VSC单元测试和代码覆盖率

VS2012 C++单元测试和代码覆盖率

1VS2012下C++代码简单单元测试

在网上关于VS2008 VS2010 VS2012的单元测试几乎都是关于C#的单元测试，我测试了一下，C#的单元测试确实好用，然而关于C++的单元测试很少，在这里我来简单的介绍一下步骤。普通的工程关键步骤是要包含头文件和obj文件；如果是要测试静态库或者动态库，关键步骤是要包含头文件和lib文件。

1.1在VS2012中建立要测试的简单的工程

在这里要测试的代码建立如下:

新建一个“Win32控制台应用程序”，默认它的名称“ConsoleApplication1”，

图表11新建“Win32控制台应用程序”

图表12进入向导

图表13进入向导2

在“进入向导2”中选择“空项目”。然后按“完成”。

然后添加头文件和源代码文件，文件目录如下：

图表14简单代码目录结构下面是具体的代码：

//AddFunc.h

#ifndef __ADD_FUNC_H__

#define__ADD_FUNC_H__

int AddFunc(int a, int b);

#endif

//AddFunc.cpp

#include"AddFunc.h"

int AddFunc(int a, int b)

{

return a + b;

}

//MultiFunc.h

#ifndef __MULTI_FUNC_H__

#define__MULTI_FUNC_H__

int MultiFunc(int a, int b); #endif

//MultiFunc.cpp

#include"MultiFunc.h"

int MultiFunc(int a, int b) {

return a * b;

}

//SubFunc.h

#ifndef __SUB_FUNC_H__

#define__SUB_FUNC_H__

int SubFunc(int a, int b); #endif

//SubFunc.cpp

#include"SubFunc.h"

int SubFunc(int a, int b) {

return a - b;

}

//main.cpp

#include"AddFunc.h"

#include"SubFunc.h"

#include"MultiFunc.h"

int main(int argc, char* argv[])

{

return 0;

}

编译链接此工程，生成一系列的obj文件。在这里我要对上面的函数进行单元测试。

1.2建立测试工程

选中“解决方案”ConsoleApplication1 (1个项目)”后右键点击，选中“添加”->“新建项目”，如“图表1 5新建测试工程”所示。

图表15新建测试工程

选择“测试”->“托管测试项目”，输入名称“UnitTest_First”，按“确定”

图表16新建UnitTest1测试工程

建立测试工程后的目录结构如“图表1 7建立测试工程后的目录结构”所示

图表17建立测试工程后的目录结构

选中测试工程中的“UnitTest.cpp”源文件，打开看一下代码如图“”所示。

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

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

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

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/fe10782781.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/fe10782781.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

如何保证测试的覆盖率

如何保证黑盒测试的覆盖率 1、首先测试需求分析要全面。 测试需求分析分两步： 1，测试需求的获取 需求的来源： 显式需求：（1）原始需求说明书 （2）产品规格书 （3）软件需求文档 （4）有无继承性文档 （5）经验库 （6）通用的协议规范 隐式需求：用户的主观感受，市场的主流观点，专业人士的评价分析 2，需求的分析，产生测试需求文档 将不同的需求来源划分成一个个需求点，针对每一点进行测试分析： （1）界定测试范围（2）利用各种测试设计的方法产生测试点 在测试方法方面，可做如下注意： 其一，分析出口入口。从入口分析，将可能出现的环境，条件，操作等内容分类组合，然后根据各位测试达人的方法进行整合，逐一验证。从出口分析，将可能出现的结果进行统计，根据结果的不同追根溯源，再找到不同的操作以及条件等内容，统计成文档，逐一验证。 其二，多种测试手法的学习和使用。大家可能更多的关心测试方法，但是具体操作的手法也是需要注意的。毕竟测试方法比较容易找到，各位达人都很熟悉。如果将每个人不同的测试手法总结出来并在自己的测试实施中加以使用，可能会收到意想不到的成果。 在测试流程方面，可作如下注意： 其一，初期要做好需求分析。将需求逐渐细化到小功能点，针对每个功能点进行测试设计。对于完成的测试设计文档，经过项目相关人员的检查评审，做成所需要的初稿。 其二，在测试过程中，根据需求变更和具体测试执行过程中遇到的问题完善测试设计文档。 其三，测试执行结束后，对于出现的问题进行总结。其中包含自己本身发现的问题，也可能会有客户提出的问题。将总结出来的结果融合到测试设计当中去，进一步完善测试设计文档。 对于一次测试，是不可能有覆盖度全面的测试的。需要多次去总结积累，才会使测试越来越全面。 在测试流思维方面，可作如下注意： 其一，测试全面不等于全面测试。不同阶段对于软件测试有不同的要求，比如在0.8版本以前，对于不重要的画面问题或是细小的功能问题就不需要关心。但是在验收阶段，这些内容可能更需要注意。 其二，学无止境，只有不断的去学习不断的去思考，才能使自己测试的能力更强，测试对象的全面性也更完整。 2、当测试需求分析完成，并且形成文档后，要进行测试需求评审，保证需求的准确性以及 完整性。 3、测试需求完成以后，可以根据测试需求设计测试用例。

