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JacocoPlus：结合JGit的Jacoco增量代码覆盖率工具（二次开发）

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简介：
JacocoPlus是一款基于Jacoco和JGit开发的代码覆盖率分析工具，它通过引入增量计算机制，有效提高了大规模项目中的测试效率与准确性。 JaCoCo 是一个免费的 Java 代码覆盖率库，遵循 Eclipse 公共许可证分发。请访问相关页面下载、查阅文档并提供反馈。 欢迎参与开发，有问题可提 issue。 关于 JaCoCo 的二次开发基于 Git 分支差分实现增量代码覆盖率原理：通过使用 org.eclipse.jgit 比较新旧分支之间的代码差异，获取变更行信息，在生成报告时高亮显示线上变更的行信息，未检出的变更行不做处理。这样可以达到只展示新增或修改部分的代码覆盖率的效果。

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  • JacocoPlus：结合JGit的Jacoco增量代码覆盖率工具（二次开发）
    优质
    JacocoPlus是一款基于Jacoco和JGit开发的代码覆盖率分析工具，它通过引入增量计算机制，有效提高了大规模项目中的测试效率与准确性。 JaCoCo 是一个免费的 Java 代码覆盖率库，遵循 Eclipse 公共许可证分发。请访问相关页面下载、查阅文档并提供反馈。 欢迎参与开发，有问题可提 issue。 关于 JaCoCo 的二次开发基于 Git 分支差分实现增量代码覆盖率原理：通过使用 org.eclipse.jgit 比较新旧分支之间的代码差异，获取变更行信息，在生成报告时高亮显示线上变更的行信息，未检出的变更行不做处理。这样可以达到只展示新增或修改部分的代码覆盖率的效果。
     
  • Jacoco代码覆盖率报告的样式
    优质
    本文介绍了如何自定义JaCoCo代码覆盖率报告的样式，帮助开发者更清晰地了解项目的测试覆盖率情况。 Jacoco 代码覆盖率报告的样式用于演示如何讲解代码覆盖率。
     
  • Diff-JaCoCo：改进JaCoCo以支持增量覆盖率，并将覆盖率报告存储于数据库中，避免已增量测试的代码被回退
    优质
    Diff-JaCoCo是对JaCoCo工具的优化版本，它通过引入增量覆盖分析和数据库化的覆盖率报告存储机制，确保了在代码变更后对已有测试结果的有效跟踪与更新。 JaCoCo 是一个免费的 Java 代码覆盖率库，采用 Eclipse 公共许可协议分发。请访问其官方网站获取下载、文档和支持反馈。 欢迎参与开发项目并提交相关问题以 issue 形式提出。 我们的二次开发方案基于 JaCoCo，并利用 Git 分支差分实现增量代码覆盖率。该方案对 JaCoCo 进行了相应改造，生成我们所需的覆盖率模型，并通过 JaCoCo 开放的 API 实现所需功能。其中主要需要解决的是如何获取和处理相关数据的问题。
     
  • Android工程中JaCoCo代码覆盖率示例演示
    优质
    本教程详细介绍了在Android工程项目中使用JaCoCo工具进行代码覆盖率测试的方法和步骤，帮助开发者提高代码质量。 Android工程JaCoCo代码覆盖率Demo提供了基础实例的入门级别教程，帮助新手轻松上手。通过阅读文章可以查看相关的业务逻辑。
     
  • Jacoco手动测试覆盖率统计工具文件
    优质
    Jacoco手动测试覆盖率统计工具文件用于评估Java项目的代码质量，通过追踪程序执行路径和检查点来计算测试用例覆盖源码的程度。 根据这篇教程提供的指导（原链接：http://blog..net/cxq234843654/article/details/53337935），我可以使用我编写的统计黑盒测试覆盖率的工具进行相关操作。
     
  • 【全面覆盖的UG二次开发】UG二次开发资料合集.zip
    优质
    本资料合集提供全面的UG二次开发资源，包含教程、案例和API文档等，适合编程初学者及进阶用户深入学习与实践。 这本书包含了UG二次开发与实例精解的内容，涵盖了UG_OPEN API编程基础、UG-Open-GRIP实用编程基础以及UG二次开发技术的基础和技巧。非常适合新手入门学习。
     
