【参考来源】http://www.evosuite.org/documentation/tutorial-part-2/
！如果在照着做出现找不到文件的情况，请翻到本文最后看最终的 pom.xml 配置以及文件结构
pom.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>groupId</groupId>
<artifactId>JdbcDemo</artifactId>
<version>1.0-SNAPSHOT</version>
<dependencies>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java -->
<dependency>
<groupId>mysql</groupId>
<artifactId>mysql-connector-java</artifactId>
<version>6.0.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.evosuite</groupId>
<artifactId>evosuite-standalone-runtime</artifactId>
<version>${evosuiteVersion}</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>junit</groupId>
<artifactId>junit</artifactId>
<version>4.12</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<pluginManagement>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.evosuite.plugins</groupId>
<artifactId>evosuite-maven-plugin</artifactId>
<version>${evosuiteVersion}</version>
<executions><execution>
<goals> <goal> prepare </goal> </goals>
<phase> process-test-classes </phase>
</execution></executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.17</version>
<configuration>
<properties>
<property>
<name>listener</name>
<value>org.evosuite.runtime.InitializingListener</value>
</property>
</properties>
</configuration>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.codehaus.mojo</groupId>
<artifactId>build-helper-maven-plugin</artifactId>
<version>1.8</version>
<executions>
<execution>
<id>add-test-source</id>
<phase>generate-test-sources</phase>
<goals>
<goal>add-test-source</goal>
</goals>
<configuration>
<sources>
<source>${customFolder}</source>
</sources>
</configuration>
</execution>
</executions>
</plugin>
</plugins>
</pluginManagement>
</build>
<properties>
<project.build.sourceEncoding>UTF-8</project.build.sourceEncoding>
<evosuiteVersion>1.0.6</evosuiteVersion>
<customFolder>src/test/java</customFolder>
</properties>
</project>
1）generate
这用于通过 EvoSuite 生成测试用例。 将为所有子模块中的所有类生成测试。 您需要确保代码已编译。
mvn compile evosuite:generate
可以跟的参数
memoryInMB：EvoSuite 允许分配的总兆字节数（默认为 800）
cores：EvoSuite 可以使用的 CPU 内核总数（默认为 1）
timeInMinutesPerClass：EvoSuite 可以花多少分钟为每个类生成测试（默认 2）
2）info：提供到目前为止所有已生成测试的信息
3）export: 默认情况下，EvoSuite 在 “ .evosuite” 文件夹中创建测试。 通过使用 “导出”，将生成的测试复制到另一个文件夹，该文件夹可以使用 “ targetFolder” 选项设置（默认值为 “ src / test / java”）。
如果不使用 “ mvn evosuite：export” 将测试导出到 “ src / test / java”，则 “ mvn test” 之类的命令将不会执行这些测试，因为它们的源代码不在构建路径中。 您可以使用 “ build-helper-maven-plugin” 插件添加自定义源文件夹.
4）clean：删除 “ .evosuite” 文件夹中的所有数据，该文件夹用于存储到目前为止生成的所有最佳测试.
5）prepare：需要同时运行 EvoSuite 测试和现有测试.
mvn evosuite:prepare test
最好仅将 evosuite 插件配置为始终运行，如前所述。
eg.
mvn -DmemoryInMB=2000 -Dcores=2 evosuite:generate evosuite:export test
这将使用 2 个内核和 2GB 内存为所有类生成测试，将生成的测试复制到 “ src / test / java”，然后执行它们。 注意：如果项目已经进行了一些测试，那么这些测试将作为常规 “测试” 阶段的一部分执行。
准备被测项目
下载被测项目
wget http://evosuite.org/files/tutorial/Tutorial_Maven.zip
unzip Tutorial_Maven.zip
cd Tutorial_Maven
和以前一样，我们可以使用以下命令来编译项目中的类
mvn compile
目录如下
然后这个项目本身有测试，位于 JdbcDemo/src/test/java/StackTest.java
这个属于已有测试，可以使用命令
mvn test
更近一步看 pom.xml
如果您已经非常熟悉 Maven，那么本节可能不会告诉您任何新内容。 但是，了解如何配置 Maven 项目以配置项目以使用 EvoSuite 至关重要。 因此，我们现在将仔细研究示例项目的主要 Maven 配置文件，即文件 pom.xml。
我们的示例项目中的 pom.xml 基于使用 mvn archetype：generate 生成的基本版本。 它从有关该项目的一些基本元信息开始
查看 help 命令
mvn evosuite:help
[INFO] Maven Plugin for EvoSuite 1.0.6
Plugin used to run EvoSuite to automatically generate high coverage JUnit
tests
This plugin has 7 goals:
evosuite:clean
Remove all local files created by EvoSuite so far
evosuite:coverage
Execute the manually written test suites (usually located under src/test/java)
and return the coverage of each class.
evosuite:export
When run, EvoSuite generate tests in a specific folder. New runs of EvoSuite
can exploit the tests in such folder, and/or modify them.
So, with 'export' we can copy all generated tests to a specific folder, which
by default points to where Maven searches for tests. If another folder is
rather used (or if we want to run with Maven the tests in the default EvoSuite
folder), then Maven plugins like build-helper-maven-plugin are needed
evosuite:generate
Generate JUnit tests
evosuite:help
Display help information on evosuite-maven-plugin.
Call mvn evosuite:help -Ddetail=true -Dgoal=<goal-name> to display parameter
details.
evosuite:info
Obtain info of generated tests so far
evosuite:prepare
Mojo needed to prepare the EvoSuite tests for execution. This is needed to
make sure that bytecode is properly instrumented.