【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

覆盖率统计公式

1DT测试 1.1覆盖率（%） 电信集团规定： 覆盖率＝DO覆盖区域内“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB,且终端发射功率<=15dBm”的采样点数目占所有采样点比例。 方法： 1.CAN->Analysis->Data Query，在Edit Fiter中设定“终端接收功率>=-90dBm，且SINR>=-6dB,且终端发射功率<=15dBm”查询条件， 2. 点“Apply”显示覆盖百分比

1.2SINR信噪比 （1）出覆盖路径图，指标采用“Best ASP SINR”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 （2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Best ASP SINR 1.3终端接收功率 （1）出覆盖路径图，指标采用“Rx Power0”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 （2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Rx Power0 1.4终端发射功率 （1）出覆盖路径图，指标采用“Tx Total Power”，图例请参考《中国电信EVDO RevA网络评 估报告图例.doc》

（2）出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》，方法：CAN->Analysis->Data Statistic-> Tx Total Power 1.5分组业务建立成功率（%） 请参考1.6的分析方法； 1.6分组业务建立时延(s) 出数据的区间分布，区间分布请参考《中国电信EVDO RevA网络评估报告图例.doc》 方法： 1.CAN->Data Service Analysis->PPP Delay Analysis 2.点Export导出PPP时延数据明细，采用附录A的工具统计区间分布（V7.01.0 3.0320统计的PPP时延偏大，补丁版本正在开发） 1.7分组业务掉话率（%） 电信集团规定：

关于嵌入式软件系统测试策略和方案设计详解

关于嵌入式软件系统测试策略和方案设计详解 软硬件结合的嵌入式系统正越来越多地应用到我们常见的仪器设备中，嵌入式领域目标系统的应用系统也日趋复杂，开发技术日新月异。同时，随着硬件技术发展的日趋稳定，而软件故障却日益突显，由此软件的重要性已逐渐引起人们的重视，越来越多的研究人员认识到嵌入式系统，优化其测试技术已势在必行，研究出合适的嵌入式软件系统测试方法，正是本课题的意义所在。 嵌入式系统介绍及软件特点嵌入式系统简介嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，是专为应用系统量身打造、是对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用的计算机系统。 嵌入式系统一般指非PC类标配系统，它也包括硬件和软件两部分。硬件包括处理器/微处理器、存储器及外设器件和I/O端口、图形控制器等。软件部分包括操作系统软件(OS)(要求实时和多任务操作)和应用程序。有时设计人员把这两种软件组合在一起。应用程序控制着系统的运作和行为，而操作系统控制着应用程序编程与硬件的交互作用。 嵌入式系统软件特点分析嵌入式系统开发有其自身的特点。一般先进行硬件部分的开发，主要包括形成裸机平台，根据需要移植实时操作系统，开发底层的硬件驱动程序等。硬件平台测试通过后，应用软件的开发调试是基于该硬件平台进行的，这同时也是对硬件平台的一个测试。 嵌入式系统的开发过程是一个软硬件互相协调，互相反馈和互相测试的过程。一般来说，在嵌入式系统软件中，底层驱动程序、操作系统和应用程序的界面是不清晰的，根据需要甚至混编在一起。这主要是由于嵌入式系统中软件对硬件的依赖性造成的。基于嵌入式软件对硬件的依赖性，其要求软件测试时必须最大限度地模拟被测软件的实际运行环境，以保证测试的可靠性，而底层程序和应用程序界限的不清晰又增加了测试的难度。测试时只有确认嵌入式系统平台及底层程序是正确的情况下才能进行应用程序的测试，而且在系统测试时，错误的定位较为困难。

