awesome-repositories.com
Blog
awesome-repositories.com

Descoperă cele mai bune repository-uri open source cu căutare AI.

ExploreazăCăutări recomandateAlternative open-sourceSoftware self-hostedBlogHartă site
ProiectDespreCum realizăm clasamentulPresăServer MCP
LegalConfidențialitateTermeni
© 2026 Bringes Technology SRL·VAT RO45896025·hello@awesome-repositories.com
·

1 repository

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.

Explore 1 awesome GitHub repository matching operating systems & systems programming · Streaming Analysis. Refine with filters or upvote what's useful.

Awesome Streaming Analysis GitHub Repositories

Găsește cele mai bune repo-uri cu AI.Vom căuta cele mai potrivite repository-uri folosind AI.
  • jacoco/jacocoAvatar jacoco

    jacoco/jacoco

    4,580Vezi pe GitHub↗

    JaCoCo este un instrument de acoperire a codului Java și un instrument de instrumentare a bytecode-ului care măsoară ce părți din codul sursă sunt executate în timpul testelor. Funcționează ca un agent de runtime pentru a monitoriza execuția aplicației din mers sau ca o bibliotecă pentru instrumentarea offline a bytecode-ului, permițându-i să captureze date de execuție în medii în care agenții de runtime sunt restricționați. Proiectul se distinge prin furnizarea atât a căilor de instrumentare dinamice, cât și statice pentru a urmări execuția. Include un agent de runtime pentru monitorizarea din mers și capacitatea de a modifica fișierele de clasă compilate înainte de execuție. De asemenea, permite preluarea metricilor de execuție din procesele care rulează prin conexiuni de rețea remote, fără a întrerupe aplicația activă. Sistemul calculează metrici cantitative de acoperire pentru instrucțiuni, ramuri, linii, metode și clase, alături de măsurători ale complexității ciclomatice. Oferă capabilități pentru fuzionarea datelor din mai multe rulări de testare, impunerea pragurilor de acoperire în cadrul porților de calitate CI/CD și generarea de rapoarte care mapează bytecode-ul executat înapoi la codul sursă. Integrarea vizuală este disponibilă pentru afișarea acestor rezultate direct în editorii de cod. Instrumentul se integrează cu sistemele de automatizare a build-ului și interfețele de linie de comandă pentru a automatiza colectarea datelor și generarea rapoartelor.

    Processes large sets of class files using streaming patterns to keep memory usage low during report generation.

    Javabytecodecoveragegroovy
    Vezi pe GitHub↗4,580
  1. Home
  2. Operating Systems & Systems Programming
  3. Cross-Format Binary Analysis
  4. Class File Binary Analysis
  5. Streaming Analysis