9 Bedste Code Dækningsværktøjer til Java, Python, C, C++, C#, .NET

Code Dækningstestning er et vigtigt mål, der kvantificerer, i hvilken grad programmets kildekode er blevet testet. Der findes et væld af Code Det kan være en udfordring at finde de rigtige dækningsværktøjer på markedet, og det kan være en udfordring at vælge et til dit projekt.

Følgende er en kurateret liste over de mest håndplukkede Code Værktøjer til dækningstest med populære funktioner og de nyeste downloadlinks

Code Dækningsværktøjer til Java, Python, C++, .Net

Navn Link
Cobertura https://cobertura.github.io/cobertura/
Coverage.py https://coverage.readthedocs.io/en/6.0/
JaCoCo https://www.eclemma.org/jacoco/
OpenClover https://openclover.org/

1) Cobertura

Cobertura er et af de populære værktøjer til dækning af åben kildekode. Det giver dig mulighed for at udføre opgaver via Maven og Ant, eller Cobertura CLI. Du kan integrere med andre flere QA-værktøjer.

Cobertura

Funktioner:

  • Giver dig mulighed for at måle dækning uden at have kildekoden
  • Det er et af de bedste java-kodedækningsværktøjer, som hjælper dig med at finde hvilke dele af din Java programmer mangler testdækning
  • Giver dig mulighed for at repræsentere rapporter i HTML- og XML-format
  • Hjælper dig med at teste linjer og grene af klassen og metoden

Hent link: https://cobertura.github.io/cobertura/


2) Coverage.py

Coverage.py er et andet nyttigt kodedækningsværktøj. Det er et af de bedste testdækningsværktøjer, som hjælper dig med at overvåge Python programmer, noter, som er dele af koden, er blevet udført.

Coverage.py

Funktioner:

  • Coverage.py hjælper dig med at angive, hvilke kildefiler du vil have den til at analysere via konfigurationsfilen
  • Det hjælper dig også med at analysere kilden for at finde ud af kode, som kunne være blevet udført, men ikke blev.

Hent link: https://coverage.readthedocs.io/en/6.0/


3) JaCoCo

JaCoCo er et gratis Java kodedækningsværktøj distribueret under Eclipse Offentlig licens. Det er et open source gratis kodedækningsværktøj til Java, som er lavet af EclEmma.

JaCoCo

Funktioner:

  • JaCoCo tilbyder instruktioner, linje- og filialdækning
  • Det er et af de bedste java-kodedækningsværktøjer, der understøtter Java 7 og Java 8
  • Hjælper dig med at teste linjer og grene af klassen og metoden
  • Tilbyder let at navigere HTML eller XML rapport

Hent link: https://www.eclemma.org/jacoco/


4) OpenClover

OpenClover værktøj hjælper dig med at måle kodedækning for Java og Groovy og indsamler over 20 kodemetrics. Det hjælper dig med at vise utestede områder af din applikation. Det er et af de bedste testdækningsværktøjer, der hjælper dig med at kombinere dækning og målinger for at finde den mest risikable kode.

OpenClover

Funktioner:

  • Hjælper dig med at køre din test hurtigere
  • Giver dig mulighed for at fokusere på det, der er nødvendigt for din test
  • Både filial- og erklæringsdækning understøtter
  • Giver dig mulighed for at generere XML-baseret rapport, der kombineres med RapportGenerator, producerer TML-baseret rapport om dækning
  • Hjælper dig med at holde balancen mellem ansøgning og test

Hent link: http://openclover.org/


5) Bullseye Coverage

BullseyeCoverage er en kodedækningssoftware til C++ kodedækning og C, der fortæller dig, hvor meget af din kildekode, der blev testet. Dette værktøj giver dig mulighed for at udføre enhedstest, integrationstest og endelig udgivelse.

Funktioner:

  • Giver bedre c++ kode dækningsmåling
  • Det er et af de bedste testdækningsværktøjer, som hjælper dig med at skabe mere pålidelig kode og spare tid
  • Giver dig mulighed for at inkludere eller ekskludere enhver del af projektkoden
  • Flet resultater fra distribueret test

Hent link: http://www.bullseye.com/


6) NCover

NCover er et af de avancerede niveaukodedækningsværktøjer til.Net-programmer og -applikationer. Det giver støtte til opgørelsesdækning og filialdækning. Dette kodedækningsværktøj er tilgængeligt på open source og på kommerciel licens.

NCover

Funktioner:

  • .NET kode dækning i henhold til dine tilpassede behov
  • Hjælper dig med at teste, tracog administrere et samlet dækningsnummer på tværs af alle teams
  • Detaljerede og centraliserede data om dækning
  • Det er et af .net-kodedækningsværktøjerne, der tilbyder omfattende dokumentation og brugersupport
  • Det er et af de bedste c#-kodedækningsværktøjer, der hjælper dig med at udføre manuelle og dækningstests
  • Lever produkter til markedet hurtigere og sikkert i agile miljøer

Hent link: http://www.ncover.com/


7) Vector Software

VectorCAST giver dig mulighed for at implementere ensartede processer til styring af testaktiviteter og rapportering af nøglekvalitetsmålinger. Dette softwaretestværktøj tilbyder en omkostningseffektiv tilgang til enhedstestning, regressionsstyring og kodedækningsanalyse.

