提升测试效能:Zadig 与 Jacoco 集成的最佳实践指南
在软件开发的激烈竞争中,测试效能的提升是确保软件质量与交付速度的关键。Zadig 作为开源 DevOps 平台,与Jacoco 这款 Java 代码覆盖率工具的集成,为解决这一挑战提供了有力支持。本文旨在分享如何通过集成 Zadig 和Jacoco,优化测试流程,提高测试覆盖率,从而显著提升测试效能,助力开发团队高效交付高质量软件。
配置步骤
步骤 1:配置测试任务
在 Zadig 的「测试」模块中新建测试配置,具体步骤如下:
- 配置依赖的软件包:确保测试运行环境中已安装 JAVA 和 Maven。
- 配置测试代码所在的代码仓库: 指定测试代码所在的 Git 仓库地址。
- 配置测试执行脚本:编写测试执行脚本,包括测试执行过程和覆盖率文件生成过程。示例脚本如下:
mvn -Dtest=lab.RectangleTest#rotate test #执行指定单元测试 mvn antrun:run@generate-report -Dskip.int.tests.report=false #执行生成报告任务,antrun 配置了生成 Jacoco 报告任务
- 配置 HTML 报告文件路径:指定生成的 HTML 报告文件路径,确保文件目录中包含所有静态文件。
步骤 2:将单元测试任务加入开发工作流
将单元测试编排到开发工作流中,研发工程师自测时可以获得基本的单测质量反馈和覆盖率报告。
编辑 Zadig 的开发工作流,添加「测试」任务,选择 Jacoco 测试配置,并保存配置。
执行效果
- 执行开发工作流:选择对应的服务及代码分支,进行自动化单元测试及开发环境变更。
- 查看测试执行详情: 执行完成后,点击「单元测试」,查看测试执行详情。
- 查看 Jacoco 覆盖率报告:点击「HTML 测试报告,查看 Jacoco 覆盖率报告。
最佳实践建议
- 定期分析覆盖率报告:定期分析在 Zadig 工作流中产生的 Jacoco 覆盖率报告,重点关注未覆盖的代码区域,识别潜在的测试盲点。
- 持续优化测试用例:根据覆盖率报告,持续优化和补充测试用例,确保关键代码路径被充分测试,提升测试的全面性和有效性。
- 设置覆盖率阈值:在配置中设置 Jacoco 的覆盖率阈值,确保每次代码提交都能满足质量要求。
通过以上步骤和最佳实践,开发团队可以显著提升测试效能,确保软件质量,同时加速交付流程。Zadig 与 Jacoco 的集成不仅简化了测试流程,还为持续集成和持续交付提供了强有力的支持。
即日起,Zadig 新版发布
扫码咨询抢先体验

低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
GitHub Copilot:Agent 觉醒
本文翻译自:https://github.blog/news-insights/product-news/github-copilot-the-agent-awakens/ 当我们于2021年推出GitHub Copilot时,我们有一个明确的目标:通过一个帮助开发者编写更好代码的AI编程助手,让开发者的生活变得更轻松。这个名字反映了我们的信念,即人工智能(AI)不会取代开发者。相反,它始终站在开发者身边。而且,就像任何优秀的副驾驶一样,Copilot也可以独立飞行:例如,在提供PR回复、自动修复安全漏洞或头脑风暴如何实现问题解决方案时。 今天,我们用更加强大的代理式人工智能(agentic AI)升级了GitHub Copilot——推出代理模式(agent mode),并发布Copilot Edits的GA版本,两者均已在VS Code中上线。 我们在模型选择器中为所有Copilot用户增加了Gemini 2.0 Flash。我们还首次展示了Copilot的新自主代理,代号为Project Padawan。从代码补全、聊天、多文件编辑到工作空间和代理,Copilot将人类置于软件开...
- 下一篇
大模型推理服务全景图
作者:望宸 随着 DeepSeek R1 和 Qwen2.5-Max 的发布,国内大模型推理需求激增,性能提升的主战场将从训练转移到推理。 由于无论是训练还是推理,如何提升性能都是业内讨论最多的话题之一。为什么是性能呢?做过在线业务工程化的人都知道,性能的提升,直接带来的效果有两个: 计算资源成本的下降,更便宜 客户端体验的提升,内容生成更快 在大模型消耗计算资源多、客户端内容流式生成的场景下,性能显得尤为重要。 推理性能的提升涉及底层硬件、模型层,以及其他各个软件中间件层的相互协同,因此了解大模型技术架构的全局视角,有助于我们对推理性能的优化方案进行评估和选型。 说明:图中未包含所有 vendor;部分 vendor 会涉及多个领域。 芯片层 芯片层是计算系统的物理基础,负责执行底层算术逻辑操作,其设计直接影响算力密度、能耗比及并行计算能力。国外有 NVIDIA、AMD 等 GPU 厂商,还有 Groq 等专门针对 AI 推理进行性能优化的芯片制造商。国内是阿里的平头哥、华为的 AScend、寒武纪,以及多家创业公司,包括摩尔线程、燧原科技、沐曦集成、壁仞等。 面向芯片的编程语言和芯...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- Springboot2将连接池hikari替换为druid,体验最强大的数据库连接池
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主
- Mario游戏-低调大师作品
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- 2048小游戏-低调大师作品
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS8安装Docker,最新的服务器搭配容器使用
- CentOS8安装MyCat,轻松搞定数据库的读写分离、垂直分库、水平分库
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题