Jenkins Code Coverage API 插件使用教程
1. 项目介绍
Jenkins Code Coverage API 插件是一个用于 Jenkins 的代码覆盖率报告插件。该插件允许开发者在 Jenkins 构建过程中生成和查看代码覆盖率报告。通过该插件,开发者可以更好地了解代码的测试覆盖情况,从而提高代码质量和测试效率。
然而,需要注意的是,该插件已经到达生命周期终点(end-of-life),所有功能已经集成到新的 Coverage Plugin 中。因此,建议用户迁移到新的 Coverage Plugin 以获得更好的支持和功能。
2. 项目快速启动
2.1 安装插件
首先,确保你已经安装了 Jenkins。然后,按照以下步骤安装 Code Coverage API 插件:
- 打开 Jenkins 管理界面。
- 导航到“系统管理” -> “插件管理”。
- 在“可选插件”标签页中搜索“Code Coverage API”。
- 选择插件并点击“安装”。
2.2 配置 Jenkins 构建
在 Jenkins 构建配置中,添加以下步骤以生成代码覆盖率报告:
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
// 你的构建步骤
}
}
stage('Test') {
steps {
// 你的测试步骤
}
}
stage('Coverage') {
steps {
publishCoverage adapters: [
jacocoAdapter("target/site/jacoco/jacoco.xml")
]
}
}
}
}
2.3 查看报告
构建完成后,你可以在 Jenkins 构建结果页面中查看生成的代码覆盖率报告。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
假设你正在开发一个 Java 项目,并希望在 Jenkins 中集成代码覆盖率报告。通过使用 Code Coverage API 插件,你可以轻松地在每次构建后生成代码覆盖率报告,从而监控代码的测试覆盖情况。
3.2 最佳实践
- 定期检查覆盖率:建议定期检查代码覆盖率报告,确保测试覆盖率保持在合理水平。
- 迁移到 Coverage Plugin:由于 Code Coverage API 插件已经到达生命周期终点,建议尽快迁移到新的 Coverage Plugin。
4. 典型生态项目
4.1 Jenkins
Jenkins 是一个开源的持续集成和持续交付(CI/CD)工具,广泛用于自动化构建、测试和部署。Code Coverage API 插件是 Jenkins 生态系统中的一个重要组成部分。
4.2 Coverage Plugin
Coverage Plugin 是 Jenkins 中的一个新插件,集成了 Code Coverage API 插件的所有功能,并提供了更多的改进和支持。建议用户迁移到 Coverage Plugin 以获得更好的体验。
通过本教程,你应该已经了解了如何安装和使用 Jenkins Code Coverage API 插件。尽管该插件已经到达生命周期终点,但它仍然可以作为一个参考,帮助你更好地理解代码覆盖率的概念和应用。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
MiniCPM-SALAMiniCPM-SALA 正式发布!这是首个有效融合稀疏注意力与线性注意力的大规模混合模型,专为百万级token上下文建模设计。00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01