Vector Software

Funktioner:

  • Nemt testsamarbejde
  • System Test Automation
  • Kvalitetstrend & forandringspåvirkningsanalyse
  • Tillader parallel test
  • Web-baseret kvalitetskontrolpanel

Hent link: https://www.vector.com/in/en/products/products-a-z/software/vectorcast/


8) Devel:Cover

Devel cover tilbyder kodedækningstestmålinger for Perl. Ved hjælp af dette kodeomslagsværktøj kan du opdage kodeområder, der ikke bliver brugt af dine tests. Det hjælper dig med at lave tests for at øge dækningen.

Devel:Cover

Funktioner:

  • Tilbyder nogle rapporter, der inkluderer forskellige typer HTML-output, tekstrapporter
  • Oplysninger om erklæring, gren, tilstand, subrutine og poddækning rapporteres

Hent link: https://metacpan.org/release/PJCJ/Devel-Cover-1.23


9) dotCover

dotCover tilbud fra JetBrains er et .NET unit test runner-værktøj og et kodedækningsværktøj. Det er et af de bedste C#-kodedækningsværktøjer, der giver dig mulighed for at integrere Jet Brains Rider med Visual Studio. Du kan også beregne kodedækning på sætningsniveau i rapporter i applikationer til .NET, Silverlight eller .NET Core.

dotCover

Funktioner:

  • Giver dig mulighed for at visualisere kodedækning i overensstemmelse med dine forretningsbehov
  • Det er et af de bedste .net-kodedækningsværktøjer, som giver et konsolværktøj til brug med en kontinuerlig integrationsserver
  • Hjælper dig med at tilpasse din dækningsanalyse med et dækningsfilter
  • Giver dig mulighed for at bruge en genvej til at finde ud af, hvilke enhedstest der dækker en bestemt erklæring

Hent link: https://www.jetbrains.com/dotcover/


10) Visual Studio

Code Visual Studios dækningsfunktion hjælper dig med at bestemme, hvilken del af dit projekts kode der testes af kodede tests som f.eks. enhedstests. Værktøjet giver dig mulighed for at se det foregående sæt resultater.

Visual Studio

Funktioner:

  • Hjælper dig med at se et tidligere sæt resultater
  • Gør resultater læsbare som tekst, vælg eksporter kodedækningsresultater
  • Giver dig mulighed for at flette resultater af flere kørsler
  • Giver dig mulighed for at eksportere Code Dækningsresultater for at gemme resultaterne af en fletteoperation

Hent link: https://code.visualstudio.com/


11) Istanbul

Istanbul er et af de bedste kodedækningsværktøjer, der bruges til JavascriptDet understøtter ES6/ES2015+ ved hjælp af babel-plugin. Værktøjet tilbyder et komplet javascript-instrumentbibliotek, der hjælper dig med at tracks-erklæring, gren og funktionsdækning.

Istanbul

Funktioner:

  • Samling af reportere tilbyder både terminal- og HTML-output
  • Support til de mest populære JavaScript-testrammer
  • Understøttelse af instrumentering af underprocesser ved hjælp af NYC kommandolinjegrænseflade

Hent link: https://istanbul.js.org/

Ofte stillede spørgsmål

Code Dækning er et mål, der beskriver i hvilken grad programmets kildekode er blevet testet. Hvis du leder efter værktøjer til at hjælpe med dette, kan du undersøge disse værktøjer til gennemgang af kode der kan gøre processen mere strømlinet og effektiv.

Nedenfor er nogle af Bedste Code Dækningsværktøjer:

  • Cobertura
  • Coverage.py
  • JaCoCo
  • OpenClover
  • Bullseye Coverage
  • NCover
  • Vector Software
  • Devel:Cover

Her er nogle hovedårsager til at bruge kodedækning:

  • Det hjælper dig med at måle effektiviteten af ​​testimplementering.
  • Det giver en kvantitativ måling.
  • Det definerer i hvilken grad kildekoden er blevet testet.

Du bør overveje følgende faktorer, før du vælger Code Dækningsværktøj

  • Kompatibilitet.
  • Værktøjets effektivitet.
  • Licensomkostninger, hvis relevant.
  • Kvaliteten af ​​kundesupport.
  • Omkostningerne ved at træne medarbejdere i værktøjet.
  • Hardware/softwarekrav til værktøjet.
  • Support og opdateringspolitik for værktøjsleverandøren.
  • Revoverblik over virksomheden.

Opsummer dette indlæg med: