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精准测试及其工具（连载8）
新增版本代码覆盖率与版本比对功能 （1）版本对比操作 点击菜单“编辑 -> 两个版本对比”。 前置条件：工程下至少有两个版本。 星云测试支持两个及以上版本进行对比函数的差异，对比之后列表展示函数变化。 图67选择比较的两个版本 （2）新增版本代码覆盖率 前置条件：对比的两个版本有修改或添加的代码。 星云测试支持查看版本对比中修改以及添加代码的函数的覆盖率情况。如图68所示。 ? 图68查看版本对比中修改以及添加代码的函数的覆盖率 2．累计覆盖率 前置条件：工程下至少有两个版本，且这两个版本有覆盖率数据 多版本累计覆盖率是针对多个版本中的所有测试用例的覆盖率的累计，用户以最新版本为基线版本 ，针对之前不同的测试场景累计该版本的覆盖率，从而得出函数的覆盖情况。 图70多版本累计覆盖率 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
51022发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
安全测试工具（连载8）
lFileWith list of dir/files：选择字典文件，高级用户可以自己书写字典文件 lSelectStarting Option：选择开始选项，包括“标准开始点”和“URL模糊测试”两种方式 建议选择“URL模糊测试”。 lURLto Fuzz—/test.html?url={dir}.asp：如果选择了 “URL模糊测试”, 这里输入/{dir}, 运行时被字典变量替换。 44 DirBuster扫描结果 星云测试 http://www.teststars.cc 奇林软件 http://www.kylinpet.com 联合通测 http://www.quicktesting.net
75820发布于 2019-12-12 - 来自专栏啄木鸟软件测试
单元测试工具（连载8）
下面代码是用Python写的类似计算器。 案例5：用unittest框架实现测试简易计算器。 #! 现在来测试这几个功能，代码如下。 #! ,[4,-2,-8],[-4,2,-8],[-4,-2,8]] n=0 judge=True for i in none-any.whl Installing collected packages: parameterized Successfully installed parameterized-0.7.0 代码如下 ), (4,-2,-8,), (-4,2,-8,), (-4,-2,8,), ])
64710发布于 2019-12-12 - 来自专栏全栈程序员必看
pycharm代码规范工具flake8
二、pycharm中安装与使用flake8 1.安装 2.flake8工具使用 三、代码规范部分常见错误 总结 ---- 代码规范 随着计算机语言的发展，代码规范是我们写代码时更应该注意的东西，在我们使用 pycharm进行代码编写时，我们可以借用pycharm工具flake8进行代码规范检查，从而使代码规范符合标准要求。 Flake8 是一款辅助检测Python代码是否规范的工具。 二、pycharm中安装与使用flake8 1.安装 terminal终端输入：pip install flake8 2.flake8工具使用 在terminal终端中使用 flake8 (文件路径) 该句结尾多了分号 11:15: E703 statement ends with a semicolon 解决方法：找到该句结尾，删掉那个多余的分号 ---- 总结 例如：以上就是代码规范工具flake8
1.4K40编辑于 2022-10-03 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
代码工具 | 数据清洗，试试这 8套Python代码
这些用于数据清洗的代码有两个优点：一是由函数编写而成，不用改参数就可以直接使用。二是非常简单，加上注释最长的也不过11行。 在介绍每一段代码时，Lee都给出了用途，也在代码中也给出注释。 大家可以把这篇文章收藏起来，当做工具箱使用。 涵盖8大场景的数据清洗代码 这些数据清洗代码，一共涵盖8个场景，分别是： 删除多列、更改数据类型、将分类变量转换为数字变量、检查缺失数据、删除列中的字符串、删除列中的空格、用字符串连接两列（带条件）、转换时间戳 在删除列中字符串开头的空格时，下面的代码非常有用。 the beginning of string df[col] = df[col].str.lstrip() 用字符串连接两列（带条件） 当你想要有条件地用字符串将两列连接在一起时，这段代码很有帮助
1.4K20发布于 2019-11-27 - 来自专栏Java工程师成长之路