我们可以使用-Dproperty = value 语法为插件目标设置属性，就像为任何 Java 进程设置属性一样。 例如，要获取有关在执行帮助插件目标时生成插件目标的更多详细信息，我们可以运行以下命令
mvn evosuite:help -Ddetail=true -Dgoal=generate
如果运行此命令，应该会看到可以为生成插件目标设置的所有属性的列表。这个是显示 generate 参数
evosuite:generate
Generate JUnit tests
Available parameters:
criterion (Default:
LINE:BRANCH:EXCEPTION:WEAKMUTATION:OUTPUT:METHOD:METHODNOEXCEPTION:CBRANCH)
//行：语句：异常：弱变异：输出：方法：方法异常：分支结构
Coverage criterion. Can define more than one criterion by using a ':'
separated list
User property: criterion
// 覆盖准则，可以定义不止一个覆盖准则，使用:隔开
cuts
Comma ',' separated list of CUTs to use in CTG. If none specified, then
test all classes
User property: cuts
// 用逗号“，”分隔CTG中要使用的CUT（被测类）列表。 如果未指定，则测试所有类
cutsFile
Absolute path to a file having the list of CUTs specified. This is needed
for operating systems like Windows that have constraints on the size of
input parameters and so could not use 'cuts' parameter instead if too many
CUTs are specified
User property: cutsFile
// 指定了CUT列表的文件的绝对路径。 对于Windows等大小受限制的操作系统，这是必需的
输入参数，因此如果指定了太多的CUT，则不能使用“ cuts”参数
extraArgs (Default: )
User property: extraArgs
memoryInMB (Default: 800)
Total Memory (in MB) that CTG will use
User property: memoryInMB
numberOfCores (Default: 1)
Number of cores CTG will use
User property: cores
schedule (Default: BUDGET)
Schedule used to run CTG (SIMPLE, BUDGET, SEEDING, BUDGET_AND_SEEDING,
HISTORY)
User property: schedule
spawnManagerPort (Default: )
User property: spawnManagerPort
timeInMinutesPerClass (Default: 2)
How many minutes to allocate for each class
User property: timeInMinutesPerClass
//每个类分配多少分钟
timeInMinutesPerProject (Default: 0)
How many minutes to allocate for each project/module. If this parameter is
not set, then the total time will be timeInMinutesPerClass x
number_of_classes
User property: timeInMinutesPerProject
//为每个项目/模块分配多少分钟。 如果未设置此参数，则总时间为timeInMinutesPerClass x
现在让我们使用 evosuite 生成些测试
mvn evosuite:generate
[INFO] * EvoSuite 1.0.6
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59667
[INFO] Going to execute 10 jobs
[INFO] Estimated completion time: 20 minutes, by 2019-10-10T09:46:48.318
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo04. Expected to end in 179 seconds, by 2019-10-10T09:29:47.340
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59671
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59677
[INFO] Completed job. Left: 9
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo06. Expected to end in 170 seconds, by 2019-10-10T09:31:21.353
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59730
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59737
[INFO] Completed job. Left: 8
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo05. Expected to end in 143 seconds, by 2019-10-10T09:32:28.330
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59780
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59786
[INFO] Completed job. Left: 7
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo03. Expected to end in 133 seconds, by 2019-10-10T09:33:43.435
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59819
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59825
[INFO] Completed job. Left: 6
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo02. Expected to end in 133 seconds, by 2019-10-10T09:34:58.170
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59863
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59869
[INFO] Completed job. Left: 5
[INFO] Going to start job for: Tutorial_Maven.LinkedList. Expected to end in 115 seconds, by 2019-10-10T09:35:55.028
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59906
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59912
[INFO] Completed job. Left: 4
[INFO] Going to start job for: jdbc.Demo01. Expected to end in 96 seconds, by 2019-10-10T09:36:43.878
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59946
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59953
[INFO] Completed job. Left: 3
[INFO] Going to start job for: Tutorial_Maven.Stack. Expected to end in 87 seconds, by 2019-10-10T09:37:30.592
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59981
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:59987
[INFO] Completed job. Left: 2
[INFO] Going to start job for: Tutorial_Maven.LinkedListIterator. Expected to end in 78 seconds, by 2019-10-10T09:38:13.216
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:60005
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:60011
[INFO] Completed job. Left: 1
[INFO] Going to start job for: Tutorial_Maven.Node. Expected to end in 60 seconds, by 2019-10-10T09:38:43.341
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:60043
[INFO] Registered remote process from /127.0.0.1:60049
[INFO] Completed job. Left: 0
[INFO] * Updating database to Tutorial_Maven.Node
[INFO] * Updating database to Tutorial_Maven.LinkedListIterator
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo01
[INFO] * Updating database to Tutorial_Maven.LinkedList
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo05
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo04
[INFO] * Updating database to Tutorial_Maven.Stack
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo03
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo02
[INFO] * Updating database to jdbc.Demo06
[INFO] === CTG run results ===
[INFO] Removed test suites: 0
[INFO] New test suites: 10
[INFO] Stopping spawn process manager
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] BUILD SUCCESS
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
[INFO] Total time: 11:10 min
[INFO] Finished at: 2019-10-10T09:37:49+08:00
[INFO] ------------------------------------------------------------------------
我的电脑烫的。。。，让我们来看看这个优秀的工具生成的测试用例,生成的没有成功导出到 src/main/test/java，暂时先在目录~/IdeaProjects/JdbcDemo/.evosuite/best-tests 下看
为了对比人工和自动生成的，我们就看一下 Stack 的测试类 ba
/*
* This file was automatically generated by EvoSuite
* Thu Oct 10 01:36:54 GMT 2019
*/
package Tutorial_Maven;
import org.junit.Test;
import static org.junit.Assert.*;
import static org.evosuite.runtime.EvoAssertions.*;
import Tutorial_Maven.Stack;
import org.evosuite.runtime.EvoRunner;
import org.evosuite.runtime.EvoRunnerParameters;
import org.junit.runner.RunWith;
@RunWith(EvoRunner.class) @EvoRunnerParameters(mockJVMNonDeterminism = true, useVFS = true, useVNET = true, resetStaticState = true, separateClassLoader = true, useJEE = true)
public class Stack_ESTest extends Stack_ESTest_scaffolding {
/**判断栈空测试-1*/
@Test(timeout = 4000)
public void test0() throws Throwable {
Stack<Object> stack0 = new Stack<Object>();
assertTrue(stack0.isEmpty());
stack0.push(stack0);
stack0.push(stack0);
stack0.pop();
assertFalse(stack0.isEmpty());
}
/**判断栈空测试-2*/
@Test(timeout = 4000)
public void test1() throws Throwable {
Stack<Object> stack0 = new Stack<Object>();
stack0.push((Object) null);
assertFalse(stack0.isEmpty());
stack0.pop();
assertTrue(stack0.isEmpty());
}
@Test(timeout = 4000)
public void test2() throws Throwable {
Stack<String> stack0 = new Stack<String>();
boolean boolean0 = stack0.isEmpty();
assertTrue(boolean0);
}
@Test(timeout = 4000)
public void test3() throws Throwable {
Stack<Object> stack0 = new Stack<Object>();
assertTrue(stack0.isEmpty());
Integer integer0 = new Integer(724);
stack0.push(integer0);
boolean boolean0 = stack0.isEmpty();
assertFalse(boolean0);
}
/**测试异常*/
@Test(timeout = 4000)
public void test4() throws Throwable {
Stack<Object> stack0 = new Stack<Object>();
// Undeclared exception!
try {
stack0.pop();
fail("Expecting exception: IllegalArgumentException");
} catch(IllegalArgumentException e) {
//
// Stack empty
//
verifyException("Tutorial_Maven.Stack", e);
}
}
/**测试入栈和出栈*/
@Test(timeout = 4000)
public void test5() throws Throwable {
Stack<Object> stack0 = new Stack<Object>();
Integer integer0 = new Integer(724);
stack0.push(integer0);
stack0.push(stack0);
stack0.push(stack0);
Object object0 = new Object();
stack0.push(stack0);
stack0.push(object0);
stack0.push(object0);
stack0.push(object0);
stack0.push(object0);
stack0.push(object0);
stack0.push("");
// Undeclared exception!
try {
stack0.push("");
fail("Expecting exception: IllegalArgumentException");
} catch(IllegalArgumentException e) {
//
// Stack exceeded capacity!