《软件测试》

选择题 1.下列说法错误的是：自顶向下测试的有点是使低层模块的错误能较早发现 2.如果某测试用例集实现了某软件的路径覆盖，那么它一定同时实现了该软件的：判定覆盖 3.通常情况下，承担测试监控任务的人员是：测试经理 4.下列项目中不属于测试文档的是：程序流程图 5.侧重于观察资源耗尽情况下的软件表现的系统测试被称为：压力测试 6.如果程序通过了100%的代码覆盖率测试，则说明程序满足了：语句覆盖 7.测试报告不包含的内容有：测试通过/失败的标准 8.下列不属于测试自动化中的脚本：逻辑驱动脚本 9.软件测试工作应开始于：需求分析阶段 10.因果图方法是根据之间的因果关系来设计测试用例的：输入与输出 11.确认测试以（）文档作为测试的基础：需求规格说明书 12.在进行单元测试时，常用的方法是：采用白盒测试，辅之以黑盒测试 13.不属于白盒测试的技术是：边界值分析 14.单元测试主要针对模块的几个基本特征进行测试，该阶段不能完成的测试是：系统功能 15.软件测试过程中的集成测试主要是为了发现（）阶段的错误：概要设计 16.下列不属于软件缺陷的是：测试人员主观认为不合理的地方 17.条件（x<12 and y>8 or z<>10）的条件组合覆盖的测试用例个数是：8 18.将测试输入存储在独立的文件中，而不是存储在脚本中：数据驱动脚本 19.划分软件测试属于白盒测试还是黑盒测试的依据是：是否能看到被测源程序 20.单元测试中用来模拟被测试模块调用者的模块是：驱动模块 21.在Web性能测试中，下列不是度量系统性能指标的：负载模式 22.与设计测试用例无关的文档是：项目开发计划 23.测试计划主要由哪个角色负责制定：测试经理 24.下列哪项不属于好的用户界面的检验标准：功能多 25.在软件生命周期的哪一个阶段，软件缺陷修复费用最高：产品发布 26.逻辑覆盖法不包括：需求覆盖 27.软件测试是为了检查出并改正尽可能多的错误，不断提高软件的：质量和可靠性 28.黑盒测试是从（）观点出发的测试，白盒测试是从（）观点出发的测试：用户、开发人员 29.从已经发现故障的存在到找到准确的故障位置并确定故障的性质，这一过程称为：调试 30.构造决策表时，将列出问题规定可能采取的操作：动作桩 31.检查软件在异常条件下自身是否具有防护性的措施或者某种灾难性恢复手段的测试是：容错测试 32.在以下选项中，不属于软件功能性的子特性的是：稳定性 33.集成测试的主要方法有两个：渐增式测试方法、非渐增式测试方法 34.条件覆盖的目的是：使每个判定的所有可能的条件取值组合至少执行一次 35.不用执行程序，目的是收集有关程序代码的结构信息，这一过程是：静态分析 36.一个应用系统通常有用户管理功能，用户信息一般包括用户名，假设规定用户名必须是以字母开头， 不超过8个字符的字母数字串，那么，下列哪组值均属于用户名的有效等价类：

关于覆盖率

关于覆盖率，网络上最常见的两个词应该是“测试覆盖率”（Test Coverage）和”代码覆盖率“（Code Coverage）。今天就来探探这两个东西。 在测试里面，一般会将测试覆盖率分为两个部分，即”需求覆盖率“和” 代码覆盖率“。可以看到，代码覆盖率其实是测试覆盖率的一部分而已。其中，最常讨论和关心的是”代码覆盖率“，代码覆盖率又分为程序语句和代码行覆盖，分支覆盖和条件覆盖。对于这些概念，我们逐个解释。 需求覆盖率：如果需求已经定义好，这个时侯我们就需要考虑需求覆盖率了。这个时候需要注意的是，这里的需求不仅仅是指功能需求，还要包括性能需求。衡量需求覆盖率的最直观的方式是我们有多少功能点，我们有多少性能点 要求，这些将作为分母；我们写了多少测试用例，覆盖了多少模块，多少功能点，我们的性能测试用例考虑了待测程序多少性能点，这些作为分子。 代码覆盖率：为了更加全面的覆盖，我们可能还需要测试程序的流程，我们可能会考虑到一个函数的数据的输入与输出，甚至是每一行代码的执行情况， 代码的每一条逻辑和分支，这个时候我们的测试执行情况就以代码覆盖率来衡量，这也是我们常在单元测试中念叨的覆盖率覆盖率的问题。 语句覆盖率：换个名字叫做代码行覆盖率，这就是监视每行代码是否在用例（当然之所有的）中是否被执行到，准确点说是我们的用例里面大概执行了百 分之多少的语句/代码行数。需要注意的是，即使所有的语句都被执行到，也不 一定执行到了所有的路径。比如有五条语句：ABCDE，如果我们执行了用例覆盖了ABCDE，另外一个用例这个时候我们覆盖了所有语句，但是可能还存在一个路径（如ABC）没有执行,例如：

