单元测试代码覆盖率浅谈

单元测试代码覆盖率浅谈

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％。于是乎，测试人员费尽心思设计案例覆盖代码。用代码覆盖率来衡量，有利也有有弊。本文我们就代码覆盖率展开讨论，也欢迎同学们踊跃评论。

首先，让我们先来了解一下所谓的“代码覆盖率”。我找来了所谓的定义：

代码覆盖率＝代码的覆盖程度，一种度量方式。

上面简短精悍的文字非常准确的描述了代码覆盖率的含义。而代码覆盖程度的度量方式是有很多种的，这里介绍一下最常用的几种：

1. 语句覆盖(StatementCoverage)

又称行覆盖(LineCoverage)，段覆盖(SegmentCoverage)，基本块覆盖(BasicBlockCoverage)，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。非常好理解，只统计能够执行的代码被执行了多少行。需要注意的是，单独一行的花括号｛｝也常常被统计进去。语句覆盖常常被人指责为“最弱的覆盖”，它只管覆盖代码中的执行语句，却不考虑各种分支的组合等等。假如你的上司只要求你达到语句覆盖，那么你可以省下很多功夫，但是，换来的确实测试效果的不明显，很难更多地发现代码中的问题。

这里举一个不能再简单的例子，我们看下面的被测试代码：

int foo(int a, int b)

{

return a / b;

}

假如我们的测试人员编写如下测试案例：

TeseCase: a = 10, b = 5

测试人员的测试结果会告诉你，他的代码覆盖率达到了100％，并且所有测试案例都通过了。然而遗憾的是，我们的语句覆盖率达到了所谓的100%，但是却没有发现最简单的Bug，比如，当我让b=0时，会抛出一个除零异常。

正因如此，假如上面只要求测试人员语句覆盖率达到多少的话，测试人员只要钻钻空子，专门针对如何覆盖代码行编写测试案例，就很容易达到主管的要求。当然了，这同时说明了几个问题：

1.主管只使用语句覆盖率来考核测试人员本身就有问题。

2.测试人员的目的是为了测好代码，钻如此的空子是缺乏职业道德的。

3.是否应该采用更好的考核方式来考核测试人员的工作？

为了寻求更好的考核标准，我们必须先了解完代码覆盖率到底还有哪些，如果你的主管只知道语句覆盖，行覆盖，那么你应该主动向他介绍还有更多的覆盖方式。比如：

2. 判定覆盖(DecisionCoverage)

又称分支覆盖(BranchCoverage)，所有边界覆盖(All-EdgesCoverage)，基本路径覆盖(BasicPathCoverage)，判定路径覆盖(Decision-Decision-Path)。它度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了。这句话是需要进一步理解的，应该非常容易和下面说到的条

件覆盖混淆。因此我们直接介绍第三种覆盖方式，然后和判定覆盖一起来对比，就明白两者是怎么回事了。

3. 条件覆盖(ConditionCoverage)

它度量判定中的每个子表达式结果true和false是否被测试到了。为了说明判定覆盖和条件覆盖的区别，我们来举一个例子，假如我们的被测代码如下：

int foo(int a, int b)

{

if (a < 10 || b < 10) // 判定

{

return0; // 分支一

}

else

{

return1; // 分支二

}

}

设计判定覆盖案例时，我们只需要考虑判定结果为true和false两种情况，因此，我们设计如下的案例就能达到判定覆盖率100％：

TestCaes1: a = 5, b ＝任意数字覆盖了分支一

TestCaes2: a = 15, b = 15 覆盖了分支二

设计条件覆盖案例时，我们需要考虑判定中的每个条件表达式结果，为了覆盖率达到100％，我们设计了如下的案例：

TestCase1: a = 5, b = 5true, true

TestCase4: a = 15, b = 15false, false

通过上面的例子，我们应该很清楚了判定覆盖和条件覆盖的区别。需要特别注意的是：条件覆盖不是将判定中的每个条件表达式的结果进行排列组合，而是只要每个条件表达式的结果true和false测试到了就OK了。因此，我们可以这样推论：完全的条件覆盖并不能保证完全的判定覆盖。比如上面的例子，假如我设计的案例为：

TestCase1: a = 5, b = 15true, false 分支一

TestCase1: a = 15, b = 5false, true 分支一

我们看到，虽然我们完整的做到了条件覆盖，但是我们却没有做到完整的判定覆盖，我们只覆盖了分支一。上面的例子也可以看出，这两种覆盖方式看起来似乎都不咋滴。我们接下来看看第四种覆盖方式。

4. 路径覆盖(PathCoverage)

又称断言覆盖(PredicateCoverage)。它度量了是否函数的每一个分支都被执行了。这句话也非常好理解，就是所有可能的分支都执行一遍，有多个分支嵌套时，需要对多个分支进行排列组合，可想而知，测试路径随着分支的数量指数级别增加。比如下面的测试代码中有两个判定分支：

int foo(int a, int b)

{

int nReturn = 0;

if (a < 10)

{// 分支一

nReturn += 1;

}

if (b < 10)

{// 分支二

nReturn += 10;

}

return nReturn;

}

对上面的代码，我们分别针对我们前三种覆盖方式来设计测试案例：a. 语句覆盖

TestCase a = 5, b = 5nReturn = 11

语句覆盖率100％

b. 判定覆盖

TestCase1 a = 5, b = 5nReturn = 11

TestCase2 a =15, b =15nReturn = 0

判定覆盖率100％

c. 条件覆盖

TestCase1 a = 5, b = 15nReturn = 1

TestCase2 a =15, b =5nReturn = 10

条件覆盖率100％

我们看到，上面三种覆盖率结果看起来都很酷！都达到了100％！主管可能会非常的开心，但是，让我们再去仔细的看看，上面被测代码中，nReturn的结果一共有四种可能的返回值：0，1，10，11，而我们上面的针对每种覆盖率设计的测试案例只覆盖了部分返回值，因此，可以说使用上面任一覆盖方式，虽然覆盖率达到了100%，但是并没有测试完全。接下来我们来看看针对路径覆盖设计出来的测试案例：

