转自:https://www.ibm.com/developerworks/cn/java/j-lo-jacoco/
前言
随着敏捷开发的流行,编写单元测试已经成为业界共识。但如何来衡量单元测试的质量呢?有些管理者片面追求单元测试的数量,导致底下的开发人员投机取巧,编写出大量的重复测试,数量上去了,质量却依然原地踏步。相比单纯追求单元测试的数量,分析单元测试的代码覆盖率是一种更为可行的方式。JaCoCo(Java Code Coverage)就是一种分析单元测试覆盖率的工具,使用它运行单元测试后,可以给出代码中哪些部分被单元测试测到,哪些部分没有没测到,并且给出整个项目的单元测试覆盖情况百分比,看上去一目了然。EclEmma 是基于 JaCoCo 的一个 Eclipse 插件,开发人员可以方便的和其交互。因此,本文先从 EclEmma 入手,给读者一个直观的体验。
使用 EclEmma 在 Eclipse 中查看单元测试覆盖率
EclEmma 是基于 JaCoCo 的 Eclipse 插件,使用它,开发人员可以直观地看到单元测试的覆盖情况。
安装 EclEmma
打开 Eclipse 的软件市场,在其中搜索 EclEmma,找到后完成安装,如下图所示:
图 1. 安装 EclEmma
安装完成后,Eclipse 的工具条里会多出下面这样一个图标:
图 2. Coverage 图标
分析单元测试覆盖率
成功安装 EclEmma 后,就可以试着用它来分析项目的单元测试覆盖率了。为了方便演示,我们使用 Eclipse 创建了一个标准 Java 工程。其中包含一个数学工具类,用来计算三个数中的最大值,代码如下:
清单 1. 数学工具类
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
|
package com.dw.math; public class MathUtil { public static int max(int a, int b, int c){
if(a > b){
if(a > c){
return a;
}else{
return c;
}
}else{
if(b > c){
return b;
}else{
return c;
}
}
}
} |
可以看到,这里的算法稍微有点复杂,使用到了多个条件判断分支,因此,特别适合为其编写单元测试。第一个版本的单元测试如下:
清单 2. 第一个版本的单元测试
1
2
3
4
5
6
7
8
9
|
package com.dw.math; import static org.junit.Assert.*; import org.junit.Test; public class MathUtilTest {
@Test
public void test_max_1_2_3() {
assertEquals(3, MathUtil.max(1, 2, 3));
}
} |
试着运行一下单元测试覆盖率分析工具:40.0%!似乎不太理想。展开分析报告,双击后在编辑器里可以看到覆盖情况被不同的颜色标识出来,其中绿颜色表示代码被单元测试覆盖到,黄色表示部分覆盖,红色则表示完全没有覆盖到,如下图所示:
图 3. 单元测试覆盖率报告
让我们尝试多加一些单元测试,来改善这种情况,请看下面第二个版本的单元测试:
清单 3. 第二个版本的单元测试
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
|
package com.dw.math; import static org.junit.Assert.*; import org.junit.Test; public class MathUtilTest {
@Test
public void test_max_1_2_3() {
assertEquals(3, MathUtil.max(1, 2, 3));
}
@Test
public void test_max_10_20_30() {
assertEquals(30, MathUtil.max(10, 20, 30));
}
@Test
public void test_max_100_200_300() {
assertEquals(300, MathUtil.max(100, 200, 300));
}
} |
测试覆盖率还是 40.0%!虽然我们额外再加了两个测试,但覆盖率没有半点提升,这些单元测试其实是重复的,它们在重复测试同一段代码。如果单纯追求单元测试的数量,那么这无疑会给管理者造成错觉,他们觉得单元测试的数量增加了,软件的质量更有保证了;而对于那些喜欢偷懒的程序员,也蒙混过关,但却给软件质量埋下了隐患。让我们删掉这些重复的单元测试,重新思考一下怎么测试这个方法。
首先我们要测试正常情况,这其中又包含 3 种情况:第一个参数最大,第二个参数最大,以及最后一个参数最大。然后我们还需测试几种特殊情况,比如三个参数相同,三个参数中,其中两个相同。让我们照此思路重新编写单元测试:
清单 4. 第三个版本的单元测试
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
|