  • Java-JaCoCo-单元测试覆盖率-示例项目
    优质
    本示例项目展示了如何在Java项目中使用JaCoCo进行单元测试代码覆盖率分析，帮助开发者提升代码质量。 在Java开发过程中，单元测试是确保代码质量和降低维护成本的重要工具之一。JaCoCo（全称为Java Code Coverage Library）是一款广泛使用的开源代码覆盖率分析工具，它可以帮助开发者衡量并优化单元测试对程序的覆盖程度。 JaCoCo的主要功能包括： 1. **统计代码覆盖率**：能够详细记录执行路径，并提供行、分支和方法等多层次的覆盖率指标。 2. **实时反馈机制**：支持与IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）集成，开发者可以在开发过程中即时查看当前文件或项目的测试覆盖情况。 3. **构建工具兼容性**：可以无缝地整合进Maven、Gradle及Ant等多种主流构建系统，在自动化构建流程中自动收集覆盖率数据。 4. **报告生成能力**：JaCoCo能够产出详尽的HTML、XML或者CSV格式的代码覆盖率报表，便于团队成员查阅和分析。 在“java-jacoco-单元测试覆盖-示例项目”中存在两个核心文件夹： 1. **jacoco-aggregate-test** 文件夹可能包含多模块项目的聚合设置。大型Java应用程序通常由多个独立子系统构成，每个都有各自的测试需求；JaCoCo的聚合功能可以合并所有这些部分的数据到单一报告内。 2. **jacoco-test** 文件夹则专注于单个组件或模块内的单元测试代码及其相关配置。 使用JaCoCo的一般步骤如下： 1. 在项目构建文件（如Maven的pom.xml或者Gradle的build.gradle）中引入JaCoCo依赖和插件。 2. 根据项目需求在构建脚本内设置JaCoCo，包括指定输出报告的位置以及是否收集执行数据等选项。 3. 使用JUnit、TestNG或其他合适的测试框架编写单元测试代码以覆盖主要业务逻辑。 4. 通过调用构建工具运行测试案例，并让JaCoCo记录下相应的代码执行情况。 5. 测试完成后利用JaCoCo生成详细的数据分析报告。 6. 分析所得的覆盖率报表，识别未被充分检验的部分并据此改进后续的单元测试策略。 结合使用JaCoCo和单元测试能够有效推动开发团队采用TDD（Test-Driven Development）模式工作。这不仅能提升代码质量，还能减少软件中的潜在错误，并且对于持续集成/交付流程而言也至关重要——它为确保应用程序稳定可靠提供了坚实的保障基础。“java-jacoco-单元测试覆盖-示例项目”是一个优秀的教学案例，展现了如何在实际Java工程中应用JaCoCo来计算和分析代码的覆盖率。这不仅适合初学者入门学习，也能让经验丰富的开发者从中获得新的见解与灵感。
     
  • Jacoco与SonarQube在Maven项目中的代码覆盖率统计参考项目
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    本项目演示如何在基于Maven的Java工程项目中集成Jacoco和SonarQube以实现自动化测试覆盖率统计，并提供配置示例。 一个解决Maven项目使用了JaCoCo插件，在SonarQube平台上覆盖率总是显示为0的问题的参考项目。
     
  • Piggly：PL/pgSQL存储过程的代码覆盖率工具
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    Piggly是一款专为PostgreSQL数据库设计的开源工具，用于测试PL/pgSQL存储过程中代码的覆盖率。它帮助开发者发现未执行过的代码路径，提高程序质量与稳定性。 PostgreSQL PL/pgSQL存储过程的代码覆盖率对于开发人员来说非常重要，因为PL/pgSQL本身缺乏足够的工具支持。了解哪些部分尚未测试可以帮助我们更有效地编写自动化测试。 Piggly是一个用Ruby编写的工具（但也可以使用任何语言来写测试），专门用于追踪PostgreSQL PL/pgSQL存储过程中未执行的部分，并提供代码覆盖率报告以帮助识别未经验证的代码段。 它是如何工作的？ Piggly通过重新编译带有跟踪功能的PL/pgSQL存储过程来进行工作。具体来说，它会在关键点插入RAISE WARNING语句来标记程序流中的重要事件（如条件分支被评估为真或假）。这些警告会被发送给客户端，并且Piggly会记录下它们以生成包含覆盖率信息的修饰后的源代码。 该工具的一大特点是提供可读性强、易于浏览的报告。此外，它与编程语言无关，这意味着你可以用任何熟悉的语言来编写测试脚本而无需担心兼容性问题。