TestCase1 a = 5, b = 5nReturn = 0

TestCase2 a =15, b =5nReturn = 1

TestCase3 a =5, b =15nReturn = 10

TestCase4 a =15, b =15nReturn = 11

路径覆盖率100％

太棒了！路径覆盖将所有可能的返回值都测试到了。这也正是它被很多人认为是“最强的覆盖”的原因了。

还有一些其他的覆盖方式，如：循环覆盖(LoopCoverage)，它度量是否对循环体执行了零次，一次和多余一次循环。剩下一些其他覆盖方式就不介绍了。

总结

通过上面的学习，我们再回头想想，覆盖率数据到底有多大意义。我总结了如下几个观点，欢迎大家讨论：

a. 覆盖率数据只能代表你测试过哪些代码，不能代表你是否测试好这些代码。（比如上面第一个除零Bug）

b. 不要过于相信覆盖率数据。

c. 不要只拿语句覆盖率(行覆盖率)来考核你的测试人员。

d. 路径覆盖率> 判定覆盖> 语句覆盖

e. 测试人员不能盲目追求代码覆盖率，而应该想办法设计更多更好的案例，哪怕多设计出来的案例对覆盖率一点影响也没有。

中国森林资源背景概况

中国森林资源背景概况 沙漠化侵袭城市λ 水土流失、水灾、旱灾、生态问题十分严重λ 解决人类生存环境，迫在眉睫λ 一、我国森林资源现状 中国资源匮乏，其中以森林资源最为紧缺，在建国初期拥有112亿立方米，几十年来因为人口膨胀、毁林造田而砍伐了100亿立方米，剩余的12亿仅够维持6年。 （中国煤炭剩余储量900亿吨，可供开采不足百年；中国石油剩余储量23亿吨，可供开采14年。） 我国国土面积960万平方公里（折合143.9928亿亩），约占世界总量的7%，人口13亿，约占世界总量的22%，而森林面积仅占世界的4.6%。 我国森林总面积15894.1万公顷（折合23.94亿亩）λ 林木总蓄积量不足世界总量的3%λ 森林蓄积量为112.7亿立方米λ 森林覆盖率为16.55%，排世界第142位λ 人均森林面积0.128公顷，只有世界平均水平的1/5，排世界120位λ 人均森林蓄积量9.048立方米，只有世界平均水平的1/8，排世界第121位λ 年人均消费木材0.22立方米，而世界平均水平是0.65立方米，比我国高近3倍多，差距十分明显。λ 由于多种原因，土地沙漠化、水土流失、水灾、旱灾等生态问题十分严重，生态建设任重道远。目前全国荒漠化土地面积367万平方公司，占国土面积38.2%，而且每年以3436平方公里（相当于一个中等县的面积）的速度在不断扩展，总体上仍呈恶化趋势。我国水土流失面积267万平方公司，占国土面积的27.8%，每年还在以100万公顷的面积增加。 二、市场需求 据调查，我国现有人工林中，杨树林只有1200万亩，其中30%是防护林，8年树龄的只占30%，即240万亩，年可采伐量不足300万立方米，远远不能代替其他木材，满足市场需求。 三、我国森林资源消耗情况 中国是世界第二大木材消耗国λ 人造板、纸浆、纸张及纸板消费居世界第二位。

各种覆盖率方法介绍

目录 1 简介0 1.1 代码覆盖率分析0 1.2 结构化测试和功能测试（STRUCTURAL TESTING&FUNCTIONAL TESTING）1 1.3 假定1 2 基本的度量1 2.1 语句覆盖（STATEMENT COVERAGE ）1 2.2 判定覆盖（DECISION COVERAGE ）2 2.3 条件覆盖（CONDITION COVERAGE ）3 2.4 多条件覆盖（MULTIPLE CONDITION COVERAGE ）3 2.5 分支条件组合覆盖（CONDITION/DECISION COVERAGE ）4 2.6 修正条件/判定覆盖（MODIFIED CONDITION/DECISION COVERAGE）4 2.6.1 覆盖率的计算公式：5 2.7 路径覆盖（PATH COVERAGE ）5 3 其它度量6 3.1 函数覆盖（FUNCTION COVERAGE ）6 3.2 函数出入口覆盖（FUNCTION EXITS COVERAGE）6 3.3 调用覆盖（CALL COVERAGE ）6 3.4 线性代码顺序及跳转覆盖（LINEAR CODE SEQUENCE AND JUMP (LCSAJ) COVERAGE ）7 3.4.1 覆盖率的计算公式：7 3.5 数据流覆盖（DATA FLOW COVERAGE ）8 3.6 目标代码分支覆盖（OBJECT CODE BRANCH COVERAGE ）8 3.7 循环覆盖（LOOP COVERAGE ）8 3.8 竞争覆盖（RACE COVERAGE）8 3.9 比较操作符覆盖（RELATIONAL OPERATOR COVERAGE）8 3.10 弱变化覆盖（WEAK MUTATION COVERAGE）9 3.11 表覆盖（TABLE COVERAGE）9 4 比较各种覆盖9 4.1 对RELEASE版本的覆盖目标9 4.2 中间版本的覆盖目标9 5 总结10 6 参考10 7 术语表11 1 简介