package com.dw.math; import static org.junit.Assert.*; import org.junit.Test; public class MathUtilTest { @Test
public void test_max_1_2_3() {
assertEquals(3, MathUtil.max(1, 2, 3));
}
@Test
public void test_max_1_3_2() {
assertEquals(3, MathUtil.max(1, 3, 2));
}
@Test
public void test_max_3_2_1() {
assertEquals(3, MathUtil.max(3, 2, 1));
}
@Test
public void test_max_0_0_0(){
assertEquals(0, MathUtil.max(0, 0, 0));
}
@Test
public void test_max_0_1_0(){
assertEquals(1, MathUtil.max(0, 1, 0));
}
} |
再次运行单元测试分析工具:75.0%!这次比以前有了很大提升,但是结果还不能令人满意,打开分析报告可以看到,有一个分支还是没有覆盖到,如图所示:
图 4. 单元测试覆盖率报告
阅读代码可以看出,这种情况是指第一个参数大于第二个参数,却小于第三个参数,因此我们再增加一个单元测试:
清单 5. 再增加一个单元测试
1
2
3
4
|
@Test public void test_max_2_1_3() { assertEquals(3, MathUtil.max(2, 1, 3));
} |
再运行一遍单元测试分析工具:100.0%!终于我们的单元测试达到了全覆盖,这样我们对自己开发的代码更有信心了。当然,我们在这里并不是为了单纯的追求这个数字,在增加单元测试覆盖率的诱导下,我们重新理清了测试的步骤,写出了更有意义、更全面的单元测试。而且根据单元测试分析工具给的反馈,我们还发现了先前没有想到的情形。因此,单元测试的覆盖率并不只是一个为了取悦管理者的数据,它实实在在地帮助我们改善了代码的质量,增加了我们对所编写代码的信心。
给管理者的单元测试覆盖率报告
管理者天生喜欢阅读报告。他们不会屈尊坐在你的办公桌前,让你向他展示 Eclipse 中这一片花花绿绿的东西。而且这份报告对他们至关重要,他们需要用它向上级汇报;年底回顾时,他们也可以兴奋地宣称产品的单元测试覆盖率增加了多少。作为一名开发人员,我们很大一部分工作量就在于满足管理者的这种需求。因此,本节我们讨论如何将 JaCoCo 集成到 Ant 脚本中,生成漂亮的单元测试覆盖率报告。
准备工作
在集成 JaCoCo 前,必须先确保你的 Java 工程有一个可执行的 Ant 构建脚本。一个简单的 Ant 构建脚本一般会执行如下任务:编译(包括编译工程代码和测试代码)、打包和执行单元测试。下面是本文示例 Java 项目所用的 Ant 构建脚本,读者可结合自己的项目及文件路径,在此基础之上进行修改。
清单 6. build.xml
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
|
< project name = "math" basedir = "." default = "junit" >
<!--预定义的属性和 classpath -->
< property name = "src.dir" value = "src" />
< property name = "test.dir" value = "test" />
< property name = "build.dir" value = "build" />
< property name = "classes.dir" value = "${build.dir}/classes" />
< property name = "tests.dir" value = "${build.dir}/tests" />
< property name = "jar.dir" value = "${build.dir}/jar" />
< property name = "lib.dir" value = "lib" />
< path id = "classpath" >
< fileset dir = "${lib.dir}" includes = "**/*.jar" />
</ path >
<!--清除上次构建 -->
< target name = "clean" >
< delete dir = "${build.dir}" />
</ target >
<!--编译代码,包括单元测试 -->
< target name = "compile" depends = "clean" >
< mkdir dir = "${classes.dir}" />
< mkdir dir = "${tests.dir}" />
< javac srcdir = "${src.dir}" destdir = "${classes.dir}" />
