(本人正在參加2015博客之星评选，诚邀你来投票，谢谢：http://vote.blog.csdn.net/blogstar2015/candidate?username=zhouzxi)
近期，由于要展示某项目的单元測试的代码覆盖率。我无意间在网上找到了gcovr工具。使用之后，认为这个工具相当的不错，于是便写下这篇文章，可供相关的开发者參考。
简而言之，gcovr是一个将单元測试中的代码覆盖率以多种方式(包含列表方式、XML文件方式、HTML网页方式等)展示出来的工具，眼下最新的版本号是3.2。gcovr的下载地址是：https://pypi.python.org/pypi/gcovr/。
该工具执行在Linux之下。解压后，将scripts文件夹下的gcovr复制到/usr/bin文件夹下就能够了。
以下以寻找栈的增长方向的FindStackDirection.c程序为例。介绍gcovr的用法。
程序源码为：
/**********************************************************************
* 版权全部 (C)2015, Zhou Zhaoxiong。
*
* 文件名：FindStackDirection.c
* 文件标识：无
* 内容摘要：寻找栈的增长方向
* 其他说明：无
* 当前版本号：V1.0
* 作 者：Zhou Zhaoxiong
* 完毕日期：20151218
*
**********************************************************************/
#include <stdio.h>
// 重定义数据类型
typedef unsigned char UINT8;
typedef signed int INT32;
// 函数声明
void FindStackDirection(void);
/**********************************************************************
* 功能描写叙述：主函数
* 输入參数：无
* 输出參数：无
* 返 回 值：无
* 其他说明：无
* 改动日期 版本号号 改动人 改动内容
* ---------------------------------------------------------------
* 20151218 V1.0 Zhou Zhaoxiong 创建
***********************************************************************/
INT32 main()
{
FindStackDirection();
return 0;
}
/**********************************************************************
* 功能描写叙述：查找栈增长方向
* 输入參数：无
* 输出參数：无
* 返 回 值：无
* 其他说明：无
* 改动日期 版本号号 改动人 改动内容
* ---------------------------------------------------------------
* 20151218 V1.0 Zhou Zhaoxiong 创建
***********************************************************************/
void FindStackDirection(void)
{
UINT8 iStackAddr = 0; // 用于获取栈地址
static UINT8 *pStackAddr = NULL; // 用于存放第一个iStackAddr的地址
if (pStackAddr == NULL) // 第一次进入
{
pStackAddr = &iStackAddr; // 保存iStackAddr的地址
FindStackDirection(); // 递归
}
else // 第二次进入
{
if (&iStackAddr > pStackAddr) // 第二次iStackDirection的地址大于第一次iStackDirection, 那么说明栈增长方向是向上的
{
printf("Stack grows up!
");
}
else if (&iStackAddr < pStackAddr) // 第二次iStackDirection的地址小于第一次iStackDirection, 那么说明栈增长方向是向下的
{
printf("Stack grows down!
");
}
else
{
printf("Bad stack!
");
}
}
}
1.程序编译及执行
将演示样例程序上传到Linux机器上，并在程序所在的文件夹下使用“gcc -fprofile-arcs -ftest-coverage -fPIC -O0 FindStackDirection.c -o FindStackDirection”命令对程序进行编译，生成FindStackDirection.gcno和FindStackDirection文件。
编译命令中的“-fprofile-arcs -ftest-coverage -fPIC”用于产生能够被gcovr命令处理的文件。
接着执行“./FindStackDirection”命令，又生成了FindStackDirection.gcda文件。
2.输出列表形式的代码覆盖率
在程序所在的文件夹下执行“gcovr -r .”命令。可看到输出结果例如以下：
------------------------------------------------------------------------------
GCC Code Coverage Report
Directory: .
------------------------------------------------------------------------------
File Lines Exec Cover Missing
------------------------------------------------------------------------------
FindStackDirection.c 14 12 85% 65,73
------------------------------------------------------------------------------
TOTAL 14 12 85%
------------------------------------------------------------------------------
这就是代码覆盖率报告，我们能够看到。程序执行之后，覆盖了85%的代码。
3.输出分支覆盖率
在程序所在的文件夹下执行“gcovr -r . –branches”命令，可看到输出结果例如以下：
------------------------------------------------------------------------------
GCC Code Coverage Report
Directory: .