世界各国森林覆盖率排名

世界各国森林覆盖率排名 Revised by Jack on December 14,2020

世界各国森林覆盖率排名 森林覆盖率亦称森林覆被率，指一个国家或地区森林面积占土地面积的百分比，是反映一个国家或地区森林面积占有情况或森林资源丰富程度及实现绿化程度的指标，又是确定森林经营和开发利用方针的重要依据之一。 2010年世界各国森林覆盖率：日本%，韩国%，巴西%，德国30%，美国33%，法国29%，印度%，中国%。全球森林主要集中在南美、俄罗斯、中非和东南亚。这4个地区占有全世界60%的森林，其中尤以俄罗斯、巴西、印尼和民主刚果为最，4国拥有全球40%的森林。全世界平均的森林覆盖率为%，北美洲为34%，南美洲和欧洲均为30%左右，亚洲为15%，太平洋地区为10%，非洲仅6%。 森林最多的洲是拉丁美洲，占世界森林面积的24%，森林覆盖率达到44%。森林覆盖率最高的国家是南美的苏里南,达到%;森林覆盖率最低的国家位于中东和北非，仅十万分之一；森林覆盖率增长最快的国家是法国。 中国国土辽阔，森林资源少，森林覆差率低，地区差异很大。全国绝大部分森林资源集中分布于东北、西南等边远山区及东南丘陵，而广大的西北地区森林资源贫乏。全国平均森林覆盖率为%，其中以江西和福建省为最高，达%。森林覆盖率超过30%的有广西%)、浙江(61%)、黑龙江、湖南、吉林等16省，而新疆、青海不足6%。 排名国家森林覆盖率（%） 1 苏里南

2 密克罗尼西亚（联邦） 3 塞舌尔 4 帕劳 5 加蓬 6 不丹 7 所罗门群岛 8 圭亚那 9 圣卢西亚 77 10 芬兰 11 文莱达鲁萨兰国 12 几内亚比绍 13 老挝人民民主共和国 14 瑞典 15 日本 16 刚果民主共和国 17 圣文森特和格林纳丁斯 18 赞比亚 67 19 刚果

驱动模块、桩模块、单元测试

驱动模块： 驱动模块是用来模拟被测试模块的上一级模块，相当于被测模块的主程序。它接收数据，将相关数据传送给被测模块，启用被测模块，并打印出相应的结果。传统的单元测试包括了驱动模块（driver）和桩模块（stub）。驱动模块的目的很单纯，就是为了访问类库的属性和方法，来检测类库的功能是否正确； Normal002falsefalse false EN-US KO X-NONE MicrosoftInternetExplorer4 如果被测试模块中的函数是提供给其他函数调用的，在设计测试用例时就应该设计驱动模块（Driver）。 举例来说：驱动模块（Driver）可以通过模拟一系列用户操作行为，比如选择用户界面上的某一个选项或者按下某个按钮等，自动调用被测试模块中的函数。驱动模块（Driver）设置，使对模块的测试不必与用户界面真正交互。 桩模块： 桩模块（Stub）是指模拟被测试的模块所调用的模块，而不是软件产品的组成的部分。主模块作为驱动模块,与之直接相连的模块用桩模块代替。在集成测试前要为被测模块编制一些模拟其下级模块功能的“替身”模块，以代替被测模块的接口，接受或传递被测模块的数据，这些专供测试用的“假”模块称为被测模块的桩模块。 如果被测试的单元模块需要调用其他模块中的功能或者函数（method），我们就应该设计一个和被调用模块名称相同的桩模块（Stub）来模拟被调用模块。这个桩模块本身不执行任何功能仅在被调用时返回静态值来模拟被调用模块的行为。 举例说明：如果被测试单元中需要调用另一个模块customer的函数getCustomerAddress(customerID: Integer)，这个函数应该查询数据库后返回某一个客户的地址。我们设计的同名桩模块（Stub）中的同名函数并没有真正对数据库进行查询而仅模拟了这个行为，直接返回了一个静态的地址例如"123 Newton Street"。桩模块（Stub）的设置使得单元测试的进行成为一个相对独立且简单的过程。 单元测试： 单元测试（unit testing），是指对软件中的最小可测试单元进行检查和验证。对于单元测试中单元的含义，一般来说，要根据实际情况去判定其具体含义，如C语言中单元指一个函数，Java里单元指一个类，图形化的软件中可以指一个窗口或一个菜单等。总的来说，单元就是人为规定的最小的被测功能模块。单元测试是在软件开发过程中要进行的最低级别的测试活动，软件的独立单元将在与程序的其他部分相隔离的情况下进行测试。 在一种传统的结构化编程语言中，比如C，要进行测试的单元一般是函数或子过程。在像C++这样的面向对象的语言中，要进行测试[1]的基本单元是类。对Ada语言来说，开发人员可以选择是在独立的过程和函数，还是在Ada

KB1单元测试(推荐文档)

(总分30分) 1、写出缺失的大小字母。（2分/题） A b C d e 2、根据中文和括号内的字母，组成单词写在横线上。（2分/题） ①紫色（p u l e r p） ②绿色（r g e e n） ③粉红色（p k i n） ④橙色（a n o r g e） ⑤黄色（y e o w l l） 3、选择正确的答案填在前面的括号内。（2分/题） ①( ) –What’s your name? -- A I’m 10. B I’m Stella. ②( ) –How old are you? -- A My name is Suzy. B I’m 7. ③( ) –Hello! Meera. -- A Good bye! Stella B Hello! Stella. ④( ) –What’s her name? -- A I’m Suzy. B Her name is Stella. ⑤( ) –What colour is the crayon? -- A It’s yellow. B They are blue. 单元测试题（第一册Unit2） (总分30分) 1、写出缺失的大小字母。（2分/题） G h I j k 2、根据中文和括号内的字母，组成单词写在横线上。（2分/题） ①椅子（a i r c h） ②桌子（t a e b l） ③铅笔（c i l p e n） ④书（b k o o） ⑤橡皮擦（e r e r a s） 3、选择正确的答案填在前面的括号内。（2分/题） ①( ) –Is this a pen? -- A Yes, it is. B Yes, it isn’t. ②( ) –Who’s that? -- A That’s Tom. B No, it isn’t. ③( ) –How are you? -- A Hello! Stella. B I’m fine, thank you. ④( ) –How old is he? -- A I’m 7. B He is 8. ⑤( ) –What’s this? -- A It’s a book. B It’s blue.