< javac srcdir = "${test.dir}" destdir = "${tests.dir}" >
< classpath >
< path refid = "classpath" />
< path location = "${classes.dir}" />
</ classpath >
</ javac >
</ target >
<!--打包 -->
< target name = "jar" depends = "compile" >
< mkdir dir = "${jar.dir}" />
< jar destfile = "${jar.dir}/${ant.project.name}.jar" basedir = "${classes.dir}" >
</ jar >
</ target >
<!--运行单元测试 -->
< target name = "junit" depends = "jar" >
< junit printsummary = "yes" >
< classpath >
< path refid = "classpath" />
< path location = "${classes.dir}" />
< path location = "${tests.dir}" />
</ classpath >
< batchtest fork = "yes" >
< fileset dir = "${test.dir}" includes = "**/*Test.java" />
</ batchtest >
</ junit >
</ target >
</ project >
|
集成 JaCoCo
首先需要从 然后就是使用 JaCoCo 官网下载 需要的版本,然后将下载得到的压缩文件解压,将其中的 jacocoant.jar 拷贝至 Java 工程下存放第三方 jar 包的目录,在示例工程里,我有一个和 src 平级的 lib 目录,jacocoant.jar 就放到了这个目录底下,读者可根据自己的项目组织结构做相应调整。然后我们需要在 Ant 构建脚本中定义新的任务:
清单 7. 定义新的构建任务
1
2
3
|
< taskdef uri = "antlib:org.jacoco.ant" resource = "org/jacoco/ant/antlib.xml" >
< classpath refid = "classpath" />
</ taskdef >
|
现在就可以在 Ant 构建脚本中使用 JaCoCo 了。需要注意的是,为了避免命名冲突,需要给 Ant 构建脚本加入新的 XML 命名空间:
清单 8. 加入新的 JaCoCo 命名空间
1
|
< project name = "math" basedir = "." xmlns:jacoco = "antlib:org.jacoco.ant" default = "junit" >
|
我们主要使用 JaCoCo 的两个任务:首先是jacoco:coverage
,用来生成单元测试覆盖率数据,这是一个二进制文件,为了生成从该文件生成报表,我们还要调用另外一个任务jacoco:report
,它的输入为jacoco:coverage
生成的二进制文件,输出报表。报表有多种格式可选,可以是 HTML、XML、CSV 等。具体的脚本如下:
清单 9. 使用 JaCoCo 生成测试覆盖率和报表
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
|
< jacoco:coverage destfile = "${build.dir}/jacoco.exec" >
< junit fork = "true" forkmode = "once" printsummary = "yes" >
< classpath >
< path refid = "classpath" />
< path location = "${classes.dir}" />
< path location = "${tests.dir}" />
</ classpath >
< batchtest fork = "yes" >
< fileset dir = "${test.dir}" includes = "**/*Test.java" />
</ batchtest >
</ junit >
</ jacoco:coverage >
< jacoco:report >
< executiondata >
< file file = "${build.dir}/jacoco.exec" />
</ executiondata >
< structure name = "dw demo" >
< classfiles >
< fileset dir = "${classes.dir}" />
</ classfiles >
< sourcefiles encoding = "UTF-8" >
< fileset dir = "${src.dir}" />
</ sourcefiles >
</ structure >
