CN115203004A - 代码覆盖率测试方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种代码覆盖率测试方法、装置、存储介质及电子设备，以减少代码覆盖率测试过程中的时延和内存消耗。该方法包括：响应于接收到覆盖数据文件，解析覆盖数据文件，得到覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，该函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；根据函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定函数覆盖信息对应的文件覆盖信息；从代码项目仓库获取源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据修改文件信息在文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；确定目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据覆盖次数和函数实体信息，确定覆盖数据文件的行覆盖率。

Description

代码覆盖率测试方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本公开涉及测试技术领域，具体地，涉及一种代码覆盖率测试方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

代码覆盖率是测试对代码覆盖程度的重要体现，能够在移动设备运行完成后统计代码的执行情况。相关技术中，代码覆盖率的测试主要依赖于开源工具，先聚合多个覆盖数据文件，然后解析聚合的文件，并加载完整源码文件，再结合解析后的聚合文件和完整源码文件生成全量覆盖率，最后进行解析映射得到增量覆盖率。但是，此种方式生成覆盖率报告，强依赖于原生工具的环境和完整源码文件的获取。并且，由于原生工具的限制，上传覆盖数据文件后，必须要先进行聚合数据的步骤，然后解析聚合的文件，实时性很弱。当并发较高时，计算需要加载全部源文件和数据文件，占用内存消耗大。

发明内容

提供该发明内容部分以便以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。该发明内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

第一方面，本公开提供一种代码覆盖率测试方法，所述方法包括：

响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

从代码项目仓库获取所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

第二方面，本公开提供一种代码覆盖率测试装置，所述装置包括：

解析模块，用于响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

第一确定模块，用于根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

第二确定模块，用于从代码项目仓库获取到的所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

第三确定模块，用于确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

第三方面，本公开提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现第一方面中所述方法的步骤。

第四方面，本公开提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现第一方面中所述方法的步骤。

通过上述技术方案，可以不依赖原生工具对覆盖数据文件进行解析，因此可以响应于接收到覆盖数据文件则解析覆盖数据文件，实现上传文件即解析，相较于依赖原生工具的方式，可以省去文件聚合的步骤，从而减少代码覆盖率测试过程中的时延。并且，可以根据文件覆盖信息与从代码项目仓库获取到的修改文件信息，筛选出增量文件覆盖信息，从而根据该增量文件覆盖信息确定行覆盖率，省去了全量覆盖率的生成，无需加载完整源码文件，不仅可以进一步减少时延，而且可以减少内存消耗。

本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。在附图中：

图1是相关技术中代码覆盖率测试方法的过程示意图；

图2是根据本公开一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试方法的流程图；

图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试方法中解析插桩产物得到函数文件映射关系的过程示意图；

图4是根据本公开一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试方法中得到的函数文件映射关系示意图；

图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试方法中根据函数文件映射关系确定覆盖数据文件行覆盖率的过程示意图；

图6是根据本公开另一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试方法的过程示意图；

图7是根据本公开一示例性实施例示出的一种代码覆盖率测试装置的框图；

图8是根据本公开一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。

本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。另外需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

代码覆盖率是测试对代码覆盖程度的重要体现，能够在移动设备运行完成后统计代码的执行情况。参照图1，相关技术中代码覆盖率的测试主要依赖于开源工具，先聚合从客户端上传的多个覆盖数据文件，然后解析聚合的文件，并加载完整源码文件，再结合解析后的聚合文件和完整源码文件生成全量覆盖率，最后进行解析映射得到增量覆盖率。但是，此种方式生成覆盖率报告，强依赖于原生工具的环境和完整源码文件的获取。并且，由于原生工具的限制，上传覆盖数据文件后，必须要先进行聚合数据的步骤，然后解析聚合的文件，实时性很弱。当并发较高时，计算需要加载全部源文件和数据文件，占用内存消耗大。

