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使用 Gcov 和 LCOV 度量 C/C++ 项目的代码覆盖率

本篇分享如何使用 Gcov 和 LCOV 对 C/C++ 项目进行代码覆盖率的度量,以及在之前关于代码覆盖率(Code Coverage)篇中没有提到的观点写在了本文最后的《不要高估代码覆盖率指标》部分。 如果你想了解代码覆盖率工具 Gcov 是如何工作的,或是以后需要做 C/C++ 项目的代码覆盖率,希望本篇对你有所帮助。 问题 不知道你没有遇到过和我一样的问题:几十年前的 C/C++ 项目没有单元测试,只有回归测试,但是想知道回归测试测了哪些代码?还有哪些代码没测到?代码覆盖率是多少?今后哪些地方需要提高自动化测试用例? 可能对于接触过 Java 的 Junit 和 JaCoCo 的人来说,没有单元测试应该测不了代码覆盖率吧 ... 其实不然,如果不行就没有下文了 :) 现状 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...

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本文从实践角度介绍如何结合我们常用的 Gitlab 与 Jenkins,通过 K8s 来实现项目的自动化部署,示例将包括基于 SpringBoot 的服务端项目与基于 Vue.js 的 Web 项目。 本文涉及到的工具与技术包括: Gitlab —— 常用的源代码管理系统 Jenkins,Jenkins Pipeline —— 常用的自动化构建、部署工具,Pipeline 以流水线的方式将构建、部署的各个步骤组织起来 Docker,Dockerfile —— 容器引擎,所有应用最终都要以 Docker 容器运行,Dockerfile 是 Docker 镜像定义文件 Kubernetes —— Google 开源的容器编排管理系统 Helm —— Kubernetes 的包管理工具,类似 Linux 的 yum,apt,或 Node 的 npm 等包管理工具,能将 Kubernetes 中的应用及相关依赖服务以包(Chart)的形式组织管理 环境背景: 已使用 Gitlab 做源码管理,源码按不同的环境建立了 develop(对应开发环境),pre-release(对应测试环境),mas...

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