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La mayoría de los analizadores de cobertura de pruebas ayudan a evaluar la eficacia de las pruebas proporcionando datos sobre la cobertura de sentencias y ramas lograda durante las pruebas. Si se pone a disposición, la información de cobertura puede ser muy útil para muchas otras actividades relacionadas, como las pruebas de regresión, la priorización de casos de prueba, el aumento del conjunto de pruebas, la minimización del conjunto de pruebas, etc. En este trabajo, presentamos una herramienta basada en Java, Code Cover, para la elaboración de informes de cobertura de pruebas. Esta…mehr

Produktbeschreibung
La mayoría de los analizadores de cobertura de pruebas ayudan a evaluar la eficacia de las pruebas proporcionando datos sobre la cobertura de sentencias y ramas lograda durante las pruebas. Si se pone a disposición, la información de cobertura puede ser muy útil para muchas otras actividades relacionadas, como las pruebas de regresión, la priorización de casos de prueba, el aumento del conjunto de pruebas, la minimización del conjunto de pruebas, etc. En este trabajo, presentamos una herramienta basada en Java, Code Cover, para la elaboración de informes de cobertura de pruebas. Esta herramienta apoya las pruebas y las actividades relacionadas registrando la cobertura de las pruebas para varios elementos de código y actualizando la información de cobertura cuando se modifica el código que se está probando. La herramienta mantiene la información de la cobertura de las pruebas para un conjunto de casos de prueba, tanto individualmente como en base al conjunto de pruebas, y proporciona una visualización efectiva de la misma. Este trabajo presenta una herramienta llamada Code Cover. Este trabajo propone las mejoras a la herramienta existente Code Cover.
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Autorenporträt
Abhinandan H. Patil verfügt über 10 Jahre Erfahrung in der Industrie und 5 Jahre Erfahrung in der Forschung. Er ist Ex-Motorolan, wo er an Tools arbeitete, die zum Testen von Software für drahtlose Netzwerke verwendet wurden. Er ist ein aktiver Forscher in einigen Bereichen wie Regressionstests, IoT, CT, AI, ML und Data Science.