//
verifyException("Tutorial_Maven.Stack", e);
}
}
}
手工测试类只有一个判断栈空操作。假设您对这些测试套件感到满意，我们可以将它们集成到源代码树中。 默认情况下，JUnit 测试应该位于 Maven 项目的 src / test / java 中，因此 EvoSuite 将在其中放置测试套件。 为此，请调用以下命令
mvn evosuite:export
现在，您应该将测试套件复制到 src / test / java-确保它们在那里
o 天，我文件路径写错了。。。。我就说，既然已经产生了测试，那就先注释掉 pom 文件，开始导出
执行 evosuite 产生的测试
现在我们在源代码树中有了这些测试，执行它们将是很棒的。 使用 Maven，可以通过调用测试生命周期阶段来完成
mvn test
jdbc 那部分测试报错先不看，先看官方那个例子
请注意，测试的数量不可避免地会有所不同– EvoSuite 使用随机算法生成测试，因此每次调用它时，您都会得到不同的结果。
将 EvoSuite 测试与开发人员编写的测试分开
当我们使用 mvn evosuite：export 导出测试时，它们被复制到 src / test / java 中，这是 Maven 希望所有测试都在的位置。 有时，开发人员可能更愿意将自己的测试与生成的测试分开。
假设我们不希望在 src / test / java 中生成测试。 删除我们已经在那里导出的测试
~/IdeaProjects/JdbcDemo » rm -r src/test/java/jdbc src/test/java/Tutorial_Maven
-r是因为删除的是文件夹
导出目标提供了一个属性，用于指定将测试导出到的位置–回想一下，我们可以使用以下命令来获取有关此目标的详细信息，有两种方式可以导出到指定位置
mvn evosuite:export -DtargetFolder=src/test/evosuite
或者在 pom 中配置
<properties>
<targetFolder>src/test/evosuite</targetFolder>
</properties>
与开发人员书写测试一起执行 EvoSuite 测试
为了确保该工具仅对 EvoSuite 测试有效，我们需要为 EvoSuite 测试添加初始化侦听器。 为此，将以下部分添加到 pom.xml 文件的<build>部分的<plugins>部分中
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.17</version>
<configuration>
<properties>
<property>
<name>listener</name>
<value>org.evosuite.runtime.InitializingListener</value>
</property>
</properties>
</configuration>
</plugin>
【参考来源】http://www.evosuite.org/documentation/tutorial-part-3/
收集有关测试生成结果的数据
选择输出变量进行数据收集
生成数据的基本分析
使用 EvoSuite 运行大型实验
实验前准备 - 当然是下载官方提供的项目咯
对于本教程的第三部分，我们将研究如何收集有关测试生成的数据，这是在测试生成上运行实验时通常需要的。 我们将使用一个简单的示例场景：默认情况下，EvoSuite 使用不同覆盖标准的组合。 与仅将分支覆盖范围用作目标条件相比，这种组合有什么影响？ 一个合理的假设是，这种组合会导致更多的测试和更好的测试套件。 但这是真的吗？ 让我们做一些实验来找出答案！
实验将涉及在多个类中使用其默认配置运行 EvoSuite，并将其配置为仅使用分支覆盖率，然后对所得测试套件进行不同的测量。 在进行此类实验时，类别的选择会影响我们得出的结论的概括程度：如果我们使用非常具体且很小的类别选择，那么无论我们的发现如何，它们可能仅与特定类型的类别相关。 因此，我们通常希望选择尽可能多的，尽可能多样的并且具有代表性的类，以便获得概括的结果。
wget http://evosuite.org/files/tutorial/Tutorial_Experiments.zip
unzip Tutorial_Experiments.zip
cd Tutorial_Experiments
mvn compile
//下载依赖项
mvn dependency:copy-dependencies -DincludeScope=runtime
此命令下载所有依赖项 jar 文件，并将它们放入 target / dependency 目录。 使用-DincludeScope = runtime 将范围指定为运行时的原因是，该项目具有对 JUnit 和 EvoSuite 的测试依赖关系 - 但是这些依赖关系都不是为了为被测类生成一些测试所必需的，我们只需要 编译和运行时依赖项。因此，完整的项目类路径由 target / classes 中的类和 jar 文件 target / dependency / commons-collections-3.2.2.jar 组成。 要创建保存此类路径的 evosuite.properties 文件，请使用以下命令:
$EVOSUITE -setup target/classes target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
然后在 evosuite.properties 文件内的顶部指定路径
CP=target/classes:target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
首先下载 jar 包，地址http://www.evosuite.org/downloads/
java -jar evosuite-1.0.6.jar -setup target/classes target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
使用 Evosuite 收集数据
一定要记住更改 POM 文件后，要导入依赖
mvn dependency:copy-dependencies -DincludeScope=runtime
然后编译
mvn compile
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -class Tutorial_Experiments.Person zhengjiani@zhengjianideMacBook-Pro
* EvoSuite 1.0.6
* Going to generate test cases for class: Tutorial_Experiments.Person
* Starting client
* Properties loaded from /Users/zhengjiani/IdeaProjects/JdbcDemo/evosuite-files/evosuite.properties
* Connecting to master process on port 10356
* Analyzing classpath:
- target/classes
- target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
* Finished analyzing classpath
* Generating tests for class Tutorial_Experiments.Person
* Test criteria:
- Line Coverage
- Branch Coverage
- Exception
- Mutation testing (weak)
- Method-Output Coverage
- Top-Level Method Coverage
- No-Exception Top-Level Method Coverage
- Context Branch Coverage
* Setting up search algorithm for whole suite generation
* Total number of test goals:
- Line 6
- Branch 3
- Exception 0
- MutationFactory 0
- Output 6
- Method 3
- MethodNoException 3
- CBranchFitnessFactory 3
[Progress:> 0%] [Cov:> 0%]* Using seed 1570678542089
* Starting evolution
[Progress:> 0%] [Cov:===================================100%]
* Search finished after 0s and 0 generations, 5315 statements, best individual has fitness: 1.0
* Minimizing test suite
* Going to analyze the coverage criteria
* Coverage analysis for criterion LINE
* Coverage of criterion LINE: 100%
* Total number of goals: 6
* Number of covered goals: 6
* Coverage analysis for criterion BRANCH
* Coverage of criterion BRANCH: 100%
* Total number of goals: 3
* Number of covered goals: 3
* Coverage analysis for criterion EXCEPTION
* Coverage of criterion EXCEPTION: 100% (no goals)
* Coverage analysis for criterion WEAKMUTATION
* Coverage of criterion WEAKMUTATION: 100% (no goals)
* Coverage analysis for criterion OUTPUT
* Coverage of criterion OUTPUT: 100%
* Total number of goals: 6
* Number of covered goals: 6
* Coverage analysis for criterion METHOD
* Coverage of criterion METHOD: 100%
* Total number of goals: 3
* Number of covered goals: 3
* Coverage analysis for criterion METHODNOEXCEPTION
* Coverage of criterion METHODNOEXCEPTION: 100%
* Total number of goals: 3
* Number of covered goals: 3
* Coverage analysis for criterion CBRANCH
* Coverage of criterion CBRANCH: 100%
* Total number of goals: 3
* Number of covered goals: 3
* Generated 6 tests with total length 12
* Resulting test suite's coverage: 100% (average coverage for all fitness functions)
* Generating assertions
* Resulting test suite's mutation score: 100%
* Compiling and checking tests
* Writing JUnit test case 'Person_ESTest' to evosuite-tests
* Done!