有鉴于此，本公开提供一种代码覆盖率测试方法、装置、存储介质及电子设备，以减少代码覆盖率测试过程中的时延和内存消耗。

图2是根据本公开实施例提出的一种代码覆盖率测试方法的流程图。参照图2，该代码覆盖率测试方法包括：

步骤201，响应于接收到覆盖数据文件，解析覆盖数据文件，得到覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。该函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数。

示例地，覆盖数据文件是客户端响应于用户操作生成的，可以表征用户操作所覆盖的代码情况。客户端可以将每次用户操作生成的覆盖数据文件上传至代码覆盖率测试设备。其中，客户端可以是安装有IOS移动操作***的电子设备。代码覆盖率测试设备可以是服务器设备，本公开实施例对此不作限定。代码覆盖率测试设备可以响应于接收到覆盖数据文件，解析该覆盖数据文件，以得到该覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。该函数覆盖信息包括覆盖数据文件中函数对应的函数名和覆盖次数。其中，覆盖次数用于表征函数中每一行代码的执行次数。应当理解的是，解析覆盖数据文件得到的函数覆盖信息是粗略表示代码覆盖情况，为了得到更加精细的代码覆盖率数据，还需执行后续步骤。

步骤202，根据函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定函数覆盖信息对应的文件覆盖信息。该第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系。

示例地，多个函数可以组成一个函数文件，实际应用中函数的数量众多，函数文件的数量相对较少。因此，本公开实施例中根据函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，将处理维度从函数维度转换成文件维度，以提高后续过程的处理效率。

步骤203，从代码项目仓库获取源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据修改文件信息在文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息。

示例地，代码项目仓库比如可以是gitlab等，本公开实施例对此不作限定。代码项目仓库可以记录开发人员每次提交的代码版本情况。因此，可以从代码项目仓库获取到最新源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，即可以获取到本次版本修改的源码文件信息，从而根据该修改文件信息，可以从文件覆盖信息中过滤出与本次修改的函数信息相关的目标文件覆盖信息，进而加载增量代码对应的函数实体信息实现覆盖率检测。

步骤204，确定目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据覆盖次数和函数实体信息，确定覆盖数据文件的行覆盖率。

示例地，覆盖次数可以表征函数中每一行代码的执行次数，可以通过覆盖次数数组进行表示。比如，第一函数的覆盖次数数组为[2，5，3]，则表示第一函数中第一行代码被执行2次，第二行代码被执行5次，第三行代码被执行3次。函数实体信息用于表征目标文件覆盖信息中每一函数文件对应的函数名、函数代码块的起始位置信息等。通过LLVM(LowLevel Virtual Machine，底层虚拟机)工具可以根据覆盖次数和对应的函数实体信息，确定覆盖数据文件的行覆盖率。

通过上述方式，可以不依赖原生工具对覆盖数据文件进行解析，因此可以响应于接收到覆盖数据文件则解析覆盖数据文件，实现上传文件即解析，相较于依赖原生工具的方式，可以省去文件聚合的步骤，从而减少代码覆盖率测试过程中的时延。并且，可以根据文件覆盖信息与从代码项目仓库获取到的修改文件信息，筛选出增量文件覆盖信息，从而根据该增量文件覆盖信息确定行覆盖率，省去了全量覆盖率的生成，无需加载完整源码文件，不仅可以进一步减少时延，而且可以减少内存消耗。

为了使得本领域技术人员更加理解本公开提供的代码覆盖率测试方法，下面对上述各步骤进行详细举例说明。

在可能的方式中，函数文件映射关系可以通过如下方式得到的：解析源码文件对应的插桩产物，得到源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息，该函数属性信息包括函数代码块信息，解析函数代码块信息，得到源码文件中每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，根据源码文件中每一函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，建立函数文件映射关系。