如何提高中国森林覆盖率

如何提高中国森林覆盖率 如何提高中国森林覆盖率 世界各国森林覆盖率对比 日本67%, 韩国64%, 挪威60% 瑞典54%, 巴西50-60%, 加拿大44%, 德国30%, 美国33%. 法国27%, 印度23%, 中国10%左右, 埃及0 中国历史上曾经是一个多林的国家,经考证分析在4000年前的远古时代,森林覆盖率高达60%以上.但是随着历史的发展,森林资源日趋减少.到2200年前的战国末期降为46%,1100年前的唐代约为33%,600年前的明代之初为26%,1840年前后约降为17%,新中国成立前夕降为12.5%. 人类自从出现金属工具开始，人类的破坏速度远远超过了森林植被的恢复速度！中国从黄河流域一直到长江流域，从长江流域一直到珠江流域以及东南和西南（云南最明显），最后到海南，终于中国的原始森林除保护区外消灭干净！而所谓的自然灾难的步伐随着森林破坏的步伐一路而来，沙尘，干旱，沙漠化，暴雨，空气污染，台风，泥石流，龙卷风，冰雹各种灾害不断！ 人类破坏的一般规律：风调雨顺的适宜环境--》人类开始进入--》开始破坏森林---》出现洪水---》接着破坏--》大暴雨大洪水泥石流----》再破坏森林---》半干旱---》为了生活更严重破坏森林---》干旱抽地下水---》完全干旱---荒漠---》生态移民---》子孙见得遗迹 一个国家和地区的森林覆盖率是相当重要的，关系国家和民族的前途和命运。如何才能提高森林覆盖率呢？以下方法供大家参考： 1将植树课程列入中小学大学的必修课程，但不作为考核课程。植树课程应涉及有关保护森林，如何植树，树木保护，森林防火，沙漠植树等与树木有关的内容，从小培养大家爱护树木，草原，湿地的意识。 2国家应制定严厉的法律保护森林，草原，湿地。奖励植树成功人士，严厉惩罚破坏树木，草原，湿地的人。对于植树成活三年的人士国家应给予适当奖励，采伐树木必须取得林业局的采伐证，对于没有采伐证而砍伐树木的给予严厉惩罚，砍伐一棵树罚款1000元，将罚款的50%用于奖励举报者，其余归林业局用于植树造林。 3地方政府必须用森林考核政绩！治理和管理不达标直接下课，或本地发生严重破坏森林事件，直接下课！绿色GDP比任何其他GDP重要，因为绿色经济是可持续的！

代码覆盖率说明(个人总结)

代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs 仿真工具下覆盖率信息存储在 .cm 文件中，使用 urg 工具解析、合并和生成报告；在ncsim 仿真工具下覆盖率信息存储在icc.data 文件中，使用i ccr 工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指 令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在 CovData 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生成的放入 vcs 子目录。 覆盖率报告均放在 CovReport 目录下， ncsim 生成的放入 ncsim 子目录、 vcs 生 成的放入 vcs 子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total 。 文档指令描述中，{TC_NAME} 表示匹配用例名。 1、vcs 仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/* vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +define+marco=VCS+ test_1.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_1.cm +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/test_1.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +define+marco=VCS+ test_2.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_2.cm +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/test_2.log vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +define+marco=VCS+ test_3.sv ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/test_3.cm +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/test_3.log urg -dir CovData/vcs/test_1.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/test_2.vdb - metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/test_3.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 - format text urg -dir CovData/vcs/*.vdb -metric group -report FcovReport/vcs/total -format text urg -dir CovData/vcs/test_1.cm -metric line+cond+fsm+tgl -report CovReport/vcs/test_1 -format text

代码覆盖率说明个人总结

代码覆盖率说明个人总 结 This model paper was revised by LINDA on December 15, 2012.

代码覆盖率说明 一、指令介绍 代码覆盖率分为行覆盖率、条件覆盖率、状态机覆盖率和翻转覆盖率。在vcs仿真工具下覆盖率信息存储在.cm文件中，使用urg工具解析、合并和生成报告；在ncsim仿真工具下覆盖率信息存储在文件中，使用iccr工具解析、合并和生成报告。代码覆盖率指令主要包括编译、运行和生成覆盖率报告三个部分，指令结构大体同功能覆盖率。 为了工具的统一性和方便界面提取，先做如下规定： 覆盖率数据库文件夹均放在CovData目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、 vcs生成的放入vcs子目录。 覆盖率报告均放在CovReport目录下，ncsim生成的放入ncsim子目录、vcs生成的放入vcs子目录。 每条用例都生成独自的同用例名的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹。 最后生成总的覆盖率数据库和覆盖率报告文件夹，名称为total。 文档指令描述中，{TC_NAME}表示匹配用例名。 1、vcs仿真环境 1)样例 rm -r simv* CovData/vcs/* FcovReport/vcs/* CovReport/vcs/*

vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=666666 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=888888 2>&1 |tee log/vcs/ vcs -lca +v2k -sverilog -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +define+marco=VCS+ ./simv -cm line+cond+fsm+tgl -cm_dir CovData/vcs/ +ntb_random_seed=555555 2>&1 |tee log/vcs/ urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_1 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_2 -format text urg -dir CovData/vcs/ -metric group -report FcovReport/vcs/test_3 -format text

