探索Go代码覆盖率:Gocovsh
2024-05-21 15:00:03作者:董宙帆
Gocovsh 是一个强大的命令行工具,它专为查看和交互式探索Go的覆盖率报告而设计。这个工具将帮助开发者更轻松地理解其代码的测试覆盖情况,并且在终端中提供了一种直观的方式来浏览和分析这些报告。
项目介绍
gocovsh 是从Go测试覆盖率报告中获取深入洞察的利器。它支持直接在终端内查看代码覆盖率信息,甚至可以与当前Git差异结合,只显示有变动的文件。通过简单的键盘操作(例如 j/k/enter/esc),你可以轻松浏览报告并了解每个函数的覆盖率情况。

项目技术分析
gocovsh 使用Go语言编写,兼容Go Coverage报告生成器。它能解析覆盖率文件并以用户友好的方式展示结果。特别的是,该工具还支持多种主题,让终端内的显示更加美观。此外,它的使用非常简单,只需要在生成的覆盖率文件目录下运行即可。
安装
可通过以下方式安装gocovsh:
-
使用 Homebrew:
brew install orlangure/tap/gocovsh -
下载预编译二进制包: 从 Releases 页面 获取。
-
从源码构建:
go install github.com/orlangure/gocovsh@latest 或 go install github.com/orlangure/gocovsh@v0.5.1
应用场景
- 日常开发:快速查看代码覆盖率,确保你的改动被充分测试。
- 代码审查:作为代码审查的一部分,查看变动文件的覆盖率可以帮助识别潜在的风险点。
- 自动化测试:集成到持续集成(CI)流程中,为团队提供每次提交后的覆盖率反馈。
项目特点
- 互动性强:内置多个快捷键操作,如上下导航、进入退出等。
- 多主题支持:提供四种不同风格的主题,以适应不同的个人喜好。
- 与Git集成:可基于当前的
git diff显示覆盖率,使你能够专注于变动部分。 - 易用性高:只需在拥有覆盖率文件和
go.mod文件的目录中运行gocovsh。
结论
无论你是Go新手还是经验丰富的开发者,gocovsh 都能提升你的代码覆盖率分析体验。如果你热衷于掌握代码质量并希望更好地利用测试,那么不妨尝试一下这个工具。现在就动手安装,开启你的代码覆盖率探索之旅吧!
别忘了,如果你想对项目作出贡献,可以通过 Tree Nation 植树来支持环保,作者也会收到通知哦!感谢你的关注和支持!
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
410
3.16 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
254
暂无简介
Dart
674
160
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
322
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
264
326
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868