应当理解的是，程序插桩是在保证被测程序原有逻辑完整性的基础上在程序中***一些探针(又称为“探测仪”，本质上就是进行信息采集的代码段，可以是赋值语句或采集覆盖信息的函数调用)，通过探针的执行并抛出程序运行的特征数据，通过对这些数据的分析，可以获得程序的控制流和数据流信息，进而得到逻辑覆盖等动态信息。本公开实施例中，插桩产物可以是对源码文件进行插桩处理后对源码文件进行编译得到的结果。当源码文件发生修改时，该插桩产物对应变更。

示例地，打包平台打包出二进制插桩产物后，在首次有覆盖数据文件上传时，可以解析该插桩产物，以得到函数文件映射关系。由此，在源码文件未发生修改的情况下，进行一次解析即可在后续过程中随时使用该函数文件映射关系进行代码覆盖率测试，减少了代码覆盖率测试对源码文件的依赖。

示例地，参照图3，解析源码文件对应的插桩产物，可以得到源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息。通过函数名可以计算该函数哈希值进行存储，便于后续可能的计算处理。通过函数属性信息可以解析得到函数代码块信息、函数关联文件信息、函数所属函数文件的文件索引。然后，可以解析函数代码块信息，以得到函数所属的函数文件信息和函数对应的代码块在所属函数文件中的起始位置信息。由此，可以得到每一函数对应的函数文件信息，该函数文件信息包括函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息。然后，可以根据每一函数的函数文件信息，可以建立函数文件映射关系。

例如，参照图4，根据函数文件信息，可以建立第一函数文件映射关系和第二函数文件映射关系。其中，第一函数文件映射关系用于表征函数与函数文件间的对应关系，第二函数文件映射关系用于表征函数文件与函数实体信息间的对应关系。在实际应用中，第一函数文件映射关系可以保存在云端供后续解析使用，第二函数文件映射关系可以保存在数据库，便于后续过程中快速获取文件覆盖信息对应的函数实体信息。

应当理解的是，解析源码文件对应的插桩产物，可以是解析当前版本下最新源码文件对应的插桩产物。由此得到的函数文件映射关系可以用于全量覆盖率和增量覆盖率的生成，满足不同的应用场景需求。或者，可以先从代码项目仓库获取本次版本修改的文件信息，然后解析与本次版本修改相关的文件信息所对应的插桩产物。由此可以减少函数文件映射关系的存储量。

在可能的方式中，解析覆盖数据文件，得到覆盖数据文件对应的函数覆盖信息可以是：解析覆盖数据文件，得到覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从函数信息中过滤未包括在第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

相关技术中解析聚合后的覆盖数据文件，需要先读取每一覆盖数据文件对应的头部信息，然后根据头部信息获取文件版本，再针对不同的文件版本进行不同的解析逻辑。本公开实施例中，也可以先读取覆盖数据文件的头部信息，并根据头部信息获取覆盖数据文件的版本，再处理不同版本的覆盖数据文件。具体地，针对不同版本的覆盖数据文件，均可以先解析该覆盖数据文件中所有函数的函数信息，然后在所有函数信息中过滤未包括在第一函数文件映射关系中的函数信息。然后，针对过滤后的函数信息，可以根据该函数信息对应的函数名读取对应的函数覆盖次数数组，从而得到包括函数名和函数覆盖次数数组的函数覆盖信息。

应当理解的是，在测试过程中，用户操作覆盖的代码中可能包括源代码插桩产物中不存在的函数，通过上述方式可以过滤这些无效的函数，提高解析效率，从而提高覆盖率的检测效率。在此之后，用户操作覆盖的代码中可能还包括与本次版本修改不相关的代码，因此为了实现增量代码的覆盖率测试，还可以根据第一函数文件映射关系，从文件维度进行过滤，进一步提高处理效率，减小代码覆盖率测试过程中的时延和内存消耗。

示例地，可以先根据函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定函数覆盖信息对应的文件覆盖信息。然后，根据从代码项目仓库获取到的最新源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，在文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息。由此，可以过滤与本次修改无关的文件覆盖信息。之后，可以确定目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，从而根据该函数实体信息实现增量代码的覆盖率测试。

