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收录了 覆盖率测试 频道下的 50 篇内容

谷歌研究人员的一项分析,揭示了该公司的工程师如何管理10亿行代码的代码测试覆盖率。
越来越多的团队开始意识到测试的重要性并积极开展了测试实践,在这个过程中,常常被夸大功效或者错误使用的便是测试覆盖率和测试覆盖率工具,在这篇文章中,作者希望从心理和技术的角度探讨测试覆盖率和测试覆盖率工具的误用以及应对之道。

本文来自美团点评技术文章系列。

本文介绍知乎开发的实时收集代码覆盖率的工具 Timon。
多少测试才算够用呢?答案因人而异。有人会告诉你要做到100%的测试覆盖率。另一些人却不这么想,他们认为这个问题的答案因测试代码质量的不同而不同,而衡量测试覆盖率并不能说明这些测试及被测试代码的质量。

本文主要介绍前端集成测试覆盖率统计工具的需要。

为了提高其软件系统的合规覆盖率,Meta已经将大型语言模型应用于变异测试。这种方法将LLM生成的变异体(mutants)和测试集成到Meta的自动化合规加固(ACH)系统中,消除了传统变异测试在可扩展性和准确性方面的限制。
经常有人问我这样的问题:“我们在做单元测试,那测试覆盖率要到多少才行?”。而我的答案很简单,“作为指标的测试覆盖率都是没有用处的。” 测试覆盖应该是一种学习手段。学习为什么有些代码没有被覆盖到,以及为什么有些代码变了测试却没有失败。理解“为什么”背后的原因,程序员就可以做相应的改善和提高。本文会给大家介绍一些传统的测试覆盖方法和一种称为“代码变异测试”(Mutation Test)的方法。大家将会看到这些方法都可以产生什么样的学习点,以及代码变异测试相比传统方法更有价值的地方。
@姚若舟在实际的工作中发现,刚开始写单元测试同事的代码中有不少行为都没有被单元测试覆盖,他因此在微博上提出,想了解大家的意见。@程墨Morgan在与雅虎前同事聊天时得知,雅虎的CEO在力推Scrum开发流程和扁平的管理结构,从而将这家老牌的企业变回创业公司的模式。针对两条微博,大家展开了深入讨论。
测试覆盖率和代码覆盖率是衡量代码有效性的最流行方法。这些术语有时会同时出现,因为它们的基本原理相同。但是它们并不是那么一致。很多时候,测试团队和开发团队对这两个术语的使用感到困惑。下面详细讨论代码覆盖率和测试覆盖率之间的区别的原因。
携程目前很多的框架和项目都在往 Java 技术栈上进行迁移。在这个过程中我们遇到很多的挑战和困难,为此我们在原有测试体系的基础上做了大量的工作,构建了一整套卓有成效的质量保障体系。

提升代码覆盖率是确保软件质量的关键步骤之一。利用静态分析工具优化测试覆盖率可以帮助发现代码中的潜在问题,并指导测试用例的编写,从而提高代码覆盖率。以下是一些策略和方法,可以利用静态分析工具来优化测试覆盖率:


本文介绍用代码覆盖率对工程质量进行精细化管理。

本文来自《2019年有赞技术大礼包》系列。
可以根据在使用这些手段时已经掌握知识的不同,把这些手段按所关注的问题进行多种不同的分类。例如,如果把功能集成测试用于检查每个功能与所有其他功能组合在一起时是否能够正常运行,则这种测试及时面向覆盖率的测试。如果有针对功能相互交互的错误理论,并
Christian Gruber就TDD的代码覆盖率度量方面阐明了其态度。他谈到了代码覆盖率度量会告诉你什么以及不会告诉你什么,TDD是如何适应它的,同时还提到了我们如何能更好地使用代码覆盖率度量。

100%的代码覆盖率仍然有满是错误和难以维护的代码。