cobertura工具包内的lib文件夹内的jar文件copy到tomcat\lib内,这里可能tomcat有一些已经存在的jar包就无需copy,防止重复。

7. 把coberturaFlush.war包放入webapp内

8. 启动tomcat, 这里注意一下,如果启动cobertura成功,会更新ser文件的更新时间,tomcat的启动日志里也会有相关插桩class加载成功的log。 如果ser文件未有更新时间,那说明前面的步骤有问题,可以查看tomcat日志对应处理下。

9.启动tomcat成功后就可开始做测试了,手工测试或自动化测试都可

10. 完成测试后需要收集覆盖率信息了,可访问http://localhost:8080/coberturaFlush/flushCobertura,将统计的信息序列化到ser文件内。这里无需关闭tomcat,且可以和step9多次执行。通过关闭tomcat也可以收集统计信息,但不方便。

11. 如果是多台服务器,可以把step10的ser文件合并一下

12. 将ser文件生成报告:cobertura-report.bat --datafile cobertura.ser --destination  D:\report   D:\src\main\java

13.生成报告后去report里打开index.html文件即可查看详细覆盖率报告了

其实步骤也不复杂,可能实际操作过程中会产生插桩失败问题,这是注意用到插桩命令参数--auxClasspath,用来指定一些查找不到的jar文件或class类


### 黑盒测试自动化覆盖率计算方法 黑盒测试自动化覆盖率是指通过自动化工具执行的黑盒测试用例所覆盖的功能范围占总功能需求的比例。这种覆盖率通常用来衡量自动化测试的有效性和充分性。以下是关于黑盒测试自动化覆盖率的具体计算方法及相关概念解析。 #### 1. **黑盒测试覆盖率的概念** 黑盒测试关注的是软件的功能需求,而不涉及内部代码结构。因此,黑盒测试覆盖率可以通过以下几个维度来定义: - 功能点覆盖率:已测试的功能点数量与总功能点数量之比。 - 输入域覆盖率:已验证的输入组合数与理论上的全部可能输入组合数之比。 - 输出域覆盖率:已观察到的不同输出结果种类数与理论上可能出现的所有不同输出结果种类数之比[^4]。 #### 2. **覆盖率公式的具体表达形式** 假设某系统共有 \( N \) 个功能点,其中自动化测试已经覆盖了 \( M \) 个功能点,则黑盒测试自动化覆盖率可以用以下公式表示: \[ C_{auto} = \frac{M}{N} \times 100\% \] 这里需要注意的是,\( N \) 的统计方式取决于具体的测试目标和需求文档。例如,它可以是需求规格说明书中的条目总数,也可以是从用户故事中提取的功能场景数目。 另外,如果考虑到输入域或输出域的情况,还可以进一步细化为如下两种扩展公式: - 基于输入域的覆盖率公式: \[ C_{input} = \frac{\text{已验证的输入组合数}}{\text{总的输入组合数}} \times 100\% \] - 基于输出域的覆盖率公式: \[ C_{output} = \frac{\text{已观察到的不同输出结果种类数}}{\text{理论上可能出现的所有不同输出结果种类数}} \times 100\% \] 以上三种覆盖率可以根据实际情况单独使用或者综合起来评估整体的测试效果[^3]。 #### 3. **实施步骤概述** 虽然题目要求避免使用步骤词汇,但仍可通过描述的方式介绍如何操作: 构建一套完整的测试矩阵,记录每一个功能点的状态(是否已被自动化测试覆盖)。利用专门的管理平台跟踪每次运行后的统计数据,并定期更新至报告之中以便后续分析优化。 下面给出一段伪代码示例展示如何基于上述原理编写一个简单的覆盖率计算器函数: ```python def calculate_black_box_coverage(total_features, tested_features): """ Calculate black-box test automation coverage. Args: total_features (int): Total number of features defined in requirements. tested_features (int): Number of features covered by automated tests. Returns: float: Black-box test automation coverage percentage. """ if total_features == 0: raise ValueError("Total features cannot be zero.") coverage_percentage = (tested_features / total_features) * 100 return round(coverage_percentage, 2) # Example usage total = 100 # Assume there are 100 functional points specified in SRS covered = 85 # Automated scripts have verified 85 out of these 100 points so far print(f"Coverage Rate: {calculate_black_box_coverage(total, covered)}%") ``` 此段代码实现了基础版的覆盖率百分比运算逻辑并提供了直观的结果输出。 ---
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