单元测试计划模板

单元测试计划 版本：V1.3

修订记录

目录 1导言 (2) 1.1目的 (2) 1.2背景 (2) 1.3范围 (2) 2进入条件 (2) 3退出条件 (2) 4代码级别标准 (2) 5代码分级清单 (3) 6单元测试风险 (3) 7单元测试策略 (3) 7.1策略描述 (3) 7.2类型 (3) 7.2.1代码走查 (3) 7.2.2功能测试 (4) 7.2.3边界测试 (4) 7.2.4覆盖率测试 (4) 7.2.5内存使用测试 (4) 7.2.6测试方式 (4) 7.3测试用例估算 (4) 8工具 (5) 9进度及分工 (5) 10交付物 (5)

1导言 1.1目的 【描述该代码走查及单元测试计划的目的。】 1.2背景 【描述代码走查及单元测试计划的背景，活动目的。如无特殊背景信息，可裁剪。】1.3范围 【说明该代码走查及单元测试计划在整个项目周期的适用范围】 2进入条件 【描述项活动的测试依据和满足该阶段测试进入的条件和约束。】 3退出条件 【描述满足该阶段测试退出的条件,编写时特别要根据《项目量化管理计划》列举一些量化的退出指标，例如致命和严重级别的缺陷清除率达到 100％】 4代码级别标准 【请参考组织级文档《代码分类级别指南》，中规定进行分类，质量经理可根据项目

5代码分级清单 6单元测试风险 7单元测试策略 7.1策略描述 【此处描述根据项目的具体特征所确定的代码走查及单元测试的策略（如：代码走查在本项目重点关注的地方、测试可行性分析，测试方法确定，测试类型选择）】 7.2类型 【此处描述单元测试选择的测试类型，一般建议有如下几种：】 7.2.1代码走查

世界各国森林覆盖率排名

世界各国森林覆盖率排名 森林覆盖率亦称森林覆被率，指一个国家或地区森林面积占土地面积的百分比，是反映一个国家或地区森林面积占有情况或森林资源丰富程度及实现绿化程度的指标，又是确定森林经营和开发利用方针的重要依据之一。 2010年世界各国森林覆盖率：日本68.5%，韩国64.3%，巴西61.9%，德国30%，美国33%，法国29%，印度22.9%，中国21.6%。全球森林主要集中在南美、俄罗斯、中非和东南亚。这4个地区占有全世界60%的森林，其中尤以俄罗斯、巴西、印尼和民主刚果为最，4国拥有全球40%的森林。全世界平均的森林覆盖率为22.0%，北美洲为34%，南美洲和欧洲均为30%左右，亚洲为15%，太平洋地区为10%，非洲仅6%。 森林最多的洲是拉丁美洲，占世界森林面积的24%，森林覆盖率达到44%。森林覆盖率最高的国家是南美的苏里南,达到94.6%;森林覆盖率最低的国家位于中东和北非，仅十万分之一；森林覆盖率增长最快的国家是法国。 中国国土辽阔，森林资源少，森林覆差率低，地区差异很大。全国绝大部分森林资源集中分布于东北、西南等边远山区及东南丘陵，而广大的西北地区森林资源贫乏。全国平均森林覆盖率为20.36%，其中以江西和福建省为最高，达63.1%。森林覆盖率超过30%的有广西(60.5%)、浙江(61%)、黑龙江、湖南、吉林等16省，而新疆、青海不足6%。 排名国家森林覆盖率（%）

1 苏里南94.6 2 密克罗尼西亚（联邦）91.5 3 塞舌尔88.5 4 帕劳87.6 5 加蓬85.4 6 不丹84.1 7 所罗门群岛79.5 8 圭亚那77.2 9 圣卢西亚77 10 芬兰72.9 11 文莱达鲁萨兰国72.8 12 几内亚比绍72.6 13 老挝人民民主共和国68.9 14 瑞典68.7 15 日本68.5 16 刚果民主共和国68.3 17 圣文森特和格林纳丁斯68.1 18 赞比亚67 19 刚果65.7 20 大韩民国64.3 21 巴布亚新几内亚64.1 22 马来西亚62.8

代码覆盖率工具LCOV.doc

c代码覆盖率工具 2011-01-24 21:48 306人阅读评论(0) 收藏举报 转自：https://www.wendangku.net/doc/9b7600893.html,/?p=7218 C/C++程序的代码覆盖率统计工具非常少，与JAVA相比开源免费的工具更是寥寥无几，好用又开源的简直是凤毛麟角。左挑右选最后看中了基于GCOV的LCOV作为NGINX测试的覆盖率统计工具。选择LCOV的原因很简单：一是适合GCOV是GCC配套的测试覆盖率工具；二是NGINX是纯C的程序，GCOV对纯C代码的覆盖率展现更加精确；三是LCOV 作为GCOV的扩展，能够生成直观的HTML的带源码的覆盖率报表。那么下面就来看看，怎么通过LCOV来展现NGINX测试代码覆盖率的情况。 一、下载和安装 1、LCOV的主页：https://www.wendangku.net/doc/9b7600893.html,/coverage/lcov.php 2、如果你有root权限解压后直接make insall安装到系统的执行目录，然后在任意地方都可以执行LCOV工具的命令了。 3、如果你没有root或者sudo的权限，也没问题，可以直接在Makefile里定义PREFIX变量并指向拥有权限的安装目录（例如：PREFIX=/home/mylcov），然后make install安装到指定的目录，通过带路径的命令形式来使用LCOV工具的命令（例如： /home/mylcov/lcov …..）。 4、GCOV无需安装，伴随着GCC和LINUX一起发行。 二、如何统计覆盖率