JMH实践-代码性能测试工具
概述 JMH，即Java Microbenchmark Harness，是专门用于代码微基准测试的工具套件 JMH比较典型的应用场景有： 想准确的知道某个方法需要执行多长时间，以及执行时间和输入之间的相关性 由于JMH允许多线程同时执行测试，不同的选项含义如下： Scope.Thread：默认的State，每个测试线程分配一个实例； Scope.Benchmark：所有测试线程共享一个实例，用于测试有状态实例在多线程共享下的性能 */ @Param({"1", "31", "65", "101", "103"}) public int arg; @Param({"0", "1", "2", "4", "8" fork JVM因为使用了profile-guided optimization而“臭名昭著”，这对于微基准测试来说十分不友好，因为不同测试方法的profile混杂在一起，“互相伤害”彼此的测试结果。 </transformers> </configuration> </execution> </executions> </plugin> 代码
1.9K30发布于 2019-09-10 - 来自专栏顶级程序员
12 款 JavaScript 代码测试必备工具
每天都会产生新的代码、用户测试工具和框架。下面的列表列出了可以完成各种测试需求的代码工具。你应该调查研究一下，看这些工具是否适用于你的技术栈和技术需求。 01. Jasmine Jasmine 是一个行为驱动的测试开发框架，用于对 JavaScript 代码进行测试。它不依赖其它任何 JavaScript 框架，也不需要 DOM。 jQuery、jQuery UI 和 jQuey Mobile 项目都使用这个框架，它能测试普通的 JavaScript 代码。 05. WebdriverIO WebdriverIO 允许用户仅添加几行代码就可以控制浏览器或移动应用程序，使测试代码更简单、简洁、易读。 针对 PhantomJS, CasperJS 和 PhantomCSS 的 NodeJS 包装器—— PhantomFlow 能够流畅地在代码中描述用户流程，同时生成用于可视化的结构化树数据。
3K100发布于 2018-05-03 - 来自专栏测试技术圈
性能工具之代码级性能测试工具ContiPerf
前言 做性能的同学一定遇到过这样的场景：应用级别的性能测试发现一个操作的响应时间很长，然后要花费很多时间去逐级排查，最后却发现罪魁祸首是代码中某个实现低效的底层算法。 所以，我们就需要在项目早期，对一些关键算法进行代码级别的性能测试，以防止此类在代码层面就可以被发现的性能问题，遗留到最后的系统性能测试阶段才被发现。 但是，从实际执行的层面来讲，代码级性能测试并不存在严格意义上的测试工具，通常的做法是：改造现有的单元测试框架。 那么有没有现成的这样的测试工具呢？ 当然也是有的，比如今天我们介绍的主角-- ContiPerf。 ContiPerf 简介 ContiPerf 是一个轻量级的测试工具，基于JUnit 4 开发，可用于效率测试等。可以指定在线程数量和执行次数，通过限制最大时间和平均执行时间来进行性能测试。
2.2K31发布于 2019-12-05 - 来自专栏7DGroup
性能工具之代码级性能测试工具ContiPerf
前言 做性能的同学一定遇到过这样的场景：应用级别的性能测试发现一个操作的响应时间很长，然后要花费很多时间去逐级排查，最后却发现罪魁祸首是代码中某个实现低效的底层算法。 所以，我们就需要在项目早期，对一些关键算法进行代码级别的性能测试，以防止此类在代码层面就可以被发现的性能问题，遗留到最后的系统性能测试阶段才被发现。 但是，从实际执行的层面来讲，代码级性能测试并不存在严格意义上的测试工具，通常的做法是：改造现有的单元测试框架。 那么有没有现成的这样的测试工具呢？ 当然也是有的，比如今天我们介绍的主角-- ContiPerf。 ContiPerf 简介 ContiPerf 是一个轻量级的测试工具，基于JUnit 4 开发，可用于效率测试等。可以指定在线程数量和执行次数，通过限制最大时间和平均执行时间来进行性能测试。
1.9K40发布于 2019-12-02 - 来自专栏全栈程序员必看
Python静态代码检查工具Flake8
一、flake8简介 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具，相对于目前热度比较高的Pylint来说，Flake8检查规则灵活，支持集成额外插件，扩展性强。 Flake8是对下面三个工具的封装： 1）PyFlakes：静态检查Python代码逻辑错误的工具。 2）Pep8： 静态检查PEP8编码风格的工具，是 Python 代码风格规范，它规定了类似行长度、缩进、多行表达式、变量命名约定等内容 3）NedBatchelder’s McCabe script： 静态分析Python代码复杂度的工具。 report能不能输出文档： 1.安装flake8-junit-report 2. pip install flake8-junit-report 3.输出Flake8测试报告 4.flake8