* Computation finished
查看文件 evosuite-report/statistics.csv
该文件为逗号分隔值格式。 第一行包含显示各个列所包含内容的标题，然后各行包含实际数据。 第一列包含我们测试的类的名称（tutorial.Person）。 第二列向我们显示了我们使用的覆盖标准–在这种情况下，我们将看到 EvoSuite 默认使用的标准的完整列表，以分号分隔。 第三列告诉我们已实现的覆盖率–在这种情况下为 1.0，这意味着我们有 100％的覆盖率（是的！），这是根据覆盖率目标与总目标的比率计算得出的（最后两列）。
TARGET_CLASS,criterion,Coverage,Total_Goals,Covered_Goals
Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1.0,24,24
让我们再测试一些类，使用分支覆盖率
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -class Tutorial_Experiments.Person -criterion branch zhengjiani@zhengjianideMacBook-Pro
* EvoSuite 1.0.6
* Going to generate test cases for class: Tutorial_Experiments.Person
* Starting client
* Properties loaded from /Users/zhengjiani/IdeaProjects/JdbcDemo/evosuite-files/evosuite.properties
* Connecting to master process on port 9487
* Analyzing classpath:
- target/classes
- target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
* Finished analyzing classpath
* Generating tests for class Tutorial_Experiments.Person
* Test criterion:
- Branch Coverage
* Setting up search algorithm for whole suite generation
[Progress:> 0%] [Cov:> 0%]* Total number of test goals: 3
* Using seed 1570678801008
* Starting evolution
[Progress:> 0%] [Cov:===================================100%]
* Search finished after 1s and 0 generations, 5395 statements, best individual has fitness: 0.0
* Minimizing test suite
* Going to analyze the coverage criteria
* Coverage analysis for criterion BRANCH
* Coverage of criterion BRANCH: 100%
* Total number of goals: 3
* Number of covered goals: 3
* Generated 2 tests with total length 4
* Resulting test suite's coverage: 100%
* Generating assertions
* Resulting test suite's mutation score: 100%
* Compiling and checking tests
* Writing JUnit test case 'Person_ESTest' to evosuite-tests
* Done!
* Computation finished
然后 evosuite-report/statistics.csv 文件更新
TARGET_CLASS,criterion,Coverage,Total_Goals,Covered_Goals
Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1.0,24,24
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,1.0,3,3
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,1.0,3,3
设置输出变量
我们可以生成的数据不仅仅是数据文件到目前为止向我们显示的列。 EvoSuite 具有属性 output_variables，该属性确定应将哪些值写入 statistics.csv 文件。在做这件事之前先删除旧的.csv 文件。
rm evosuite-report/statistics.csv
输出变量主要有两种类型 1）运行时变量，即为计算的结果（coverage）。2）而属性是我们可以设置的输入属性。 例如，TARGET_CRITERION 和 coverage 是属性，而 Total_Goals 和 Covered_Goals 是运行时变量。
总而言之，对于我们的实验，我们希望获得以下数据
Class under test (TARGET_CLASS)
变量列表以逗号分隔的形式传递给 output_varibles 属性。 让我们尝试一下
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -class Tutorial_Experiments.Company -criterion branch -Doutput_variables=TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
* EvoSuite 1.0.6
* Going to generate test cases for class: Tutorial_Experiments.Company
* Starting client
* Properties loaded from /Users/zhengjiani/IdeaProjects/JdbcDemo/evosuite-files/evosuite.properties
* Connecting to master process on port 13621
* Analyzing classpath:
- target/classes
- target/dependency/commons-collections-3.2.2.jar
* Finished analyzing classpath
* Generating tests for class Tutorial_Experiments.Company
* Test criterion:
- Branch Coverage
* Setting up search algorithm for whole suite generation
[Progress:> 0%] [Cov:> 0%]* Total number of test goals: 2
* Using seed 1570688573084
* Starting evolution
[Progress:> 0%] [Cov:===================================100%]
* Search finished after 1s and 0 generations, 4923 statements, best individual has fitness: 0.0
* Minimizing test suite
* Going to analyze the coverage criteria
* Coverage analysis for criterion BRANCH
* Coverage of criterion BRANCH: 100%
* Total number of goals: 2
* Number of covered goals: 2
* Generated 1 tests with total length 2
* Resulting test suite's coverage: 100%
* Generating assertions
* Resulting test suite's mutation score: 100%
* Compiling and checking tests
* Writing JUnit test case 'Company_ESTest' to evosuite-tests
* Done!
