当前位置:首页 > 文章列表 > Golang > Go问答 > Is it possible to post coverage for multiple packages to Coveralls?

Is it possible to post coverage for multiple packages to Coveralls?

来源:Golang技术栈 2023-04-13 07:56:39 0浏览 收藏

知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个Golang开发实战,手把手教大家学习《Is it possible to post coverage for multiple packages to Coveralls?》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!

问题内容

I want to track test coverage on a go project using Coveralls, the instructions for the integration reference using https://github.com/mattn/goveralls

cd $GOPATH/src/github.com/yourusername/yourpackage
$ goveralls your_repos_coveralls_token

However, this only posts the results for one package and running for packages in turn does not work as the final run overwrites all other runs. Has anyone figured out how to get coverage for multiple packages?

正确答案

I ended up using this script:

echo "mode: set" > acc.out
for Dir in $(find ./* -maxdepth 10 -type d );
do
        if ls $Dir/*.go &> /dev/null;
        then
            go test -coverprofile=profile.out $Dir
            if [ -f profile.out ]
            then
                cat profile.out | grep -v "mode: set" >> acc.out
            fi
fi
done
goveralls -coverprofile=acc.out $COVERALLS
rm -rf ./profile.out
rm -rf ./acc.out

It basically finds all the directories in the path and prints a coverage profile for them separately. It then concatenates the files into one big profile and ships them off to coveralls.

本篇关于《Is it possible to post coverage for multiple packages to Coveralls?》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于Golang的相关知识,请关注golang学习网公众号!

版本声明
本文转载于:Golang技术栈 如有侵犯,请联系study_golang@163.com删除
Golang import path best practiceGolang import path best practice
上一篇
Golang import path best practice
如果 T2 类型基于 T1 类型,那么从 T1 到 T2 是否存在某种“继承”?
下一篇
如果 T2 类型基于 T1 类型,那么从 T1 到 T2 是否存在某种“继承”?
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    43次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    140次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    75次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    42次使用
  • CMMLU中文大模型评估基准:功能、使用教程与应用场景解析
    CMMLU
    深入了解CMMLU中文评估基准,涵盖67个学科主题,提供数据集下载、Zero-shot/Five-shot评估方法及排行榜,助力优化中文语言模型性能。
    27次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议隐私政策
返回登录
  • 重置密码