evosuite

evosuite

智能生成Java单元测试套件的开源工具

EvoSuite是一个开源的自动化测试工具,专为Java类生成JUnit测试套件。该工具利用基于遗传算法的进化方法来提高代码覆盖率。EvoSuite生成的单元测试经过优化,具有良好的可读性,并包含捕获被测类当前行为的回归断言。开发者可以通过命令行、Docker、Eclipse插件、Maven插件或IntelliJ插件等多种方式使用EvoSuite,适应不同的开发环境需求。

EvoSuiteJava自动化测试单元测试遗传算法Github开源项目

EvoSuite是什么?

EvoSuite是一个自动为Java类生成JUnit测试套件的工具,旨在达到如分支覆盖等代码覆盖率标准。它使用基于遗传算法的进化方法来生成测试套件。为了提高可读性,生成的单元测试会被最小化,并添加回归断言来捕获被测试类的当前行为。

使用EvoSuite

有多种使用EvoSuite的方式:

在命令行中使用EvoSuite

EvoSuite以可执行jar文件的形式提供,你可以按以下方式调用:

java -jar evosuite.jar <选项>

要使用EvoSuite生成测试套件,请使用以下命令:

java -jar evosuite.jar <目标> [选项]

目标可以是一个类:

-class <类名>

或者是一个包前缀,这种情况下EvoSuite会尝试为类路径中与该前缀匹配的每个类生成测试套件:

-prefix <前缀名>

或者是一个类路径条目,这种情况下EvoSuite会尝试为给定类路径条目中的每个类生成测试套件:

-target <jar文件或目录>

最重要的选项是设置类路径,使用标准Java类路径语法:

-projectCP <类路径>

更多选项,请参见文档

java -jar evosuite.jar -help

Docker Hub上的EvoSuite

EvoSuite在Docker Hub上提供了容器镜像。你可以通过拉取镜像来获取容器:

docker pull evosuite/evosuite:<版本>

或者在本地手动构建镜像:

git clone https://github.com/EvoSuite/evosuite.git
cd evosuite
docker build -f Dockerfile.java8 . --tag evosuite/evosuite:latest-java-8
docker build -f Dockerfile.java11 . --tag evosuite/evosuite:latest-java-11

可以按以下方式调用EvoSuite:

docker run -it -u ${UID} -v ${PWD}:/evosuite evosuite/evosuite:<版本>-java-<java版本> <选项>

这假设要测试的项目位于调用命令的当前目录中。当前目录${PWD}被映射到容器内的/evosuite目录。这个位置也是EvoSuite的工作目录。所有结果都会映射回主机系统上的目录。-u ${UID}确保结果具有与发起命令的用户相同的文件所有权。

当需要在后台运行EvoSuite时,可以使用-d代替-it

<选项>与从命令行调用EvoSuite时相同。

大规模实验运行器

docker镜像还提供了一个标签(evosuite/evosuite:<版本>-java-<java版本>-experiment)以轻松运行大规模实验。你可以通过从Docker Hub拉取镜像来获取:

docker pull evosuite/evosuite:<版本>-experiment

或者在本地手动构建镜像:

git clone https://github.com/EvoSuite/evosuite.git
cd evosuite
git checkout <版本> # 例如 git checkout v1.1.0
docker build -f Dockerfile.java8-experiment . --tag evosuite/evosuite:<版本>-java-8-experiment
docker build -f Dockerfile.java11-experiment . --tag evosuite/evosuite:<版本>-java-11-experiment

实验运行器可以按以下方式调用:

docker run -it -u ${UID} -v ${PWD}:/evosuite evosuite/evosuite:<版本>-java-<java版本>-experiment [<选项>] <配置文件> <项目文件>

并具有以下选项:

-h                       打印帮助并退出
-m <内存>                EvoSuite客户端进程的内存限制(MB)(默认:2500)
-p <并行实例>            并行执行数量的限制(默认:1)
-r <轮次>                执行每个实验的轮次数(默认:1)
-s <种子文件>            包含实验执行种子的文件(默认:SEEDS)
-t <超时>                在EvoSuite进程被终止前的时间量(默认:10m)

