代码覆盖率

看山还是山，看水还是。

软件工程设计的复杂性如果不使用复杂性指标和度量，软件设计复杂性很难评估。让我们看看三个重要的软件复杂性度量。Halstead’s 的复杂性度量 1977年，Maurice Howard Halstead 先生引入了度量软件复杂性的指标。Halstead 的度量取决于程序的实际实现及其度量，这些度量是直接从源代码的运算符和操作数以静态方式计算的。它允许评估 C/C++/Java 源代码的测试时间、词汇、大小、难度、错误和工作量。

敲代码敲到头发茂密

Java面向对象编程进阶（一）我们在声明一个属性对应的setXxx方法时，通过形参给对应的属性赋值。如果形参名和属性名同名了，那么该如何在方法内区分这两个变量呢? 解决方案:使用this。具体来讲，使用this修饰的变量，表示的是属性。没有用this修饰的，表示的是形参。

【可测试性实践】C++ 单元测试&代码覆盖率统计入门最近在调研C++工程怎么做单元测试和代码覆盖率统计，由于我们工程有使用Boost库，尝试使用Boost.Test来实现单元测试并通过Gcov和Lcov来生成代码覆盖率报告。本文记录完整的搭建测试Demo，希望能带来一定参考。

CI构建pipelines首先需要有ci构建的配置文件，以gitlab为例，需要.gitlab-ci.yml的配置文件，内容和格式如下：

龙智DevSecOps解决方案

展会邀请 | 龙智即将亮相2024上海国际嵌入式展，带来安全合规、单一可信数据源、可追溯、高效协同的嵌入式开发解决方案2024年6月12日至14日，备受全球嵌入式系统产业和社群瞩目的2024上海国际嵌入式展（embedded world china 2024）即将盛大开幕，龙智将携行业领先的嵌入式开发解决方案亮相 640展位。

骑着蜗牛追汽车

如何使用golang自带工具对代码进行覆盖率测试在 Go 语言中，测试代码覆盖率通常使用 go test 命令结合 -cover 和 -coverprofile

低代码测试自动化每个企业都希望将产品快速推向市场。虽然低代码无代码测试自动化可以帮助组织实现这一目标，但测试人员必须牢记几件事，才能通过低代码无代码来推进他们的组织。

12种移动测试类型及示例移动应用程序出现在我们的日常生活中。如今，大多数组织都会推出其移动应用程序，因此其可靠性和性能至关重要。为了使数量庞大的移动应用程序正常运行，并提供良好的用户体验，跨参数进行测试非常重要。如何彻底测试移动应用程序？由于手机的型号、尺寸、操作系统等各不相同，那么如何测试手机硬件本身呢？所以不同类型的移动测试都很重要。接下来，我们展示12种移动测试类型及示例。

奇妙之二进制

编译链接实战（22）C/C++代码覆盖率统计报告生成gcov是一个测试代码覆盖率的工具，它是 gcc 自带的查看代码覆盖率的工具。与GCC结合使用，可以分析您的程序以帮助创建更高效、运行更快的代码，并发现程序中未经测试的部分。您可以将gcov作为性能分析工具使用，以帮助发现优化工作对代码产生最佳效果的位置。您还可以将gcov与另一种性能分析工具gprof一起使用，以评估代码的哪些部分使用了最多的计算时间。

Python之代码覆盖率框架coverage使用介绍Python代码覆盖率工具coverage.py其实是一个第三方的包，同时支持Python2和Python3版本。安装也非常简单，直接运行：

【DevOps】SonarQube 指标解读BUG 级别描述：漏洞级别描述：坏味道：是指在代码之中潜在问题的警示信号。并非所有的坏味道所指示的确实是问题，但是对于大多数坏味道，均很有必要加以查看，并作出相应的修改。

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日本移动支付Merpay QA团队的自动化现状Merpay是日本最大的网购平台之一Mercari的无现金支付系统。Merpay 的主要功能是让用户在 Mercari的网站上购物，也可以在日本的许多实体店和餐厅使用它，也可以理解为日本的“支付宝”。以下为Merpay QA 团队在自动化方面的一些思考：

afl-cov计算代码覆盖率GitHub - mrash/afl-cov: Produce code coverage results with gcov from afl-fuzz test cases

08架构管理之架构检查方法架构检查是确保软件系统设计和架构质量的关键步骤。通过结合文档审查、模拟和测试等多种方法，可以全面评估系统的性能、可维护性、安全性和可扩展性。有助于团队对于公司制度的理解，有助于公司管理部门对相关制度的落地。能够帮助公司项目降低风险、保证软件系统的稳定性和可靠性。