idea 如何使用 JaCoCo 跑覆盖率

背景介绍

什么代码覆盖?

代码覆盖(Code coverage)是软件测试中的一种度量,描述程序中源代码被测试的比例和程度,所得比例称为代码覆盖率。简单来理解,就是单元测试中代码执行量与代码总量之间的比率。

Java常用的单元测试覆盖率框架

JaCoCo
EMMA
Cobertura

idea 如何使用 JaCoCo 跑覆盖率

第一步:配置Coverage runner

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

第二步:跑覆盖率

在这里插入图片描述

第三步:Ctrl+Alt+F6查看覆盖率

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

idea 覆盖率覆盖颜色配置—我习惯的配置

跑到且跑全的代码

在这里插入图片描述

跑到但没跑全的代码

在这里插入图片描述

未跑到的代码

在这里插入图片描述

效果

在这里插入图片描述

参考:IDEA Coverage runner IntelliJ IDEA 和 JaCoCo的区别
Further Reading :JaCoCo

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mfbz.cn/a/260077.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

微软 Visual Studio 迎来 AI 建议命名功能

目录 1微软 Visual Studio 迎来 AI 建议命名功能 2专访核桃编程CEO曾鹏轩:实操是掌握编程技能的唯一办法 1微软 Visual Studio 迎来 AI 建议命名功能 IT之家 12 月 19 日消息,使用付费 GitHub Copilot Chat 扩展的 Visual Studio Preview 用户&#xf…

Vue 2.5 入门学习记录

Vue 2.5 入门学习记录 1. 基础知识Vue 是什么Vue引入方式Vue特点Vue实例中的数据事件方法Vue中的属性绑定和双向绑定Vue中的v-if、v-show、v-fortoDoList制作局部组件&全局组件 2. vue-cli工程3. 工程案例实践使用vue-cli实现todoList及删除某个元素全局样式与局部样式 4. …

【K8s】#1使用kuboard-spray安装K8s集群

文章目录 搭建k8s集群1.推荐配置1.1.服务器配置1.2.软件版本 2.使用Kuboard-Spray安装k8s集群2.1.配置要求2.2.操作系统兼容性2.3.安装 Kuboard-Spray2.4.加载离线资源包2.5.规划并安装集群2.6.安装成功2.7.访问集群 3.涉及的命令3.1.linux 4.问题汇总Q1:启动离线集…

AI创作系统ChatGPT商业运营网站系统源码,支持AI绘画,GPT语音对话+DALL-E3文生图

一、前言 SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统,支持OpenAI-GPT全模型国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作Ch…

2023 英特尔On技术创新大会直播 |AI小模型更有性价比

前言: 今年是引爆AI的一年,从幼儿园的小朋友到80岁的老奶奶都认识AI,享受AI带来的便捷,都在向市场要智能,但AI的快速发展离不开底层硬件设施的革新。 英特尔是全球知名的半导体公司,专注于计算机处理器和芯…

【C语言】指针详解(一)

目录 1.内存和地址 1.1内存 1.2如何理解编址 2.指针变量和地址 2.1取地址操作符(&) 2.2指针变量和解引用操作符(*) 2.2.1指针变量 2.2.2拆解指针类型 2.2.3解引用操作符 2.3指针变量大小 1.内存和地址 1.1内存 在讲内…

【Docker-4】Docker 命令

1、镜像管理命令 docker images #查看本机镜像 [rootdocker-0001 ~]# docker imagesdocker search 镜像名称 #从官方仓库查找镜像 [rootdocker-0001 ~]# docker search busybox #需要联网,本次不用操作docker pull 镜像名称:标签 #下载镜像 [rootdocke…

Observability:捕获 Elastic Agent 和 Elasticsearch 之间的延迟

在现代 IT 基础设施的动态环境中,高效的数据收集和分析至关重要。 Elastic Agent 是 Elastic Stack 的关键组件,通过促进将数据无缝摄取到 Elasticsearch 中,在此过程中发挥着至关重要的作用。 然而,显着影响此过程整体有效性的关…

英国呼叫中心的功能

随着互联网的普及和信息技术的发展,越来越多的企业需要通过呼叫中心来管理客户关系和提供售后服务。英国作为主要的海外外贸市场之一,也是呼叫中心面向客户服务的重要国家。 英国呼叫中心的功能 英国呼叫中心的功能大致分为四类:接听电话、…