在可能的方式中，确定目标文件覆盖信息对应的函数实体信息可以是：根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，该第二函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系。

示例地，第二函数文件映射关系在首次有覆盖数据上传时则通过解析插桩产物生成并保存在数据库。因此，在首次覆盖数据上传后，可以根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息。之后，可以将从数据库中读取到的目标文件覆盖信息对应的函数实体信息保存在本地缓存中，便于加快后续上传数据文件的解析速度。

在另一可能的方式中，确定目标文件覆盖信息对应的函数实体信息还可以是：先从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，若从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，该第二函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系，数据库中存储有第二函数文件映射关系中各函数文件对应的函数实体信息。

后续每次有覆盖数据上传时，可以先从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，若从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息。由此，优先从本地缓存中读取函数实体信息，可以提高处理效率。并且通过第二函数文件映射关系，以文件为单位查找函数实体信息，相较于通过函数为单位的查找方式，可以提高效率，减少数据库的访问压力。

例如，参照图5，接收到多个覆盖数据文件，函数覆盖信息包括函数名和覆盖次数数组，比如函数functionName1的覆盖次数数组为[1，1，0])。根据每一覆盖数据文件对应的函数覆盖信息和第一函数文件映射关系可以得到文件覆盖信息。然后根据该文件覆盖信息和从代码项目仓库获取到的修改文件信息，确定目标文件覆盖信息。之后，若从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息。最后，可以结合该函数实体信息和函数覆盖信息，得到各覆盖数据文件的行覆盖率。

在可能的方式中，函数覆盖信息包括多个覆盖次数数组，每一覆盖次数数组具有函数标识信息，且每一覆盖次数数组中的每个元素用于表征对应函数中每行代码的执行次数，则可以先针对函数覆盖信息中的每一函数，执行如下处理：确定函数对应的函数实体信息，并根据函数的函数标识信息，在多个覆盖次数数组中确定对应的覆盖次数数组；根据对应的函数实体信息和覆盖次数数组，确定行覆盖信息。然后，聚合每一函数的行覆盖信息，得到覆盖数据文件的行覆盖率。

示例地，覆盖次数可以通过覆盖次数数组进行表示，由于用户操作可能覆盖多个函数，因此解析覆盖数据文件后可能得到多个覆盖次数数组，且每个覆盖次数数组可以具有对应的函数标识。通过该函数标识可以将函数与对应的覆盖次数数组进行关联，从而在后续过程中，可以根据该函数标识确定函数对应的覆盖次数数组。函数实体信息可以用于表征函数代码块的起始位置和终止位置，即可以确定用户操作所覆盖函数的代码块位置，从而结合函数对应的函数实体信息和覆盖次数数组，可以确定函数中代码的行覆盖率。

之后，可以再通过LLVM工具聚合每一函数的行覆盖率，从而得到覆盖数据文件的行覆盖率。由此，可以同步确定每一函数的行覆盖信息，相较于依次确定覆盖数据文件中每一行代码覆盖率的方式，可以提高处理效率，从而减小代码行覆盖率测试过程中的时延。

在可能的方式中，在得到覆盖数据文件的行覆盖率之后，还可以从数据库获取源码文件的历史行覆盖率，然后将历史行覆盖率与覆盖数据文件的行覆盖率进行累加，以得到源码文件的目标行覆盖率。

应当理解的是，上述方式可以确定单个覆盖数据文件的增量行覆盖率。在此种情况下，为了得到源码文件的全量行覆盖率，可以从数据库获取源码文件对应的历史行覆盖率，然后将历史行覆盖率与覆盖数据文件的行覆盖率进行累加。之后，还可以将累加后得到的源码文件的行覆盖率进行保存，比如可以保存在redis数据库中，便于后续确定全量行覆盖率。此外，在可能的方式中，还可以获取保存的、源码文件的行覆盖率，比如从redis数据库中获取源码文件的行覆盖率，然后对获取到的源码文件的行覆盖率进行增量映射后展示在前端供QA(Quality Assurance，质量保证)分析。其中，增量映射的方式可以与相关技术中类似，这里不赘述。