* Computation finished
因此，我们刚刚生成了一个包含两个语句的测试，该测试杀死了为 EvoSuite 该类生成的所有突变体。
请注意，该断言不包括在 EvoSuite 的语句计数中。 这是因为断言不是作为基于搜索的测试生成的一部分而生成的，而是在后处理步骤中添加的。
运行一个实验
EvoSuite 是随机的：如果连续运行两次，您将获得不同的结果。 这也意味着，如果您在一次运行中得到一个非常大的测试套件，那么在下一轮中您可能会获得一个具有不同大小的测试套件。 通常，当我们使用随机算法时，我们需要进行重复操作，并对统计数据进行统计分析。 因此，我们将对所有类进行测试，并重复 10 次。 此外，我们需要重复两次，一次仅使用分支覆盖，一次使用默认条件。
在开始实验前，还是要删除旧的.csv 文件
使用-prefix表示测试包前缀，我实验无效。。。
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -criterion branch -prefix Tutorial_ -Doutput_variables=TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
我们可以使用-Dconfiguration_id = <name>语法告诉 EvoSuite 为正在运行的特定配置添加名称，然后将该属性包含在输出变量中。 因此，要运行实验，我们需要以下两个命令，一个用于分支覆盖，一个用于默认组合
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -criterion branch -prefix Tutorial_Experiments -Doutput_variables=TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
~/IdeaProjects/JdbcDemo » java -jar evosuite-1.0.6.jar -Dconfiguration_id=Default -criterion branch -prefix Tutorial_Experiments -Doutput_variables=configuration_id,TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
现在输出中有 configuration_id 了
我们需要确定的不是在一种特定的运行中一种配置是否优于另一种配置，而是平均而言。 因此，我们需要重复几次实验，并做一些更严格的分析。
一种简单的重复方法是将调用简单地包装在 bash 循环中以运行它，例如 5 次
~/IdeaProjects/JdbcDemo » for I in {1..5}; do java -jar evosuite-1.0.6.jar -Dconfiguration_id=Branch -criterion branch -prefix Tutorial_Experiments -Doutput_variables=TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore ; done
-------------------------两条命令啊，分两次执行-------------------------------------------
for I in {1..5}; do java -jar evosuite-1.0.6.jar -Dconfiguration_id=Default -prefix Tutorial_Experiments -Doutput_variables=configuration_id,TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore ; done
后期还是用脚本写吧。。。在控制台里太造孽了
这将需要一段时间。 实际上，对于严肃的实验而言，重复 5 次甚至不是一个合适的数目，理想情况下，您希望重复 30 次或更多次才能获得代表性的结果。 稍后我们将讨论如何进行较大的实验。
您可能会注意到分支覆盖范围的运行速度更快–这是因为 EvoSuite 一旦达到 100％的分支覆盖范围，就会停止生成测试。 默认配置将包括一些不可行的测试目标，即没有测试的测试目标，在这种情况下，EvoSuite 将尝试生成测试，直到用尽整个时间预算。
第一行命令的执行结果
TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
Tutorial_Experiments.SavingsAccount,BRANCH,3,8,0.7058823529411765
Tutorial_Experiments.BankAccount,BRANCH,2,6,0.8
Tutorial_Experiments.Company,BRANCH,1,2,1.0
Tutorial_Experiments.Owner,BRANCH,1,1,1.0
Tutorial_Experiments.CurrentAccount,BRANCH,2,7,0.6739130434782609
Tutorial_Experiments.Bank,BRANCH,4,15,0.8
Tutorial_Experiments.ATMCard,BRANCH,8,40,0.6666666666666666
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,2,4,0.0
Tutorial_Experiments.ATM,BRANCH,10,72,0.3888888888888889
Tutorial_Experiments.SavingsAccount,BRANCH,3,9,0.7058823529411765
Tutorial_Experiments.BankAccount,BRANCH,2,6,0.8
Tutorial_Experiments.Company,BRANCH,1,2,1.0
Tutorial_Experiments.Owner,BRANCH,1,1,1.0
Tutorial_Experiments.CurrentAccount,BRANCH,2,7,0.6956521739130435
Tutorial_Experiments.Bank,BRANCH,4,11,0.8
Tutorial_Experiments.ATMCard,BRANCH,8,48,0.6666666666666666
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,2,4,0.0
Tutorial_Experiments.ATM,BRANCH,10,74,0.4166666666666667
Tutorial_Experiments.SavingsAccount,BRANCH,2,7,0.8529411764705882
Tutorial_Experiments.BankAccount,BRANCH,2,6,0.8
Tutorial_Experiments.Company,BRANCH,1,2,1.0
Tutorial_Experiments.Owner,BRANCH,1,1,1.0
Tutorial_Experiments.CurrentAccount,BRANCH,2,7,0.6304347826086957
Tutorial_Experiments.Bank,BRANCH,4,13,0.8
Tutorial_Experiments.ATMCard,BRANCH,8,40,0.6666666666666666
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,2,4,0.0
Tutorial_Experiments.ATM,BRANCH,9,70,0.5277777777777778
Tutorial_Experiments.SavingsAccount,BRANCH,3,9,0.7352941176470589
Tutorial_Experiments.BankAccount,BRANCH,2,6,0.8
Tutorial_Experiments.Company,BRANCH,1,2,1.0
Tutorial_Experiments.Owner,BRANCH,1,1,1.0
Tutorial_Experiments.CurrentAccount,BRANCH,3,9,0.5652173913043478
Tutorial_Experiments.Bank,BRANCH,4,15,0.8
Tutorial_Experiments.ATMCard,BRANCH,8,43,0.6666666666666666
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,2,4,0.0
Tutorial_Experiments.ATM,BRANCH,9,68,0.5555555555555556
Tutorial_Experiments.SavingsAccount,BRANCH,3,9,0.6176470588235294
Tutorial_Experiments.BankAccount,BRANCH,2,6,0.8
Tutorial_Experiments.Company,BRANCH,1,2,1.0
Tutorial_Experiments.Owner,BRANCH,1,1,1.0
Tutorial_Experiments.CurrentAccount,BRANCH,2,9,0.7391304347826086
Tutorial_Experiments.Bank,BRANCH,4,9,0.8
Tutorial_Experiments.ATMCard,BRANCH,8,24,0.6666666666666666
Tutorial_Experiments.Person,BRANCH,2,4,0.0
Tutorial_Experiments.ATM,BRANCH,10,76,0.3333333333333333
第二行命令的执行结果
configuration_id,TARGET_CLASS,criterion,Size,Length,MutationScore
Default,Tutorial_Experiments.BankAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,7,23,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Company,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,6,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Owner,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1,1,1.0
Default,Tutorial_Experiments.CurrentAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,13,0.9130434782608695
Default,Tutorial_Experiments.Bank,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,9,0.8
Default,Tutorial_Experiments.ATMCard,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,14,77,0.6666666666666666
Default,Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,6,12,1.0
Default,Tutorial_Experiments.ATM,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,16,123,0.4166666666666667
Default,Tutorial_Experiments.SavingsAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,13,0.9411764705882353
Default,Tutorial_Experiments.BankAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,7,22,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Company,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,6,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Owner,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1,1,1.0
