WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Объединение нескольких тестовых прогонов в один файл Jacoco.exec

В моем проекте на основе переменной среды выполняется другой набор интеграционных тестов. Например,

mvn test -Dconfig=a
mvn test -Dconfig=b

Запуск обеих линий обеспечивает полное тестовое покрытие.

Теперь проблема в том, что каждый запуск будет создавать файл jacoco.exec в целевой папке, но второй запуск переопределит первый, удалив целевую папку.

Я хочу использовать jacoco merge для объединения файлов exec, но я не уверен, как это сделать.

Я могу изменить выходной каталог на другое место, кроме целевого и слияния, но тогда как я буду поддерживать версию или мне нужно добавить строку для удаления папки после слияния.

Любая помощь будет оценена


Ответы:


1

Вы можете создать отдельный exec в соответствии с вашим прогоном/с. (например, a.exec и b.exec) сообщение о том, что вы можете использовать плагин jacoco:merge для объединения ваших файлов exec, чтобы получить один файл exec, который будет иметь полное покрытие.

Справочник по объединению файлов exec через maven.

https://www.eclemma.org/jacoco/trunk/doc/merge-mojo.html

06.01.2017
Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..


Для любых предложений по сайту: [email protected]