• sylan215
    2021-09-07
    从白盒测试的角度看,代码覆盖率是必然要做的事情。 代码覆盖率可以从不同的角度来划分为函数覆盖率、语句覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率和行覆盖率。 对于 Java 而言,可以使用的工具有 JaCoCo、Emma 和 Cobertura。 如果是 Python,可以用 coverage。 其他语言的话,也有一些对应的工具可以使用。 一定要记住,代码覆盖率越高,并不能说明质量就越好,但是代码覆盖率很低,那么质量的风险肯定高。 以上,期待后续的精彩内容。

    作者回复: 感谢补充

    
    11
  • 浩仔是程序员
    2021-10-01
    如果不是基于细节 又怎么可以知道所有分支都可以覆盖到

    作者回复: 重点就是先基于接口,再通过覆盖率发现没有覆盖到地方,而不是基于细节。

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    3
  • davix
    2021-08-23
    這篇太Java了

    作者回复: 总要有一个落地的例子😄

    
    2
  • 王十一
    2021-08-24
    既然强调测试覆盖率,那测试还必须得照顾实现细节来做对吧?那这是不是跟测试应该基于接口行为来有所矛盾呢

    作者回复: 不矛盾,你只要想明白很多影响测试覆盖的细节,实际上是设计概念的缺失,就知道测试在驱动我们得到更好的设计。

    
    1
  • 花花大脸猫
    2022-04-12
    有用到,也是jacoco,用在ci的流程,目前设置了代码重复率与单元测试覆盖率指标,分别是5%与80%,目前对于单测的要求比较高,但是对于老师说的100%来说,确实有点难度,因为贫血模型外加util以及配置类会降低指标。
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    2
  • aoe
    2021-11-11
    100%测试覆盖率很强!
    
    2
  • ifelse
    2022-06-09
    将测试覆盖率的检查加入到自动化过程之中。--记下来
    
    1