DC-8靶场

目录 DC-8靶场链接: 首先进行主机发现: sqlmap得到账号密码: 反弹shell: exim4提权: Flag: DC-8靶场链接: https://www.five86.com/downloads/DC-8.zip 下载后解压会有一个DC-8.ova文件…

Flink(十)【处理函数】

前言 冬天学习成本太高了,每天冻得要死,自习室人满为患,确实是辛苦。学校基本的硬件条件差的一批(图书馆贼小贼偏僻、老教室暖气还没有地板热、空教室还得自己一个一个挨着找),个体无法改变环境只能顺应了&…

YOLOv8改进 | 主干篇 | 利用MobileNetV1替换Backbone(轻量化网络结构)

一、本文介绍 本文给大家带来的改进机制是MobileNetV1,其是专为移动和嵌入式视觉应用设计的轻量化网络结构。这些模型基于简化的架构,并利用深度可分离卷积构建轻量级深度神经网络,其引入了两个简单的全局超参数,用于在延迟和准确…

数字图像处理 基于Numpy、PyTorch在频率空间中建模运动模糊

一、简述 运动模糊在图像中很常见,它会降低图像的价值,因为它会破坏图像中包含的数据。在计算机视觉中,通常通过使用许多不同的模糊增强来训练神经网络以适应这种模糊。建模模糊或图像退化的概念来自图像恢复,这是逆转退化影响的过程,以便人类或算法可以辨别原始捕获的数据…

反序列化 [SWPUCTF 2021 新生赛]ez_unserialize

打开题目 查看源代码 得到提示&#xff0c;那我们用御剑扫描一下看看 我们知道有个robots.txt&#xff0c;访问一下得到 那我们便访问一下 cl45s.php看看 得到网站源代码 <?phperror_reporting(0); show_source("cl45s.php");class wllm{public $admin;public …

Linux c++开发-11-Socket TCP编程简单案例

服务端&#xff1a; #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <netinet/in.h> #include <sys/types.h>#include <errno.h>int main(void) {//1.socketint server_sock socket(A…

YOLOv5性能评估指标->mAP、Precision、Recall、FPS、Confienc (讲解论文关注的主要指标)

简介 这篇博客&#xff0c;主要给大家讲解我们在训练yolov5时生成的结果文件中各个图片及其中指标的含义&#xff0c;帮助大家更深入的理解&#xff0c;以及我们在评估模型时和发表论文时主要关注的参数有那些。本文通过举例训练过程中的某一时间的结果来帮助大家理解&#xf…

可狱可囚的爬虫系列课程 07:BeautifulSoup4(bs4)库的使用

前面一直在讲 Requests 模块如何使用&#xff0c;那都是在请求阶段要做的事情&#xff0c;相信很多网友都在等一个能够开始爬网站信息的教程&#xff0c;今天它来了&#xff0c;今天我要给大家讲一个很简单易懂的库&#xff1a;BeautifulSoup4。 一、概述&安装 Beautiful…

IDEA Community html文件里的script标签没有syntax highlighting的解决方案

在网上找到的解决方法有的是针对Ultimate版本才可以下载的plugin&#xff0c;对我所用的Community版本无法生效&#xff0c;找了一圈最后在stackoverflow上找到一个有效的方案&#xff0c;给需要的小伙伴分享一下&#xff1a;IntelliJ Community Edition: Javascript syntax hi…

深度学习模型压缩方法:剪枝方法分类介绍

本文将介绍深度学习模型压缩方法中的剪枝,内容从剪枝简介、剪枝步骤、结构化剪枝与非结构化剪枝、静态剪枝与动态剪枝、硬剪枝与软剪枝等五个部分展开。 一、剪枝简介 在介绍剪枝之前,首先介绍过参数化这个概念,过参数化主要是指在训练阶段,在数学上需要进行大量的微分求解…

LVM Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models

LVM: Sequential Modeling Enables Scalable Learning for Large Vision Models TL; DR&#xff1a;本文提出一种纯视觉的序列建模方法 LVM&#xff0c;不需要任何文本数据。通过 visual sentences 的形式&#xff0c;统一图像/视频/标注/3D数据&#xff0c;使用 VQGAN 将视觉…