Default,Tutorial_Experiments.CurrentAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,12,0.9130434782608695
Default,Tutorial_Experiments.Bank,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,15,0.8
Default,Tutorial_Experiments.ATMCard,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,13,63,0.6666666666666666
Default,Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,6,12,1.0
Default,Tutorial_Experiments.ATM,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,16,118,0.4166666666666667
Default,Tutorial_Experiments.SavingsAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,10,0.9411764705882353
Default,Tutorial_Experiments.BankAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,8,23,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Company,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,6,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Owner,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1,1,1.0
Default,Tutorial_Experiments.CurrentAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,12,0.8043478260869565
Default,Tutorial_Experiments.Bank,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,11,0.8
Default,Tutorial_Experiments.ATMCard,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,14,70,0.6666666666666666
Default,Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,6,12,1.0
Default,Tutorial_Experiments.ATM,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,15,111,0.4166666666666667
Default,Tutorial_Experiments.SavingsAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,11,0.9411764705882353
Default,Tutorial_Experiments.BankAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,8,24,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Company,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,6,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Owner,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1,1,1.0
Default,Tutorial_Experiments.CurrentAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,10,0.8695652173913043
Default,Tutorial_Experiments.Bank,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,9,0.8
Default,Tutorial_Experiments.ATMCard,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,14,68,0.6666666666666666
Default,Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,6,12,0.0
Default,Tutorial_Experiments.ATM,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,14,105,0.5277777777777778
Default,Tutorial_Experiments.SavingsAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,13,0.9411764705882353
Default,Tutorial_Experiments.BankAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,7,21,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Company,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,6,1.0
Default,Tutorial_Experiments.Owner,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,1,1,1.0
Default,Tutorial_Experiments.CurrentAccount,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,3,8,0.8695652173913043
Default,Tutorial_Experiments.Bank,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,4,12,0.8
Default,Tutorial_Experiments.ATMCard,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,14,66,0.6666666666666666
Default,Tutorial_Experiments.Person,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,6,12,0.0
Default,Tutorial_Experiments.ATM,LINE;BRANCH;EXCEPTION;WEAKMUTATION;OUTPUT;METHOD;METHODNOEXCEPTION;CBRANCH,17,131,0.3611111111111111
分析结果
easy_install numpy
easy_install matplotlib
easy_install pandas
上面结果太乱，我们用 python 写个脚本来分析一下，脚本应该和 statistics.csv 文件放在一起并且命名为 analy-data.py
#!/usr/bin/python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.read_csv('statistics.csv') # Make sure the path is correct
bp = df.boxplot(column='Size', by='configuration_id')
bp = df.boxplot(column='Length', by='configuration_id')
bp = df.boxplot(column='MutationScore', by='configuration_id')
plt.show()
最后一条命令（plt.show（））将使用 matplotlib 打开三个图的三个窗口。在所有图中，我们可以清楚地看到，分支覆盖范围平均产生的测试更少，语句更少，并且这些测试的突变得分更低。
执行python3 analy-data.py
尽管在箱图中可以看到这种差异，但是在科学的背景下，最好还是使用统计分析来证明这种差异。特别是，我们通常希望量化效果的大小，并且希望量化对差异的信心。对于这些值中的第一个，可以使用不同的效果大小测量。让我们使用 [Cohen’s-d（https://en.wikiversity.org/wiki/Cohen%27s_d-1，1] 范围内的值。为了量化我们对结果的信心，我们将使用众所周知的 [p 值（https://en.wikipedia.org/wiki/P-value）]，这是观察到的结果无效的可能性我们实际测试的内容。要计算 p 值，我们需要选择适当的统计检验。让我们使用 Wilcoxon 等级检验，但统计检验的选择实际上超出了本教程。幸运的是，统计测试可以作为 SciPy 的一部分使用，因此请确保已安装）]，它是 [.
pip install scipy
我们执行统计测试所需要做的就是创建值数组，并将其作为参数传递给 scipy.stats.wilcoxon 函数，该函数随后将为我们提供 p 值。 通常，小于 0.05 的 p 值被视为具有统计意义的结果的证据，因此这就是我们所希望的。
为了产生用于统计检验的输入数组，我们可以再次使用 pandas 库； 我们只需要选择数据的子集。 例如，要选择属于默认配置的所有数据，我们将使用 df [df ['configuration_id] =='Default'] 过滤数据集。 在结果数据中，我们可以选择列，例如 尺寸。 要计算 Cohen 的 d，我们只需从 Stackoverflow 中提取一个片段：
#!/usr/bin/python
import pandas as pd
from scipy.stats import wilcoxon
from numpy import mean, std # version >= 1.7.1 && <= 1.9.1
from math import sqrt
# From http://stackoverflow.com/questions/21532471/how-to-calculate-cohens-d-in-python
def cohen_d(x,y):
return (mean(x) - mean(y)) / sqrt((std(x, ddof=1) ** 2 + std(y, ddof=1) ** 2) / 2.0)
df = pd.read_csv('statistics.csv')
cat1 = df[df['configuration_id']=='Default']
cat2 = df[df['configuration_id']=='Branch']
for column in ['Size', 'Length', 'MutationScore']:
print "%s: %.2f (%f)" % (column, cohen_d(cat1[column], cat2[column]), wilcoxon(cat1[column], cat2[column]).pvalue)
这个代码我运行后报错。。。有知道的小伙伴可以告诉我。。。
~/IdeaProjects/JdbcDemo/evosuite-report » python3 analy-data1.py zhengjiani@zhengjianideMacBook-Pro
Traceback (most recent call last):
File "analy-data1.py", line 15, in <module>
print(column, cohen_d(cat1[column], cat2[column]), wilcoxon(cat1[column], cat2[column]).pvalue)
File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/scipy/stats/morestats.py", line 2848, in wilcoxon
raise ValueError('The samples x and y must have the same length.')
ValueError: The samples x and y must have the same length.