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

测试用例的设计 提高测试覆盖率

说到测试用例的设计，我想每个有过测试经历的测试工程师都会认为很简单，不就是：按需求或概要设计，得到软件功能划分图，然后据此按每个功能，采用等价类划分、临界值、因果图等方法来设计用例就行了。 但事实上撇开测试数据的设计不谈，仅就测试项来说，我们发现，对同一个项目，有经验的测试人员，在写用例或测试时总会有更多的测试考虑点，从而发现更多的问题；而有些测试人员测试用例的撰写却只有那么三板斧，表面看好象已经把页面所有信息的测试都考虑到了，实际上却还是遗漏了大量测试覆盖点，导致其测试出来的程序总是比较脆弱。 究其原因，我觉得还是测试用例的撰写水平不到位，更确切地说是测试用例的覆盖度太低。说实话我认为系统测试用例真正做到100％覆盖是很难的。难道说按设计中的功能划分，每个功能都写到了这个用例就覆盖完整了？错，这还远远不够。因为我们知道还有大量的内部处理、转换、业务逻辑、相互影响的关系等都是需求或设计中所不会点明的。而这些一方面需要靠测试人员对项目本身的了解，另一方面要靠测试人员的经验，来一一找到这些隐藏点并予以测试，才能真正地保证我们的测试覆盖度。 所以本文抛开具体的测试数据设计方法，主要从测试覆盖度的角度来介绍用例设计时，如何才能考虑地更周全，如何才能将隐藏的测试项一一找出，从而使我们的测试更全面更完整。 想法虽然美好，可是毕竟每个测试的项目都是各不相同，针对不同项目我们的经验也会告诉给我们不同的想法，这些想法通常很感性，很难用严密的逻辑理论来把它升华。因此本文的内容仍是很简陋且不成熟，只是希望能以本文为砖，引起大家的思考，一起来补充完善，以使我们的测试用例设计水平不断提高。 正文 一、测试用例的切面设计 1、功能点切面 2、特定切面 3、隐含切面 （1）、后台功能 （2）、完整业务流程的测试

使用KLEE生成高代码覆盖率的测试用例

使用KLEE生成高代码覆盖率的测试用例一、实验目的 本实验可以帮助学生了解动态符号执行工具KLEE的基本功能，，为进一步研究符号执行技术的理论与应用提供基础。 二、实验内容及环境 本实验展示如何利用klee对一个被测目标函数进行符号执行，覆盖全部路径，并生成测试用例的具体操作流程。 实验虚拟机为Ubuntu 16.04.1 LTS 64位操作系统。 三、klee安装 1.进入安装主页 klee网站http://klee.github.io/中有相关的安装方法，点击Use KLEE Docker image进入。如图1。 图1 安装主页

2.安装docker（ubuntu） 点击进入ubuntu版本的docker入口，如图2. 图2 安装入口 3.安装linux-image-extra-*包 ①更新包管理器 sudo apt-get update ②安装命令包 sudo apt-get install linux-image-extra-$(uname -r) linux-image-extra-virtual 4.更新apt源 ①更新包信息 一些准备工作，逐条输入指令即可，不再展开介绍。 sudo apt-get update sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates sudo apt-key adv \ --keyserver hkp://https://www.wendangku.net/doc/fe10782781.html,:80 \ --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D ②更新apt源 打开/etc/apt/sources.list.d/docker.list文件，没有就创建一个，里面加一句话，如下： gedit/etc/apt/sources.list.d/docker.list 输入deb https://https://www.wendangku.net/doc/fe10782781.html,/repo ubuntu-xenial main并将文本保存。