------------------------------------------------------------------------------
File Branches Taken Cover Missing
------------------------------------------------------------------------------
FindStackDirection.c 6 4 66% 63,67
------------------------------------------------------------------------------
TOTAL 6 4 66%
------------------------------------------------------------------------------
我们能够看到，程序一共同拥有6个分支，执行了当中的4个。
4.输出展示覆盖率的XML文件
在程序所在的文件夹下执行“gcovr -r . –xml-pretty”命令，可看到输出结果例如以下：
<?xml version="1.0" ?>
<!DOCTYPE coverage
SYSTEM 'http://cobertura.sourceforge.net/xml/coverage-03.dtd'>
<coverage branch-rate="0.666666666667" line-rate="0.857142857143"
timestamp="1450424892" version="gcovr 3.2">
<sources>
<source>
.
</source>
</sources>
<packages>
<package branch-rate="0.666666666667" complexity="0.0"
line-rate="0.857142857143" name="">
<classes>
<class branch-rate="0.666666666667" complexity="0.0"
filename="FindStackDirection.c" line-rate="0.857142857143"
name="FindStackDirection_c">
<methods/>
<lines>
<line branch="false" hits="0" number="65"/>
<line branch="false" hits="1" number="34"/>
<line branch="false" hits="1" number="35"/>
<line branch="false" hits="1" number="37"/>
<line branch="false" hits="0" number="73"/>
<line branch="false" hits="2" number="76"/>
<line branch="true" condition-coverage="50% (1/2)" hits="1" number="63">
<conditions>
<condition coverage="50%" number="0" type="jump"/>
</conditions>
</line>
<line branch="true" condition-coverage="50% (1/2)" hits="1" number="67">
<conditions>
<condition coverage="50%" number="0" type="jump"/>
</conditions>
</line>
<line branch="false" hits="2" number="52"/>
<line branch="false" hits="2" number="53"/>
<line branch="true" condition-coverage="100% (2/2)" hits="2"
number="56">
<conditions>
<condition coverage="100%" number="0" type="jump"/>
</conditions>
</line>
<line branch="false" hits="1" number="58"/>
<line branch="false" hits="1" number="59"/>
<line branch="false" hits="1" number="69"/>
</lines>
</class>
</classes>
</package>
</packages>
</coverage>
我们能够看到。命令的执行结果是输出了XML格式的代码覆盖率报告。
5.输出展示覆盖率的HTML文件
在程序所在的文件夹下执行“gcovr -r . –html -o FindStackDirection.html”命令，可看到在当前文件夹下生成了FindStackDirection.html文件。用浏览器打开，其内容例如以下图所看到的：
这个HTML文件以图形化的方式直观地展示了代码的覆盖率。
我们还能够加入“–html-details”选项为代码project中的每一个文件生成一个独立的web页。比如，我们在程序所在的文件夹下执行“gcovr -r . –html –html-details -o FindStackDirection2.html”命令。可看到在当前文件夹下生成了FindStackDirection2.html文件和FindStackDirection2.FindStackDirection.c.html文件。用浏览器打开FindStackDirection2.html文件，其内容例如以下图所看到的：
能够看到。页面上的“FindStackDirection.c”文字有一条下划线，单击该文字，出现的一个新的页面，其内容例如以下图所看到的：
能够看到。某些代码行前面有数字，表示该行执行的次数。如“if (pStackAddr == NULL)”行执行了2次。“pStackAddr = &iStackAddr;”行执行了1次。
6.很多其他的gcovr命令
前面展示了部分经经常使用到的gcovr命令。更具体的gcovr命令及对命令的介绍请參考此文档：http://gcovr.com/guide.pdf。
7.总结
假设大家要查看自己所编写的C代码在执行过程中的代码覆盖率，那么gcovr工具就是一个相当不错的选择。
以下是两个网址。大家能够通过它们对gcovr有一个更加深入的了解：
(1) gcovr官网：http://gcovr.com/
(2) 怎样利用gcovr生成代码覆盖率的趋势图：http://www.cnblogs.com/jackyim/p/3772306.html
最后再啰嗦几句，gcovr是一个用Python编写的开源软件，大小仅仅有几十KB。但功能强大。让我们一起向开发该软件的前辈们致敬。