其他有用的变量【这个实验我没有做，感兴趣的可以看哈】
要获得可用输出变量的完整概述，当前最好的地方是源代码，尤其是文件 [RuntimeVariable.java（https://github.com/EvoSuite/evosuite/blob/master/client/src/main/java/org/evosuite/statistics/RuntimeVariable.java）]。
例如，如果您想知道某些值随时间变化的方式，可以使用时间轴变量为您捕获这些数据。 假设我们想了解分支覆盖范围在搜索的前 30 秒如何演变，并且我们想每秒采样一次。 为此，我们将添加一个输出变量 “ CoverageTimeline”，并使用-Dtimeline_interval = 1000 指定采样间隔：
当我们指定总共 30 秒的时间预算（-Dsearch_budget = 30）时，statistics.csv 文件现在将具有 30 列标记为 CoverageTimeline_T1 的列，直到 CoverageTimeline_T30，并分别显示搜索的每一秒的值。
再举一个有趣的例子，BranchCoverageBitString 变量将产生一个字符串 “ 0” 和 “ 1”，其中每个数字代表程序中的一个分支，而 1 则表示该分支已被覆盖。 该位串使我们能够比较特定分支是否被特定配置覆盖。
运行大型实验《并行化》
运行大型实验时，EvoSuite 在命令行上显示的进度条将浪费日志文件中的空间。通过添加-Dshow_progress = false 禁用它。
当并行运行多个 EvoSuite 作业时，请确保它们不要尝试写入同一 evosuite-report / statistics.csv，因为同时访问会破坏该文件。而是使用属性-Dreport_dir = <目录>为不同的作业设置不同的目录。实验完成后，您将需要再次将单个结果文件聚合到一个大数据文件中。
主要从下面 4 个方面扩展
预先准备
获取 Evosuite 的源码
git clone https://github.com/EvoSuite/evosuite.git
源代码被组织成几个 Maven 子模块。 也就是说，刚签出的源代码的主目录中有一个父 pom.xml，然后在子目录中有几个单独的子项目。 让我们仔细看一下主要的子模块
master：EvoSuite 使用主客户端架构，因为执行随机生成的测试时可能会出错（例如，我们可能会耗尽内存）。 客户端会不时地将当前的搜索结果发送到主进程，这样即使出现问题，最终我们仍然会进行一些测试。 主模块处理命令行上的用户输入（例如，解析命令行选项），然后生成客户端进程以进行实际的测试生成。
client：客户端承担了所有繁重的工作。 遗传算法位于此处，它是算法使用的测试用例和测试套件的内部表示形式，搜索运算符，执行测试用例的机制，生成跟踪信息以从中计算适用性值所需的所有字节码工具。
runtime：这是运行时库，即确定测试执行确定性所需的所有工具，模拟的 Java API 等。
plugins：这里有几个子项目，它们是各种第三方工具（如 Maven，IntelliJ，Eclipse 或 Jenkins）的插件。
除了这些 Maven 模块之外，还有其他几个模块或子目录。 通常，您将不需要访问其中任何一个，但是如果您好奇它们是什么，则可以
standalone_runtime：该库中没有源代码，这只是一个 Maven 子模块，它生成一个独立的 jar 文件，即，其中包含运行时库的所有依赖项
shaded：这里也没有源代码。 这是一个 Maven 模块，它生成 EvoSuite 的版本，其中，包名称从 org.evosuite 重命名为其他名称。 这是为了允许将 EvoSuite 应用于自身（否则将无法正常运行，因为 EvoSuite 拒绝使用其自己的代码）。
generated：这是一个子模块，我们在其中放置 EvoSuite 生成的测试以测试 EvoSuite。 这项工作仍在进行中。
release_results：这不是 Maven 子模块，它只是代表我们每次执行发布时在 SF110 数据集上进行的实验结果的数据集合。
src：这里没有 Java 源代码，只有一些与 Maven 相关的元数据。
removed：一些源代码文件未在主源代码树中使用，但对于保留作为参考很有用。
构建 EvoSuite
mvn compile
IDE 很可能会自动为您执行此操作。 但是，重要的是您的 IDE 支持 Maven，并且已将项目配置为 Maven 项目。 如果您尚未执行此操作，则会收到错误消息，提示编译器无法在 org.evosuite.xsd 包中找到类。 jaxb 会基于 XML 模式自动生成这些类，只有在您使用 Maven 正确编译了项目的情况下，才能完成这些类。
回顾本教程的第 1 部分，EvoSuite 发行版包含两个 jar 文件 - 一个具有独立的运行时依赖项，另一个用于测试生成。 您可以通过调用以下命令生成它们：
mvn package
EvoSuite jar 文件主要由以下主子模块生成：master / target / evosuite-master-1.0.4-SNAPSHOT.jar。 您可以通过使用 Java 调用可执行文件来验证这种情况。(这一步我就不做了。。)
java -jar master/target/evosuite-master-1.0.4-SNAPSHOT.jar
省略一部分，直接看扩展遗传算法
现在，让我们对 EvoSuite 进行一些更改。 我们将考虑的第一个示例场景是实际的搜索算法。 您可能知道，EvoSuite 使用遗传算法来驱动测试生成。 简而言之，这意味着存在大量候选解决方案（染色体，在这种情况下为测试套件），并且这些测试套件是使用旨在模拟自然进化的搜索运算符进行进化的。 适应度函数估计每个候选解决方案的质量。 优胜劣汰的个体繁殖的可能性最高，如果选择繁殖的个体，那么两个母体个体将使用交叉算子组合在一起以产生两个新的子孙个体，然后突变对这些子代进行较小的改变。
所有这些都在org.evosuite.ga软件包的客户端模块中实现。 有一个抽象的超类org.evosuite.ga.metaheuristics，然后有几个具体的实现，例如 StandardGA，SteadyStateGA 或 EvoSuite 的默认值 MonotonicGA。 如果查看 GeneticAlgorithm 类，您将看到搜索算法具有很多成员，例如选择运算符selectionFunction，交叉运算符crossoverFunction 和总体（种群）。 种群是一个列表，因为根据其适合度对个人进行排名； 该值由 FitnessFunctions 计算。 反过来，这是一个列表，因为 EvoSuite 通常同时使用多个适应功能，并且每个适应功能都有一个适应值。
如果您想了解有关遗传算法如何工作的更多详细信息，可以阅读 [https://www.cs.colostate.edu/~genitor/MiscPubs/tutorial.pdf（或网络上无数的一些教程）。
如您所见，默认情况下，GeneticAlgorithm 类使用 SinglePointCrossOver 实例化。 让我们仔细看看该类的外观–在编辑器中打开org.evosuite.ga.operators.crossover.SinglePointCrossover类。 该类扩展了抽象类 CrossOverFunction，并实现了 crossOver 方法。 该方法接收两个个体作为父级，并随机选择两个交叉点 point1 和 point2，两个个体中的每一个。 然后，它克隆了父母，并在生成的个体上调用了交叉方法来完成实际工作。 这就是元启发式搜索算法的优点：该算法与染色体代表的无关。
假设我们要实现一个替代的交叉算子，该算子总是在中间切掉染色体，而现有的交叉算子全都选择随机的交换点。 让我们在客户端模块（文件 client / src / main / java / org / evosuite / ga / operators / crossover / MiddleCrossOver.java）中创建一个新的 Java 类 org.evosuite.ga.operators.crossover.MiddleCrossOver。 该类应扩展抽象类 CrossOverFunction，这意味着它必须实现方法 crossOver。 因此，骨架看起来像这样
package org.evosuite.ga.operators.crossover;
import org.evosuite.ga.Chromosome;
import org.evosuite.ga.ConstructionFailedException;
public class MiddleCrossOver extends CrossOverFunction {
@Override
public void crossOver(Chromosome parent1, Chromosome parent2) throws ConstructionFailedException {
// TODO
// 因此，我们需要检查的第一件事是我们的个体是否有多个测试用例。 如果他们没有，我们将无法进行任何交叉
if (parent1.size() < 2 || parent2.size() < 2) {
return;
}
// 在此之后，我们可以假设两个亲本染色体都至少进行了两次测试，因此我们可以计算它们各自的中间值