下面通过另一示例性实施例对本公开提供的代码覆盖率测试方法进行说明。

参照图6，首先打包平台打包出二进制插桩产物，在首次有覆盖数据文件上传时，解析该插桩产物，以得到第一函数文件映射关系和第二函数文件映射关系。并且，可以将第一函数文件映射关系和第二函数文件映射关系进行存储在数据库中供后续解析使用。

在终端设备上传覆盖数据文件后，可以响应于接收到该覆盖数据文件，解析该覆盖数据文件，得到覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。之后，可以根据函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定函数覆盖信息对应的文件覆盖信息。接着，可以从gitlab(代码项目仓库)获取源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据该修改文件信息在文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息。然后，可以从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，若从本地缓存中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，从而可以根据函数实体信息确定覆盖数据文件的行覆盖率，即可以得到单个覆盖数据文件的增量行覆盖率。

继续参照图6，得到单个覆盖数据文件的增量行覆盖率后，可以从数据库获取源码文件的历史行覆盖率，然后将历史行覆盖率与该增量行覆盖率行覆盖率进行累加，以得到源码文件的目标行覆盖率，即得到源码文件的全量行覆盖率。之后，在可能的方式中可以将全量行覆盖率进行增量映射后进行前端展示。通过上述方式，可以减少代码覆盖率测试过程中对源码文件的依赖，可以在源码文件未修改的情况下，通过对插桩产物的一次解析得到函数文件映射关系，从而后续过程可以直接通过该函数文件映射关系进行代码覆盖率测试。并且，可以响应于覆盖数据文件的上传则解析该覆盖数据数据文件，可以实现上传文件即解析，相较于相关技术中的方式，可以省去文件聚合的步骤，从而可以减小代码覆盖率测试过程中的时延。

此外，解析覆盖数据文件后可以通过函数文件映射关系进行增量代码的覆盖率测试，无需每次测试都加载完整源码文件对应的插桩产物到内存中。经测试，相较于加载完整源码文件对应的插桩产物到内存的方式，本公开提供的方式内存消耗可以减少三分之二。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供一种代码覆盖率测试装置。参照图,7，该代码覆盖率测试装置700包括：

解析模块701，用于响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

第一确定模块702，用于根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

第二确定模块703，用于从代码项目仓库获取到的所述最新源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

第三确定模块704，用于确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

可选地，所述解析模块701用于：

解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从所述函数信息中过滤未包括在所述第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

可选地，所述第二确定模块703用于：

从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息；

当从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败时，根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，所述第二函数文件映射关系用于表征所述源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系，所述数据库中存储有所述第二函数文件映射关系中各函数文件对应的函数实体信息。

可选地，所述函数覆盖信息包括多个覆盖次数数组，每一所述覆盖次数数组具有函数标识信息，且每一所述覆盖次数数组中的每个元素用于表征对应函数中每行代码的执行次数，所述第三确定模块704用于：

针对所述函数覆盖信息中的每一函数，执行如下处理：

确定所述函数对应的函数实体信息，并根据所述函数的函数标识信息，在所述多个覆盖次数数组中确定对应的覆盖次数数组；

根据对应的所述函数实体信息和所述覆盖次数数组，确定行覆盖信息；

聚合每一所述函数的行覆盖信息，得到所述覆盖数据文件的行覆盖率。

可选地，所述装置700还包括用于得到函数文件映射关系的如下模块：

第一处理模块，用于解析所述源码文件对应的插桩产物，得到所述源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息，所述函数属性信息包括函数代码块信息；

第二处理模块，用于解析所述函数代码块信息，得到所述源码文件中每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息；

建立模块，用于根据所述源码文件中每一函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，建立函数文件映射关系。