它假设当前工作目录有一个名为projects的文件夹,其中包含每个被测项目的子目录,子目录中包含该项目的所有jar文件。当前目录还应包含两个csv文件:

  • 一个用于实验的不同配置,有两列分别是configuration_nameuser_configuration
  • 一个用于每个项目的类,有两列分别是project_name(应与projects下的文件夹名称相同)和class(应为完整的类路径)

目录结构示例:

./projects/<项目1名称>/<项目1的第一个jar文件>
./projects/<项目1名称>/<项目1的第二个jar文件>
./projects/<项目2名称>/<项目2的jar文件>
./configurations.csv
./projects.csv

configurations.csv:

configuration_name,user_configuration
default60,-generateMOSuite -Dalgorithm=DynaMOSA -Dsearch_budget=60 -Dassertion_timeout=120 -Dminimization_timeout=120
default120,-generateMOSuite -Dalgorithm=DynaMOSA -Dsearch_budget=120 -Dassertion_timeout=120 -Dminimization_timeout=120

projectCP、class、seed和输出位置的配置已由镜像提供。

projects.csv:

project_name,class
<项目1名称>,com.project1.application

镜像会将实验输出放在以下位置(在当前目录内):

  • ./results/<配置名称>/<项目名称>/<类名>/logs/<轮次>
  • ./results/<配置名称>/<项目名称>/<类名>/reports/<轮次>/
  • ./results/<配置名称>/<项目名称>/<类名>/tests/<轮次>/

当你运行镜像时,它会自动在当前目录中生成一个SEEDS文件,包含它用于实验的种子。如果你想复制这个实验,你可以将该文件放回同一位置,这样镜像就会使用这些种子而不是创建新的种子。

如果你想设置手动类路径而不是让脚本为你确定,可以在各个项目文件夹中放置一个名为'CLASSPATH'的文件,其中第一行是该项目的类路径。

当需要在后台运行EvoSuite时,可以使用-d代替-it

Eclipse的EvoSuite插件

有一个实验性的Eclipse插件可以通过以下更新站点获得: http://www.evosuite.org/update

要了解该插件的功能,请查看屏幕录像

Maven的EvoSuite插件

EvoSuite有一个Maven插件,可以在构建过程中生成新的测试用例。这至少有以下优点:

  1. 可以从持续集成服务器(如Jenkins)运行EvoSuite,配置开销最小
  2. 生成的测试可以根据pom.xml文件直接放在系统的类路径中
  3. 无需在本地机器上安装EvoSuite(Maven会自动处理)

更多详情,请查看文档

IntelliJ的EvoSuite插件

请查看文档

获取EvoSuite

EvoSuite的当前版本(主EvoSuite jar文件和插件)可以在http://www.evosuite.org/downloads/下载。

要访问源代码,请使用github仓库:

git clone https://github.com/EvoSuite/evosuite.git

构建EvoSuite

EvoSuite使用Maven

要在命令行上构建EvoSuite,请安装maven,然后调用

mvn compile

要创建包含所有依赖项的二进制分发包,你也可以使用Maven:

mvn package

要在Eclipse中构建EvoSuite,请确保已安装M2Eclipse插件,并将EvoSuite作为Maven项目导入。这将确保Eclipse使用Maven来构建项目。

更多信息

使用文档可以在http://www.evosuite.org/documentation/找到

开发者邮件列表托管在https://groups.google.com/forum/#!forum/evosuite

EvoSuite已产生了许多出版物,所有这些都可以在http://www.evosuite.org/publications/找到

编辑推荐精选

Trae

Trae

字节跳动发布的AI编程神器IDE

Trae是一种自适应的集成开发环境(IDE),通过自动化和多元协作改变开发流程。利用Trae,团队能够更快速、精确地编写和部署代码,从而提高编程效率和项目交付速度。Trae具备上下文感知和代码自动完成功能,是提升开发效率的理想工具。

