Coverlet项目在混合C++/C项目中的代码覆盖率收集方案
2025-06-26 02:02:30作者:胡易黎Nicole
背景介绍
Coverlet是一个流行的.NET代码覆盖率收集工具,它通常与dotnet CLI工具链配合使用。然而在实际开发中,特别是对于混合了C++和C#代码的项目,开发者可能会遇到一些兼容性问题。
核心问题
在混合语言项目中,开发者往往需要使用MSBuild.exe和vstest.console.exe而非dotnet CLI工具,因为后者对这类项目的支持不够完善。而Coverlet.collector的官方文档主要推荐通过dotnet test或dotnet publish命令来触发覆盖率收集,这就造成了使用上的障碍。
解决方案探索
经过深入研究和实践,我们发现可以通过以下方式解决这个问题:
-
使用MSBuild发布命令:通过运行MSBuild.exe并指定特定参数,可以生成包含Coverlet所需文件的输出。关键参数包括:
/p:DebugType=portable:确保生成可移植的调试信息/p:PublishProfile=<profile name>:指定发布配置文件/t:Publish:执行发布目标
-
替代测试命令:虽然dotnet vstest命令看起来是vstest.console.exe的替代方案,但它同样需要在测试前执行发布操作才能正确收集覆盖率数据。
技术要点
- DebugType设置:必须设置为"portable",这是Coverlet工作的必要条件
- 发布流程:在混合项目中,显式的发布步骤是确保Coverlet相关文件正确部署的关键
- 构建顺序:必须先完成发布,再执行测试和覆盖率收集
最佳实践建议
对于混合C++/C#项目,推荐以下工作流程:
- 使用MSBuild执行发布
- 确保DebugType设置为portable
- 然后执行测试和覆盖率收集
总结
虽然Coverlet官方文档主要面向纯.NET项目,但通过理解其底层机制和适当调整构建流程,完全可以将其应用于混合语言项目中。关键在于确保在测试执行前,所有必要的Coverlet文件已通过发布流程正确部署。这一发现不仅解决了混合项目的覆盖率收集问题,也为类似场景下的工具集成提供了参考思路。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C095
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
476
3.54 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
223
94
暂无简介
Dart
726
175
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
Ascend Extension for PyTorch
Python
284
317
🎉 (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
1.27 K
701
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
10
1
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++
849
441
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19