可选地，所述装置700还包括：

获取模块，用于从数据库获取源码文件对应的历史行覆盖率；

累加模块，用于将所述历史行覆盖率与所述覆盖数据文件的行覆盖率进行累加，以得到源码文件的目标行覆盖率。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现上述任一代码覆盖率测试方法的步骤。

基于同一发明构思，本公开实施例还提供一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现上述任一代码覆盖率测试方法的步骤。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备800的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，可以利用诸如HTTP(HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；从代码项目仓库获取到的所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言——诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上***(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

根据本公开的一个或多个实施例，示例1提供了一种代码覆盖率测试方法，包括：

响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

从代码项目仓库获取到的所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例2提供了示例1的方法，所述解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，包括：

解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从所述函数信息中过滤未包括在所述第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

根据本公开的一个或多个实施例，示例3提供了示例1的方法，所述确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，包括：

从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息；

若从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，所述第二函数文件映射关系用于表征所述源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系，所述数据库中存储有所述第二函数文件映射关系中各函数文件对应的函数实体信息。

根据本公开的一个或多个实施例，示例4提供了示例1-3任一项的方法，所述函数覆盖信息包括多个覆盖次数数组，每一所述覆盖次数数组具有函数标识信息，且每一所述覆盖次数数组中的每个元素用于表征对应函数中每行代码的执行次数，所述根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率，包括：

针对所述函数覆盖信息中的每一函数，执行如下处理：

确定所述函数对应的函数实体信息，并根据所述函数的函数标识信息，在所述多个覆盖次数数组中确定对应的覆盖次数数组；

根据对应的所述函数实体信息和所述覆盖次数数组，确定行覆盖信息；

聚合每一所述函数的行覆盖信息，得到所述覆盖数据文件的行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例5提供了示例1-3任一项的方法，所述函数文件映射关系是通过如下方式得到的：

解析所述源码文件对应的插桩产物，得到所述源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息，所述函数属性信息包括函数代码块信息；

解析所述函数代码块信息，得到所述源码文件中每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息；

根据所述源码文件中每一函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，建立函数文件映射关系。

根据本公开的一个或多个实施例，示例6提供了示例1-3任一项的方法，所述方法还包括：

从数据库获取所述源码文件对应的历史行覆盖率；

将所述历史行覆盖率与所述覆盖数据文件的行覆盖率进行累加，以得到所述源码文件的目标行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例7提供了一种代码覆盖率测试装置，所述装置包括：

解析模块，用于响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

第一确定模块，用于根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

第二确定模块，用于从代码项目仓库获取到的所述最新源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

第三确定模块，用于确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例8提供了示例7的装置，所述解析模块用于：

解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从所述函数信息中过滤未包括在所述第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

根据本公开的一个或多个实施例，示例9提供了示例7的装置，所述第二确定模块用于：

从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息；

当从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败时，根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，所述第二函数文件映射关系用于表征所述源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系，所述数据库中存储有所述第二函数文件映射关系中各函数文件对应的函数实体信息。

根据本公开的一个或多个实施例，示例10提供了示例7-9任一项的装置，所述函数覆盖信息包括多个覆盖次数数组，每一所述覆盖次数数组具有函数标识信息，且每一所述覆盖次数数组中的每个元素用于表征对应函数中每行代码的执行次数，所述第三确定模块用于：

针对所述函数覆盖信息中的每一函数，执行如下处理：

确定所述函数对应的函数实体信息，并根据所述函数的函数标识信息，在所述多个覆盖次数数组中确定对应的覆盖次数数组；

根据对应的所述函数实体信息和所述覆盖次数数组，确定行覆盖信息；

聚合每一所述函数的行覆盖信息，得到所述覆盖数据文件的行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例11提供了示例7-9任一项的装置，所述装置还包括用于得到函数文件映射关系的如下模块：

第一处理模块，用于解析所述源码文件对应的插桩产物，得到所述源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息，所述函数属性信息包括函数代码块信息；