AI工具TraeAI IDE协作生产力转型热门
问小白

问小白

全能AI智能助手,随时解答生活与工作的多样问题

问小白,由元石科技研发的AI智能助手,快速准确地解答各种生活和工作问题,包括但不限于搜索、规划和社交互动,帮助用户在日常生活中提高效率,轻松管理个人事务。

热门AI助手AI对话AI工具聊天机器人
Transly

Transly

实时语音翻译/同声传译工具

Transly是一个多场景的AI大语言模型驱动的同声传译、专业翻译助手,它拥有超精准的音频识别翻译能力,几乎零延迟的使用体验和支持多国语言可以让你带它走遍全球,无论你是留学生、商务人士、韩剧美剧爱好者,还是出国游玩、多国会议、跨国追星等等,都可以满足你所有需要同传的场景需求,线上线下通用,扫除语言障碍,让全世界的语言交流不再有国界。

讯飞智文

讯飞智文

一键生成PPT和Word,让学习生活更轻松

讯飞智文是一个利用 AI 技术的项目,能够帮助用户生成 PPT 以及各类文档。无论是商业领域的市场分析报告、年度目标制定,还是学生群体的职业生涯规划、实习避坑指南,亦或是活动策划、旅游攻略等内容,它都能提供支持,帮助用户精准表达,轻松呈现各种信息。

AI办公办公工具AI工具讯飞智文AI在线生成PPTAI撰写助手多语种文档生成AI自动配图热门
讯飞星火

讯飞星火

深度推理能力全新升级,全面对标OpenAI o1

科大讯飞的星火大模型,支持语言理解、知识问答和文本创作等多功能,适用于多种文件和业务场景,提升办公和日常生活的效率。讯飞星火是一个提供丰富智能服务的平台,涵盖科技资讯、图像创作、写作辅助、编程解答、科研文献解读等功能,能为不同需求的用户提供便捷高效的帮助,助力用户轻松获取信息、解决问题,满足多样化使用场景。

热门AI开发模型训练AI工具讯飞星火大模型智能问答内容创作多语种支持智慧生活
Spark-TTS

Spark-TTS

一种基于大语言模型的高效单流解耦语音令牌文本到语音合成模型

Spark-TTS 是一个基于 PyTorch 的开源文本到语音合成项目,由多个知名机构联合参与。该项目提供了高效的 LLM(大语言模型)驱动的语音合成方案,支持语音克隆和语音创建功能,可通过命令行界面(CLI)和 Web UI 两种方式使用。用户可以根据需求调整语音的性别、音高、速度等参数,生成高质量的语音。该项目适用于多种场景,如有声读物制作、智能语音助手开发等。

咔片PPT

咔片PPT

AI助力,做PPT更简单!

咔片是一款轻量化在线演示设计工具,借助 AI 技术,实现从内容生成到智能设计的一站式 PPT 制作服务。支持多种文档格式导入生成 PPT,提供海量模板、智能美化、素材替换等功能,适用于销售、教师、学生等各类人群,能高效制作出高品质 PPT,满足不同场景演示需求。

讯飞绘文

讯飞绘文

选题、配图、成文,一站式创作,让内容运营更高效

讯飞绘文,一个AI集成平台,支持写作、选题、配图、排版和发布。高效生成适用于各类媒体的定制内容,加速品牌传播,提升内容营销效果。

热门AI辅助写作AI工具讯飞绘文内容运营AI创作个性化文章多平台分发AI助手
材料星

材料星

专业的AI公文写作平台,公文写作神器

AI 材料星,专业的 AI 公文写作辅助平台,为体制内工作人员提供高效的公文写作解决方案。拥有海量公文文库、9 大核心 AI 功能,支持 30 + 文稿类型生成,助力快速完成领导讲话、工作总结、述职报告等材料,提升办公效率,是体制打工人的得力写作神器。

openai-agents-python

openai-agents-python

OpenAI Agents SDK,助力开发者便捷使用 OpenAI 相关功能。

openai-agents-python 是 OpenAI 推出的一款强大 Python SDK,它为开发者提供了与 OpenAI 模型交互的高效工具,支持工具调用、结果处理、追踪等功能,涵盖多种应用场景,如研究助手、财务研究等,能显著提升开发效率,让开发者更轻松地利用 OpenAI 的技术优势。

下拉加载更多