< html destdir = "${build.dir}" />
</ jacoco:report >
|
JaCoCo 的任务定义非常清晰,在这里略作说明。首先需要将原来的junit
任务嵌入jacoco:coverage
,而且需要指定fork="true"
,代表单元测试需要另起一个 JVM 执行,否则 JaCoCo 就会执行失败。destfile="${build.dir}/jacoco.exec"
指定生成的测试覆盖率文件输出到什么地方,后面生成报告的时候需要输入该文件的地址。然后就是使用
jacoco:report
生成报告,指定前面任务生成的单元测试覆盖率文件、编译好的类文件以及源代码,最后选择一种格式,这里使用 html,生成报告。打开报告的存放路径,就可以看到如下所示的单元测试覆盖率报告:
图 5. HTML 版的单元测试覆盖率报告
和同类产品比较
市面上流行的单元测试覆盖率工具还有 Clover 和 Cobertura。和它们相比,JaCoCo 有如下优势:
- JaCoCo 拥有友好的授权形式。JaCoCo 使用了 Eclipse Public License,方便个人用户和商业用户使用。而 Clover 对于商业用户是收费的。
- JaCoCo 被良好地集成进各种工具中。在 Java 社区里,很多流行的工具都可以集成 JaCoCo,比如 SonarQube、Jenkins、Netbeans、Eclipse、IntelliJ IDEA、Gradle 等。
- JaCoCo 社区非常活跃,它是目前唯一支持 Java 8 的单元测试覆盖率工具。而且关于 JaCoCo 的文档相对较多,降低了学习门槛。
结束语
本文为大家介绍了如何使用 JaCoCo 分析项目的单元测试覆盖率,文章先从 JaCoCo 的 Eclipse 插件 EclEmma 开始,直观地介绍了如何一步步提高单元测试质量,最终达到对代码的全覆盖;然后为大家介绍了如何将 JaCoCo 集成到 Ant 构建脚本中,生成漂亮的单元测试覆盖率报告。但是使用 JaCoCo 只是第一步,重要的是开发人员能够根据工具所给的反馈,不断改进自己的单元测试,写出高质量的代码。
相关推荐
JUnit 4 是一款备受Java开发者青睐的单元测试框架,它极大地简化了编写和执行单元测试的流程。单元测试是确保代码质量的关键环节,通过编写针对单个功能或方法的独立测试,开发者可以验证代码的正确性,从而及时发现...
《模糊测试:强制发掘安全漏洞的利器》是一本系统性描述模糊测试的专著,介绍了主要操作系统和主流应用类型的模糊测试方法,系统地描述了方法和工具,并使用实际案例帮助读者建立直观的认识。随着软件安全性问题变得...
单元测试是软件开发过程中的重要环节,它能帮助开发者确保代码的质量和稳定性。JUnit4作为Java平台上最流行的单元测试框架,极大地简化...阅读《单元测试利器JUnit4.pdf》文档将更深入地理解这些概念,并提供实践指导。
spring 3.x 权威开发指南: 实施JAVA EE 6的利器
二分法:数学与计算机领域的利器 pdf
Spring 3.X 权威开发指南:实施Java EE 6 的利器
//Source Insight:Linux源代码阅读的利器.pdf
//Source Insight:Linux源代码阅读的利器.docx
本文对商品策略指数CTA配置利器进行了详细的分析和介绍。论文首先对商品策略指数CTA配置利器的发展历程进行了回顾,并对其优势和特点进行了分析。然后,对于商品指数投资的发展历程和当前市场情况进行了分析,并对...
《Moq:.NET单元测试的强大工具》 在软件开发过程中,单元测试是确保代码质量的重要环节。Moq,作为.NET平台上的一个流行的模拟框架,为开发者提供了强大的工具来进行单元测试。本文将深入探讨Moq的基本概念、用法...
这个主要是初学者适用的,简单适用,赶快检查你的代码的高效性吧!
产业银行3.0:中国公司银行的转型利器-科尔尼-201902.pdf
JUnit 4单元测试利器 本文主要介绍了如何使用JUnit 4提供的各种功能开展有效的单元测试,并通过一个实例演示了如何使用Ant执行自动化的单元测试。下面是从中生成的相关知识点: 1. JUnit 4简介:JUnit是Java社区中...
最新微信漫画小程序全开源商业版:带漫画资源流量变现利器【站长亲测】.rar
数字化中台:释放传统企业能量的利器2021.5(16页).pdf
除了基本概念和原理,书中还会涵盖实战技巧,包括单元测试、性能调优和安全控制。读者可以学习到如何使用Spring Security保护应用程序,防止未授权访问。此外,Spring对异步处理的支持,如TaskExecutor和...
ibm-ibm数字化中台:释放传统企业能量的利器-2021.5-16页.pdf
最新微信漫画小程序全开源商业版:带漫画资源流量变现利器 亲测有效,安全无后面放心使用。 ###################################################################### 1. 本站所有资源来源于用户上传和网络,如有...
单元测试利器 JUnit 4 完整实例图解 做测试的必看的文档 希望对您有帮助
pandas