SonarQube和JaCoCo的个人测试代码覆盖率
本文介绍了如何使SonarQube收集单个测试的测试代码覆盖率指标。代码覆盖工具通常产生一个报告，显示在给定测试会话期间执行的所有测试的组合效果的代码覆盖率（按行，分支等）。例如，当您在持续集成中运行单元测试时就是这种情况。在SonarQube和JaCoCo的帮助下，可以在单个测试用例级别（JUnit或TestNG中的测试方法）中收集覆盖度量。为了实现这一点，我们在这篇文章中显示了一些特殊的配置。
环境
以下过程已经使用SonarQube 4.1.2和4.3.2版本进行了验证，但它也适用于SonarQube 3.7.x（xin的LTS版本）。我们用于验证设置的应用程序代码是熟悉的Spring Pet Clinic应用程序，增强功能可支持Tomcat 7和Spring 3（请参阅此篇文章，以了解有关宠物诊suo需要更新的信息：https://deors.wordpress.com/ 2012/09/06 / petclinic-tomcat-7 /）该代码可以从存储库中的GitHub：https：//github.com/deors/deors.demos.petclinic
说明
一旦你知道如何连接所有的点，这些说明很简单。所有这些都是为Maven Surefire插件添加一些特定的配置（Surefire是插件，它是单元测试执行的任务，它支持JUnit和TestNG）。由于此具体配置不应影响常规单元测试执行，因此建议将所需配置包含在单独的配置文件中，仅在执行SonarQube分析时执行。我们一起来描述pom.xml文件中所需的更改。
使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 评估质量（2/3）
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PLSQLEva2可以让你等待PL / SQL代码和SonarQube这一系列的以下内容，中国sonarqube 中文，但是我很忙，工作和我的笔记本电脑突然决定放弃我，代理商sonarqube 中文，当然引用墨菲的定律来证明在坏的情况下分解时间。
在之前的帖子中：在使用SonarQube配置PL / SQL代码的分析后，我们通过指导“阻止程序和关键”规则的鲁棒性，性能和安全性定义了我们自己的质量配置文件。现在看起来像我们的仪表盘？
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此条目发布于2014年2月27日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。
使用SonarQube进行PL / SQL分析 - 评估质量（1/3）
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PLSQL_EvaluationQualité1A作为本系列的综合，用于使用SonarQube分析PL / SQL代码。
在与Jenkins配置我们的分析之后，我们启动了它，发现了17个阻塞程序，但是使用默认的SonarQube质量配置文件发现了零个关键缺陷（Critical）。事实上，现有的5项关键规则已被禁用，另外还有一些其他不同临界规则：132项中有58项。
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此条目发布于2014年1月30日由Jean-Pierre FAYOLLE发行的SonarQube - PL / SQL。
关于SonarSource连续检查
我们 SonarSource 的创始人， 非常熟悉传统模式的缺点，在其范围内工作多年。但随着持续集成的兴起， 我们设想了一个不同的模式是可能的。正如不断整合的变化多个开发人员防止集成头疼， 我们意识到不断应用质量门标准防止准时审计模型的问题。连续检测是代码质量管理的新范式， 旨在使内部软件质量是软件开发生命周期的一个组成部分。这是一个整体的， 完全实现提高项目内部软件质量和软件可视性的过程所有利益相关者的质量。连续的检查提供连续代码质量管理， 并且大大提高了开发项目的 ROI。连续检测的关键概念是发现early–when 修复它们的问题仍然是便宜和容易的。在这个模型下， 自动代码审核是每天执行并在组织内提供。这些客观、自动化的审计沿多个可维护性轴分析项目代码，sonarqube 中文， 测试 bug， 并将其与团队进行比较编码标准。审核是通过工具来完成的， 它们直接在开发人员的环境， 很像微软 Word 中的拼写检查器。新的团队成员将尽快收到通知问题被发现， 所以他们可以尽快解决 sible–while 的代码仍然是新鲜的开发人员的想法。及时的这些警报有额外的好处， 培训程序员的坏习惯， 并引导他们到好的。持续的检查在开发团队中得到了基层的采纳，中国sonarqube 中文， 因为它的协作自然导致真正的集体代码所有权， 并帮助团队提供更好的软件。与它的小，快速的问题识别和处理周期， 它已被证明增加开发团队效率， 通过促进高质量代码的开发来提高应用程序的使用寿命。持续检查的方面可以归纳为十原则。
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