2.1K21编辑于 2022-09-30 - 来自专栏Java架构师必看
Android增量代码测试覆盖率工具
前言 美团点评业务快速发展，新项目新业务不断出现，在项目开发和测试人员不足、开发同学粗心的情况下，难免会出现少测漏测的情况，如何保证新增代码有足够的测试覆盖率是我们需要思考的问题。 正常情况下，可以通过写单测来保证新增代码的覆盖率，在Android中可以参考《Android单元测试研究与实践》 。 所以我们实现了这样一个工具，不需要写单测的情况下，在代码提交之前自动检测新增代码的手工测试覆盖率，避免新开发的功能没有经过自测就直接进入代码审查环节。 整个工具主要包含下面三个方面的内容： 如何获取新增代码。 如何只生成新增代码的覆盖率报告。 如何让整个流程自动化。 为了充分测试修改的代码，这里把方法作为最小测试单元（新增和修改的方法），即使是修改了方法中的某一行代码也认为这个方法发生了变化。如何准确定位到哪些方法发生了变化？我们通过抽象语法树来实现。
2.5K10发布于 2020-04-10 - 来自专栏全栈程序员必看
Python 进阶 — Flake8 静态代码检查工具
目录 文章目录 目录 Flake8 错误返回码 安装 使用 插件 Flake8 Flake8 是由 Python 官方发布的一款静态代码检查工具（https://pypi.python.org/pypi Flake8 是对下面 3 个工具的封装： PyFlakes：静态检查 Python 代码逻辑错误的工具。 PEP8：静态检查 PEP8 编码风格的工具。 NedBatchelder’s McCabe：静态分析Python代码复杂度的工具。 错误返回码 Flake8 的基础错误返回码一共有 3 类： Fxxx：PyFlakes 返回的代码逻辑错误 Error。 path)s::%(row)d,%(col)d::%(code)s::%(text)s project_path 插件 Flake8 相比其他 Python 静态代码检查工具的优势在于其良好的扩展性，以下介绍几款比较流行的插件
2.2K20编辑于 2022-10-03 - 来自专栏全栈程序员必看
python代码自检工具 flake8简单介绍
PEP 8 是 Python 代码风格规范，它规定了类似行长度、缩进、多行表达式、变量命名约定等内容。 尽管你的团队自身可能也会有稍微不同于 PEP 8 的代码风格规范，但任何代码风格规范的目标都是在代码库中强制实施一致的标准，使代码的可读性更强、更易于维护。下面三个库就可以用来帮助你美化代码。 Flake8 是“将 PEP 8、Pyflakes（类似 Pylint）、McCabe（代码复杂性检查器）和第三方插件整合到一起，以检查 Python 代码风格和质量的一个 Python 工具”。 执行 pip3 install flake8 安装 flake8 安装之后如果用的pycahrm IDE工具需要配置 Program: $PyInterpreterDirectory$/python3 :$ProjectFileDir$ 检查直接点击菜单tool点击flake8就运行 这是运行监测结果，是检测的整个项目 另外Python PEP8 代码规范常见问题及解决方法 参考： https
1.4K50编辑于 2022-10-03 - 来自专栏黑光技术
k8s 代码走读---client-go 编程交互测试代码
前言 这部分还是以 client-go 为基础的代码测试，今天这里分享的一个是我测试过的 client-go 代码例子， package main import ( "context" "flag " "fmt" "log" "path/filepath" metav1 "k8s.io/apimachinery/pkg/apis/meta/v1" "k8s.io/client-go /kubernetes" "k8s.io/client-go/tools/clientcmd" "k8s.io/client-go/util/homedir" ) var clientset / flags解析 config, err := clientcmd.BuildConfigFromFlags("", *kubeconfig) // 根据配置文件生成配置文件对象，这个对象如下面的代码注释 总结 通过上面的分析和示例代码的编译，基本上我掌握了 kubernetes 的 client 编写方式和编译方式，这里比较坑的一点就在编译。