1、要让LCOV能最后统计并展现出覆盖率，需要在编译被测的NGINX的时候添加一些选项，从而打开GCOV的代码覆盖率支持。编译选项：-fprofile-arcs -ftest-coverage 链接选项：-lgcov NGINX使用autoconf生成makefile，我们只需要在configure时加入以上的选项，请执行以下的命令行开启NGINX的代码覆盖率功能。 ./configure –with-pcre –with-http_ssl_module –with-cc-opt=”-fprofile-arcs -ftest-coverage” –with-ld-opt=-lgcov标红加粗的部分就是前述的选项。 2、编译安装NGINX并初始化LCOV统计数据在执行完刚才的CONFIGURE命令后，直接make 和make install就把带有统计代码覆盖的NGINX版本安装好了。这个时候会发现在源码的编译目录里有不少.gcno和.gcda文件，.gcno是覆盖率统计的路径弧长文件，.gcda 是覆盖率文件。我们接下来要做的事情是要将覆盖率的数据初始化，并且今后在每次重新统计覆盖率之前都需要进行初始化。在刚才源码的编译目录中执行lcov –d ./ -z，意思是将当前目录（./）下的gcda覆盖率文件清空，是覆盖率数据回复到空的状态。 3、启动NGINX执行各种各样的测试吧

软件测试代码覆盖率分析

软件测试成为IT领域热门职业，软件测试求职者逐渐增加。今天给大家介绍一下软件测试代码覆盖率的知识。 代码覆盖率到底是什么？代码覆盖率是衡量多少测试的一组所涵盖的产品代码。它可以测量的通过线、块、弧形的、由类，或文件，等等……在大多数情况下，我们作为代码覆盖率单元使用块。注：我们只收集基于自动化测试的代码覆盖率，不考虑手动测试。 在大多数的microsoft产品团队，我们规定收集代码覆盖率编号。有不同的代码覆盖率，我们收集的数字根据不同类型的测试中，例如，代码覆盖率的单元测试，对于组件测试，代码覆盖率和方案测试 （e2e）的代码覆盖率。只要得到了运行单元测试，自动收集的单元测试的代码覆盖率。所以开发整理编写代码 /单元测试在签入之前，它们运行一组测试（签入质量大门），包括单元测试。所以你得单位自动测试代码覆盖率。组件测试和方案测试的代码覆盖率收集代码覆盖率生成peroidically，例如每周一次或上的需求。 总是有关于代码覆盖率的真正好处的争论。一些表示代码覆盖率数字代表的产品质量，越高，号码是，产品的质量就越高。一些表示，更高的代码覆盖率并不意味着更高的质量，因为100%coverred代码仍有bug，哪个是正确的。 这里是我作为代码覆盖率上： 1、代码覆盖率是重要的。很容易和简单，收集和快速的方式，让您了解如何测试代码上。它让您直观显示和检查如何测试代码。有点像在黑暗中闪烁的灯光，让你更清楚地看到许多对象。它没有保障，您不会当然看到黑暗中的对象。但没有闪光灯，它将很难看到该对象。 2、虽然代码覆盖率100%不并不意味着bug免费的但代码覆盖率为0%不会意味着巨大的风险，产品质量。 3、代码覆盖率唯一的措施如何测试代码，不如何测试产品。 所以，我们需要对代码覆盖数的要求吗？如果是的是最好的有多少？ 第一，任何数量是相聚的上下文。号本身不是目的。它是任何行动需要遵循的指标。它像你这样有100点学校测试，是好事吗？坏吗？答案是：这取决于。它取决于什么是总积分，容易/困难的测试中，您的同行得到什么点，等等...它是相同的代码覆盖率数目的。60%、80%或100%没有任何意义没有上下文。 然后应怎么用它后收集代码覆盖率？这是完全收集代码覆盖率编号的意思，找出你应如何处理您的代码覆盖率号码，或如何使用/解释数目：

JUnit使用方法以及测试代码覆盖率

Junit 一、什么是junit 采用测试驱动开发的方式，在开发前先写好测试代码，主要说明被测试的代码会被如何使用，错误处理等，然后开始写代码。并在测试代码中逐步测试这些代码。直到最后在测试代码中完全通过。 二、Junit功能 1）管理测试用例。修改了哪些代码。这些代码的修改会对哪些部分由影响，通过junit将这次的修改做完成测试。 2）定义了测试代码，textcase根据源代码的测试需要定义每个textcase，并将Textcase添加到相应的Textsuit以方便管理。 3）定义测试环境，在Textcase测试前会先调用“环境”配置。在测试中使用，当然也可以在测试用例中直接定义测试环境。 4）检测测试结果。对于每种正常、异常情况下的测试，运行结果是什么。 结果是够是我们预料的等。都需要有明确的定义。Junit在这方面提供了强大的功能。 三、Junit核心类 Textsuit：测试用例的集合 Textcase：定义运行多个测试用例 TextListener:测试中若产生事件，会通知TextListener BaseTextRunner：TextRunner用来启动测试界面 TextResult：收集一个测试案例的结果。测试结果分为失败和错误。 Assert：当条件成立时，assert方法保持沉默，但若条件不成立就抛出异常 四、使用举例 4.1方法一： 第一步、新建一个Android项目JUnit_Test，file-new-android project，然后编写一个Calculator类，new java class，实现简单的加、减、乘、除的计算器，然后对这些功能进行单元测试。 类的代码如下： package com.neusoft; public class Calculator { private int result; public void add(int n) { result = result + n; } public void substract(int n) { result = result - 1; //Bug: 正确的应该是 result =result-n

单元测试规范

单元测试规范文档

目录 第一章文档介绍 (3) 1.1目的 (3) 1.2阅读对象 (3) 第二章概述 (3) 2.1 定义 (3) 2.2 目的 (4) 2.3 步骤 (4) 2.4 常见模块单元的错误 (5)

