创建一个测试用的 cpp 文件为上面这个测试用的 cpp 文件编写 Makefile(或者 CMake 文件)。同时链接:待测试的软件库gtest 库gtest_main 库pthread 库(Google Test 使用了这个库所以需要)编写测试代码,编译并运行测试的可执行程序。并且,测试代码写起来也非常的简单,像下面这样:#include "utility.h"#include...
如果只用GCC的gcov,只能获得.gcov 文本数据,进一步的前端分析工具有lcov和gcovr,其中lcov是用perl写的,不利于进一步的开发定制和维护,gcovr则是用python写的,建议选用gcovr做C/C++的测试覆盖率前端工具链。 gcovr 统计四种不同的覆盖率,分别是 line, function, branch, decision,每一种类型的覆盖率定义在本文档给予...
通过gcov和lcov,可以很直观的看到代码的运行情况,同时也可以查看 代码的行覆盖率,函数覆盖率等等信息,为开发提供一个方便的测试手段。 gcov介绍 gcov是Linux下GCC自带的一个C/C++代码覆盖率分析工具,因此只要安装了gcc,就不需要再次安装了 lcov介绍 gcov能够生成代码覆盖信息,但是不够直观(见文章末尾附录),因此需要借...
SonarQube是一个开源的代码质量管理平台,它提供了一系列静态代码分析工具,用于检测代码中的缺陷、漏洞和代码质量问题。SonarQube可以帮助开发团队提高代码质量、降低技术债务,并且提供了丰富的可视化报告和指标,帮助团队进行代码质量的监控和改进。 C代码覆盖率度量是SonarQube中的一个重要功能,它用于衡量测试用例对C代码的...
测量C代码的MC/DC(Modified Condition/Decision Coverage)覆盖率,主要目的在于确保每个条件在其每一种可能的取值下至少影响一次决策的结果,是软件测试中一个重要的指标。对于开源工具而言,常用的有GCov、LCOV、GCTA、BullseyeCoverage。在这些工具中,GCov对于实现MC/DC覆盖率的测量尤为关键。
gcov是Linux下GCC自带的一个C/C++代码覆盖率分析工具,因此只要安装了gcc,就不需要再次安装了 lcov 安装 在线安装 红帽系用:yum install lcov 直接安装 德班系用apt-get ,具体命令形式自己百度 源码安装 下载地址:lcov 下载完成后解压,执行命令:make install即可。
市场上有一些工具可以针对黑盒测试来衡量代码覆盖率 Squish Coco,Bullseye 等,它们的原理就是在编译的时候插入 Instrumentation,中文叫插桩,在运行测试的时候用来跟踪和记录运行结果。 其中我比较深入的了解过Squish Coco[1]它如何使用,但对于大型项目,引入这类工具都或多或少的需要解决编译上的问题。也正是因为有一些...
C代码覆盖率测试,需要用到gcc的配套工具gcov , 还有一个可视化公建lcov。 接下来以PostgreSQL为例,看看如何查看代码覆盖率。 首先需要打开PostgreSQL的一个编译选项。 --enable-coverage buildwithcoverage testing instrumentation 这个编译项对应gcc的两个参数 -fprofile-arcs -ftest-coverage ...
这里的三行是编译google test,并将其头文件路径和编译结果的库文件路径添加到环境中。因为后面在编译单元测试代码的时候需要用到。 添加--coverage到编译器flag中,这个参数是很重要的,因为这是生成代码覆盖率所必须的。关于该编译参数的说明见这里:Program Instrumentation Options。