1.2K10发布于 2020-09-10 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现129: 全局变量-8
所以我们后续的js代码中可以用getElementsByName 方法来一次性拿到所有框。 首先来完成第一件事： 该端代码中 判断一个字符串是否在一个数组列表中运用了jq的 $.inArray方法，这种简单的判断如果在js中还是很麻烦的。 我们来测试下： 用例1:当前项目属于旧项目，更改的表结构产生的新字段 是否会报错： 结果没有报错，通过。 用例2:新创建的项目，进入该页面是否报错： 结果也没报错，通过。 用例3:当前项目中是正常的选中了第一个变量组： 我们得首先去后台给该项目手动写一个global_datas来方便测试。 然后我们去urls.py中： 最后是views.py： 然后我们重启服务，刷新页面开始测试： 可以看到已经可以正常的 选中 取消 等操作了。
99130编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现8:首页的继续开发
2.hao123风格 特点：满屏的超链接，花里胡哨，但是很实用，全都是常用网址，设计公司内测试平台的话也可以用各种内部常用链接作为首页，这样做更容易让同事保存成书签。 低调奢华有内涵，但是不太适合作为一个测试平台使用 5.主要工具实用类 特点：就相当于 没有主页了。用户进来的第一个页面 就是一个最常用的工具页面，给人感觉是比较务实，但是失去了仪式感。 所以我们把welcome.html的title改成测试平台： 这样我们后续进入的各种页面都会显示这个了 好的，让我们打开新建的home.html开始开发： 然后在浏览器打开看看效果： 接着设计,
97720编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现112:登录态接口-8
这和服务器具体代码有关。但是本文既然作为教程，所以就全会写，小伙伴别嫌麻烦，这工程量的确巨大。 response = requests.request(login_method.upper(), url, headers=header, data=login_api_body.encode('utf-8' )) # 把返回值传递给前端页面 response.encoding = "utf-8" DB_host.objects.update_or_create 一定要注意上下文位置，这段代码的位置是放在拼接url之后，正式请求之前。
53820编辑于 2022-05-19 - 来自专栏测试开发干货
接口测试平台代码实现番外：主页改版-8
d.appendChild(document.createElement('br')) } }) } </script> 这段代码获取后台的返回值后 每一个结果都有三个属性： url,text,type 然后返回给前端，看看测试效果： 看来已经成功了。 本节内容到此结束。下节我们就要实际的去搜索到真正的结果 了。
48030编辑于 2022-05-19 - 来自专栏CSDN博客专家-小蓝枣的博客
单点效率测试工具：F8秒表
好的工具就是测试人员的有力武器。 下面给大家推荐的就是专门用来测单点效率的计时工具：F8秒表！ 优点： 窗口置顶； 红色醒目字体； 小巧，操作简单； 操作方法： F8用来计时； F10用来归零； 获取方式： 小蓝枣的私人仓库，提取码：3tw1 ?
67710发布于 2020-09-25 - 来自专栏跟牛老师一起学WEBGIS
monaco-editor做自己的代码测试工具
概述 本文说的是如何通过monaco-editor实现一个类似于codepen一样的在线代码测试工具。 微软之前有个项目叫做Monaco Workbench，后来这个项目变成了VSCode，而Monaco Editor（下文简称monaco）就是从这个项目中成长出来的一个web编辑器，他们很大一部分的代码 （monaco-editor-core）都是共用的，所以monaco和VSCode在编辑代码，交互以及UI上几乎是一摸一样的，有点不同的是，两者的平台不一样，monaco基于浏览器，而VSCode基于electron 实现代码 1、引入包 npm install monaco-editor --save 2、封装一个组件 <template> <div class="the-code-editor-container DOCTYPE html>\n" + "<html lang=\"en\">\n" + "<head>\n" + " <meta charset=\"UTF-8\
2.3K30发布于 2020-03-12
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