第一章文档介绍 1.1目的 本文档是关于进行单元测试（Unit Test）的规范性文档，本文档中描述了单元测试的原则、流程和方法，是软件开发人员在进行单元测试时的工作指南 1.2阅读对象 本文档适合以下人员阅读 项目经理 软件开发工程师 软件测试工程师 第二章概述 2.1 定义 单元测试是对软件基本组成单元进行的测试，所谓“单元”是指： 具有明确的功能 具有明确的规格定义（详细设计说明书） 有与其他部分明确的接口定义 能够与程序的其他部分清晰地进行区分

2.2 目的 单元测试用例的设计是要验证被测程序单元的如下这些方面： 1) 是否正确实现了规定的功能 2) 模块内部是否存在错误 2.3 步骤 单元测试的侧重点在于发现程序设计或者实现中的逻辑错误。它分为计划、设计、实现、执行和评估五个步骤。各步骤的定义如下： 1) 计划单元测试 确定测试需求，制订测试策略，确定测试所用资源，创建测试任务的时间表。 2) 设计单元测试 设计单元测试输入参数、期望参数数据模型如: 测试获取用户信息服务 输入参数userId，期望输出数据模型UserInfo 3) 实现单元测试 编写单元测试，包括输入参数校验、调用待测试服务、断言实际输出参数是否与期望输出数据模型一致 4) 执行单元测试 验证测试结果记录并修正测试过程中出现的缺陷。 5) 评估单元测试 对单元测试的结果进行评估，主要从需求覆盖和代码覆盖的角度进行测试完备性的评估。

各省森林覆盖率和自然保护区分布情况~和你以为的一样吗

各省森林覆盖率和自然保护区分布情况~和你以为的一样吗 之前曾有文章显示我国的森林覆盖率非常低， 广袤的土地都没有森林的覆盖，的确我国整体的森林覆盖率全球来看不高，尤其是经常拿来对比的韩日，12年日本森林覆盖率64%，韩国61%，远远超过我国的21.3%（15年为21.6%）；美国为33%，德国为30%，连印度都比我们高一点点，为23%。但我们按照省份细看就会发现问题所在，西部地区大片国土因为气候环境、土壤环境原因，森林覆盖低于20%，尤其是新疆、西藏、青海、甘肃，受到地表为戈壁、沙漠、草原、雪山等影响，森林覆盖面积少，但因为省份面积大，从比率上导致我国整体覆盖率低；其他省份基本上森林覆盖率都高于30%，和欧美相当。尤其是福建、江西、浙江、广西、海南、广东，森林覆盖率更是超过50%。森林覆盖率指以行政区域为单位的森林面积占区域土地总面积的百分比。计算公式为：森林覆盖率=森林面积/土地总面积×100%气候环境、土壤环境短时期内无法改变，森林覆盖率也不可能短期有大的提高，但是政府对于环境的优化，自然的保护也不予余力，全国划定了规模庞大的自然保护区，自然保护区指为了保护自然环境和自然资源，促进国民经济的持续发展，将一定面积的陆地和水体划分出来，并经各级人民政府批准而进行特殊保护和管理的区域个数。根据保护对

象，自然保护区分为自然生态系统类、野生生物类、自然遗迹类。可以看到，有趣的是之前提到森林覆盖率低的西藏、青海、甘肃，恰恰也是自然保护区面积占比最大的地区。而从国家级自然保护区个数上来看，黑龙江、四川、内蒙古居前三位。本文数据为2015年国家统计局数据最后为昨晚的四川九寨沟发生的7.0级地震祈福，九寨加油！四川加油！中国加油！

中国森林覆盖率最高的十个省份

中国森林覆盖率最高的十个省份 中国森林覆盖率最高的十个省份 森林是陆地生态系统中最重要的组成部分，森林在涵养水源、调节气候、保持水土、保持生物多样性方面都具有极其重要的作用。森林森林由于其突出的生态作用，被誉为“地球的肺”。对于一个国家来说，森林数量不仅仅代表所处的生态环境，同时也是重要的自然资源。中国森林覆盖分布情况截止2015年12月底，我国森林总面积已达到近2.08亿公顷，森林蓄积总量近151亿立方米，森林覆盖率达到21.63%。中国森林覆盖率最高的十个省份分布图但是中国的森林覆盖率在 地区之间存在着严重的不平衡性，那么在中国森林覆盖率最高的省份是哪十个呢？ 中国森林覆盖率最高的十个省份基本上都是位于长江流域 及以南地区。这些省份的气候基本上属于亚热带季风气候和热带季风气候分布区，气候特征表现为夏季高温多雨，雨热同期，气候上非常适宜森林植被的生长，当然也与当地人民的保护分不开。下面我们来看看这十个省份： 1、福建省（森林覆盖率：65.95%）福建地处我国东南沿海，地形以山地地形为主，山地丘陵大概占总面积的80%左右，历来就有“八山一水一分田”之称。福建武夷山福建主要山脉 包括武夷山，杉岭山脉、鹫峰山脉、太姥山脉、戴云山脉、