第二处理模块，用于解析所述函数代码块信息，得到所述源码文件中每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息；

建立模块，用于根据所述源码文件中每一函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，建立函数文件映射关系。

根据本公开的一个或多个实施例，示例12提供了示例7-9任一项的装置，所述装置还包括：

获取模块，用于从数据库获取所述源码文件对应的历史行覆盖率；

累加模块，用于将所述历史行覆盖率与所述覆盖数据文件的行覆盖率进行累加，以得到所述源码文件的目标行覆盖率。

根据本公开的一个或多个实施例，示例13提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理装置执行时实现示例1-6中任一项所述方法的步骤。

根据本公开的一个或多个实施例，示例14提供了一种电子设备，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现示例1-6中任一项所述方法的步骤。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本公开的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。

尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

Claims (10)

1.一种代码覆盖率测试方法，其特征在于，所述方法包括：

响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

从代码项目仓库获取所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，包括：

解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从所述函数信息中过滤未包括在所述第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，包括：

从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息；

若从本地缓存中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息失败，则根据第二函数文件映射关系，从数据库中读取所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，所述第二函数文件映射关系用于表征所述源码文件对应的插桩产物中函数文件与函数实体信息间的对应关系，所述数据库中存储有所述第二函数文件映射关系中各函数文件对应的函数实体信息。

4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述函数覆盖信息包括多个覆盖次数数组，每一所述覆盖次数数组具有函数标识信息，且每一所述覆盖次数数组中的每个元素用于表征对应函数中每行代码的执行次数，所述根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率，包括：

针对所述函数覆盖信息中的每一函数，执行如下处理：

确定所述函数对应的函数实体信息，并根据所述函数的函数标识信息，在所述多个覆盖次数数组中确定对应的覆盖次数数组；

根据对应的所述函数实体信息和所述覆盖次数数组，确定行覆盖信息；

聚合每一所述函数的行覆盖信息，得到所述覆盖数据文件的行覆盖率。

5.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述函数文件映射关系是通过如下方式得到的：

解析所述源码文件对应的插桩产物，得到所述源码文件中所有函数的函数名和函数属性信息，所述函数属性信息包括函数代码块信息；

解析所述函数代码块信息，得到所述源码文件中每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息；

根据所述源码文件中每一函数的函数名称、每一函数所属的函数文件信息以及每一函数对应的代码块在所属函数文件中的位置信息，建立函数文件映射关系。

6.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

从数据库获取所述源码文件的历史行覆盖率；

将所述历史行覆盖率与所述覆盖数据文件的行覆盖率进行累加，以得到所述源码文件的目标行覆盖率。

7.一种代码覆盖率测试装置，其特征在于，所述装置包括：

解析模块，用于响应于接收到覆盖数据文件，解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息，所述函数覆盖信息包括函数对应的函数名和覆盖次数；

第一确定模块，用于根据所述函数覆盖信息和第一函数文件映射关系，确定所述函数覆盖信息对应的文件覆盖信息，所述第一函数文件映射关系用于表征源码文件对应的插桩产物中函数与函数文件间的对应关系；

第二确定模块，用于从代码项目仓库获取到的所述源码文件相较于历史源码文件的修改文件信息，并根据所述修改文件信息在所述文件覆盖信息中确定目标文件覆盖信息；

第三确定模块，用于确定所述目标文件覆盖信息对应的函数实体信息，并根据所述覆盖次数和所述函数实体信息，确定所述覆盖数据文件的行覆盖率。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述解析模块用于：

解析所述覆盖数据文件，得到所述覆盖数据文件中所有函数的函数信息，并从所述函数信息中过滤未包括在所述第一函数文件映射关系中的函数信息，以得到所述覆盖数据文件对应的函数覆盖信息。

9.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理装置执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

10.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储装置，其上存储有计算机程序；

处理装置，用于执行所述存储装置中的所述计算机程序，以实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。

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