1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesStreaming Analysis
Memory-efficient processing of class files using streaming patterns to handle large codebases.
Distinct from Class File Binary Analysis: Focuses on the streaming processing pattern for efficiency, whereas Class File Binary Analysis is about the structural breakdown of the format.
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Awesome Streaming Analysis GitHub Repositories
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- jacoco/jacoco
jacoco/jacoco
4,580GitHub पर देखेंJaCoCo एक Java कोड कवरेज टूल और बाइटकोड इंस्ट्रूमेंटर है जो मापता है कि परीक्षणों के दौरान सोर्स कोड के कौन से हिस्से निष्पादित होते हैं। यह ऑन-द-फ्लाई एप्लिकेशन निष्पादन की निगरानी करने के लिए एक रनटाइम एजेंट के रूप में या ऑफलाइन बाइटकोड इंस्ट्रूमेंटेशन के लिए एक लाइब्रेरी के रूप में कार्य करता है, जिससे यह उन एनवायरनमेंट में निष्पादन डेटा कैप्चर कर सकता है जहां रनटाइम एजेंट प्रतिबंधित हैं। यह प्रोजेक्ट निष्पादन को ट्रैक करने के लिए डायनामिक और स्टैटिक इंस्ट्रूमेंटेशन पथ दोनों प्रदान करके खुद को अलग करता है। इसमें ऑन-द-फ्लाई निगरानी के लिए एक रनटाइम एजेंट और निष्पादन से पहले संकलित क्लास फाइलों को संशोधित करने की क्षमता शामिल है। यह सक्रिय एप्लिकेशन को बाधित किए बिना रिमोट नेटवर्क कनेक्शन के माध्यम से चल रही प्रक्रियाओं से निष्पादन मेट्रिक्स को पुनः प्राप्त करने में सक्षम बनाता है। सिस्टम निर्देशों, शाखाओं, लाइनों, विधियों और क्लासेस के साथ-साथ साइक्लोमैटिक जटिलता मापों में मात्रात्मक कवरेज मेट्रिक्स की गणना करता है। यह कई परीक्षण रन से डेटा को मर्ज करने, CI/CD क्वालिटी गेट्स के भीतर कवरेज थ्रेशोल्ड लागू करने और ऐसी रिपोर्ट तैयार करने के लिए क्षमताएं प्रदान करता है जो निष्पादित बाइटकोड को वापस सोर्स कोड पर मैप करती हैं। इन परिणामों को सीधे कोड एडिटर्स के भीतर प्रदर्शित करने के लिए विज़ुअल एकीकरण उपलब्ध है। टूल डेटा संग्रह और रिपोर्ट निर्माण को स्वचालित करने के लिए बिल्ड ऑटोमेशन सिस्टम और कमांड लाइन इंटरफेस के साथ एकीकृत होता है।
Processes large sets of class files using streaming patterns to keep memory usage low during report generation.
Javabytecodecoveragegroovy