玳瑁山脉、博平岭山脉。这就保证了福建的森林覆盖率。2、江西省（森林覆盖率：63.1%）江西三清山江西省位于中国东南部，长江中下游南部地区，赣江流经全省。江西省境内山地众多，包括三清山、武夷山、井冈山、九岭山等。江西地形图3、广西壮族自治区（森林覆盖率：61.8%）广西地 形图广西壮族自治区地处我国南部沿海地区，属珠江西江流域，区内季风气候显著，高温多雨，适宜森林生长。同时地处两广丘陵，地处南岭西段部分，山地丘陵众多，森林覆盖率高。广西桂林山水广西东北部有处于南岭地带的越城岭和海洋山，中部则有大瑶山和大明山，北部有都阳山和凤凰山，东南部有云开大山和十万大山。4、浙江省（森林覆盖率：61.5%）浙江省地处中国东南沿海，省内“七山二水一分田”，丘陵山地在省内占据绝对面积，地处亚热带季风气候，适宜森林生长。浙江雁荡山浙江省主要的山脉多为武夷山脉的余脉，包括有四明山、天台山、天目山、莫干山、会稽山、括苍山、雁荡山等山脉。5、台湾省（森林覆盖率：58.79%）台湾省拥有贯穿全岛的台湾山脉，其中有中国东部地区最高山峰玉山，海拔高达3952米。台湾地形图台湾岛的的中东 部地区，地形主要为山地地形，植被茂密，森林众多。气候为季风气候，降水丰富，地处低纬度地区，热量充足，都适宜植被生长，森林覆盖率高。6、广东省（森林覆盖率：58.2%）广东省地处我国南部沿海地区，从中国大的地形区划分来看，

【CN110008115A】代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可读存储介质【专利】

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910147332.5 (22)申请日 2019.02.27 (71)申请人 北京三快在线科技有限公司 地址 100083 北京市海淀区北四环西路9号 2106-030 (72)发明人 鄂乾宇　 (74)专利代理机构 北京润泽恒知识产权代理有 限公司 11319 代理人 莎日娜 (51)Int.Cl. G06F 11/36(2006.01) (54)发明名称 代码覆盖率统计方法、装置、电子设备及可 读存储介质 (57)摘要 本发明公开了一种代码覆盖率统计方法、装 置、电子设备及可读存储介质。所述方法，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包 含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非 主运行子模块；分别获取每个所述子模块对应的 编译文件；根据所述编译文件，分别统计每个所 述子模块的代码覆盖率。由此解决了现有的代码 覆盖率统计方法针对包含多个子模块的项目的 代码覆盖率统计结果准确性不高的技术问题。取 得了提高代码覆盖率统计结果准确性的有益效 果。权利要求书2页 说明书8页 附图2页CN 110008115 A 2019.07.12 C N 110008115 A

权　利　要　求　书1/2页CN 110008115 A 1.一种代码覆盖率统计方法，其特征在于，包括： 根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件的步骤，包括： 从所述第一依赖类库中获取每个所述非主运行子模块对应的第二依赖类库； 根据所述第二依赖类库，获取得到每个所述非主运行子模块对应的编译文件。 4.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤，包括： 根据所述目标项目的源代码，获取每个子模块对应的代码区段； 根据每个所述子模块对应的所述代码区段，获取每个所述子模块对应的编译文件。 5.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率的步骤，包括： 执行所述编译文件，并根据执行后的编译文件中标志位的标记结果，分别统计所述每个所述子模块的代码覆盖率。 6.根据权利要求1～3之任一项所述的方法，其特征在于，在所述分别获取每个所述子模块对应的编译文件的步骤之后，还包括： 根据所述编译文件，获取所述目标项目的代码覆盖率。 7.一种代码覆盖率统计装置，其特征在于，包括： 子模块识别模块，用于根据目标项目的源代码，识别所述目标项目所包含的子模块，所述子模块包括主运行子模块和非主运行子模块； 编译文件获取模块，用于分别获取每个所述子模块对应的编译文件； 第一代码覆盖率统计模块，用于根据所述编译文件，分别统计每个所述子模块的代码覆盖率。 8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述编译文件获取模块，包括： 第一编译文件获取子模块，用于从所述目标项目对应的目标服务器中，获取所述目标项目的主运行子模块对应的编译文件，以及所述主运行子模块所依赖的第一依赖类库； 第二编译文件获取子模块，用于根据所述第一依赖类库，分别获取每个非主运行子模块对应的编译文件。 9.一种电子设备，其特征在于，包括： 处理器、存储器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-6中的任一项所述的代码 2

单元测试的代码覆盖率统计

单元测试的代码覆盖率统计 今天广州中软卓越软件测试培训课程简要讲解一下单元测试的代码覆盖率统计。 单元测试的代码覆盖率统计，是衡量测试用例好坏的一个的方法，有的公司直接把代码测试覆盖率作为一个硬性要求。尤其在多人合作的情况下。很有可能在后期维护时候牵一发而动全身的代码修改中起到至关重要的检测。不过代码覆盖率也不是唯一标准，测试用例的好坏主要还是看能不能覆盖尽可能多的情况。 一、打包编译JS代码覆盖率问题 之前代码覆盖率在JS代码不需要编译的情况下。直接可以使用KARMA的karma-coverage这个工具就可以直接统计结果。不过由于我的项目用上了WEBPACK的打包和babel的ES6编译。所以单单使用karma-coverage统计的代码覆盖率统计的是，编译打包后的代码，这个覆盖率直接没有了参考价值。一般打包后代码的覆盖率只有可怜的10%-20%因为WEBPACK帮你加入了很多它的代码。而测试要做到这些代码的覆盖是完全没有意义的。所以就需要找一个可以查看编译前代码覆盖率的一个方法。 二、单元测试覆盖率 做测试时，想要知代码覆盖道是否所有代码都测试到了。这就是所谓的率。 单元测试覆盖率有四个测量维度： 1、行覆盖率（line coverage）：是否每一行都执行 2、函数覆盖率（function coverage）：是否每个函数都调用 3、分支覆盖率（branch coverage）：是否每个if代码块都执行 4、语句覆盖率（statement coverage）：是否每个语句都执行 常用的前端js测试覆盖率框架：istanbul 我们代码使用ES6来编写的，使用babel来转码，所以选择了另一个专门针对es6的babel 转码工具isparta 生成报告 isparta使用istanbul来生成报告