int middle1 = (int) Math.round(parent1.size() / 2.0);
int middle2 = (int) Math.round(parent2.size() / 2.0);
// EvoSuite中的交叉算子会在原处更改染色体。 这意味着我们首先需要将后代创建为父母的直接副本
Chromosome t1 = parent1.clone();
Chromosome t2 = parent2.clone();
// 现在，我们可以使用crossOver方法更改后代，该方法将（1）与之相交的另一条染色体作为参数，（2）调用该方法的染色体中的交点，以及（3）与之相交的交点。 另一条染色体
parent1.crossOver(t2, middle1, middle2);
parent2.crossOver(t1, middle2, middle1);
}
}
为了实现这种交叉功能，我们需要了解一个重要方面：遗传算法的教科书示例通常会假设染色体中固定数量的基因。 但是，与遗传算法的许多其他标准应用程序不同，EvoSuite 中的个体大小可能会有所不同，因为我们甚至在开始搜索之前就无法知道正确数量的测试用例。 因此，每个个体的 “中间” 是不同的
它行得通吗？ 让我们写一个测试案例来找出答案。 让我们添加一个新文件client / src / test / java / org / evosuite / ga / operators / crossover / MiddleCrossOverTest.java。
客户端模块中的测试具有用于测试的 DummyChromosome 实现。 DummyChromosome 需要一个整数列表，并进行突变和交叉。 例如，我们可以为不同大小（例如 4 和 2）的父母创建，然后检查生成的个体是否具有正确的基因。 例如，测试可能如下所示
例如正交测试（pairwise testing）中我们要覆盖所有的方法调用对。
public class Foo {
public void bar() { ... }
public void foo() { ... }
public void zoo() { ... }
}
根据默认的覆盖标准，EvoSuite 的目标是尽可能全面覆盖这三种方法。 有了成对方法覆盖的新思想，我们希望 EvoSuite 还可以创建对象，这些对象依次调用 bar 和 foo，bar 和 zoo 以及 foo 和 zoo。
EvoSuite 中的覆盖标准作为适应性函数实现。 对于每个覆盖标准，有三个主要类别
您可以在org.evosuite.coverage包的客户端模块中找到大量示例。
让我们添加一个新包：org.evosuite.coverage.methodpair。 我们将从为单个测试添加适应度函数开始。 尽管EvoSuite 的默认设置是演化测试套件而不是单个测试，但是 EvoSuite 也可以演化包含个体的种群，例如，使用基线方法-generateTests，或使用新的多目标 “ MOSA” 方法-generateMOSuite。 此外，即使 EvoSuite 开发了测试套件，所有后处理都要求将覆盖标准表示为一组测试适用性函数。 创建类org.evosuite.coverage.methodpair.MethodPairTestFitness。 此类将从org.evosuite.testcase.TestFitnessFunction继承
public class MethodPairTestFitness extends TestFitnessFunction {
//测试适应性函数是针对特定的一对方法实例化的，因此我们需要将这些方法的名称存储在适应性函数中。 让我们简单地使用字符串来记住类名和两个方法的名称:
private final String className;
private final String methodName1;
private final String methodName2;
//当然，我们还需要常用的样板代码来处理这些属性的设置和读取。 我们将在构造函数中设置这些值，并添加一些getter：
public MethodPairTestFitness(String className, String methodName1, String methodName2) {
this.className = className;
this.methodName1 = methodName1;
this.methodName2 = methodName2;
}
public String getClassName() {
return className;
}
public String getMethodName1() {
return methodName1;
}
public String getMethodName2() {
return methodName2;
}
/**ExecutionResult是运行测试用例结果所包含的信息（执行轨迹，抛出异常），事实上，方法getFitness(TesChromosome individual)在测试适应度函数时可以简单的运行测试并且产生这个结果， EvoSuite的一个重要功能是仅在更改后重新执行测试用例。ExecutionResult是TestChromosome类的缓存，如果我们想计算未经变异的测试的适应度，我们可以简单的使用缓存结果，而不是重新运行测试，这节省了大量时间*/
@Override
public double getFitness(TestChromosome individual, ExecutionResult result) {
// 让我们为适应性值定义一个变量。 我们将用1.0进行初始化，并将最佳值定义为0.0
double fitness = 1.0;
// 现在，我们只需要遍历测试的所有语句，选择MethodStatements和ConstructorStatements，检查是否有一对，并更新fitness的值以反映这一点（即，如果发现，则将其设置为0 我们正在寻找的方法对）。
Set<Integer> exceptionPositions = result.getPositionsWhereExceptionsWereThrown();
for (Statement stmt : result.test) {
// TODO: check if we have hit a pair
if(exceptionPositions.contains(stmt.getPosition()))
break;
if ((stmt instanceof MethodStatement || stmt instanceof ConstructorStatement)) {
// TODO: Handle name of method
EntityWithParametersStatement ps = (EntityWithParametersStatement)stmt;
String className = ps.getDeclaringClassName();
String methodName = ps.getMethodName() + ps.getDescriptor();
if(haveSeenMethod1) {
if (this.className.equals(className) && this.methodName2.equals(methodName)) {
fitness = 0.0;
break;
}
} else if (this.className.equals(className) && this.methodName1.equals(methodName)) {
haveSeenMethod1 = true;
fitness = 0.5;
} else {
haveSeenMethod1 = false;
}
}
if(exceptionPositions.contains(stmt.getPosition()))
break;
}
updateIndividual(this, individual, fitness);
return fitness;
}
// 进行一些内务处理需要调用updateIndividual，特别是每个染色体都存储了用于评估其的每个适应度函数的最后适应度值。
// TestChromossome的基因型之间存在差异，例如：这是调用序列，并且是测试用例的结果：测试执行过程中的语句可能导致未捕获的异常。默认情况下，EvoSuite遇到第一个异常后立即停止执行，但也可以将其配置为继续执行（属性。BREAK_ON_EXCEPTION），因此，基因型可能包含方法对，但测试执行实际上并未到达它们。我们可以从ExecutionResult获取有关异常的信息，例如，通过调用方法getPositionsWhereExceptionsWereThrown，该方法返回发生异常的位置集。 让我们在循环之前添加以下行
// 为简单起见，让我们在发现异常后立即停止查看方法对； 也就是说，一旦遇到引发异常的语句，我们需要停止对语句的迭代
// 剩下要做的唯一事情就是比较一个给定的语句是否与我们要寻找的一对匹配。 为此，我们首先需要首先知道该语句是MethodStatement还是ConstructorStatement，例如
}
}
}
到目前为止，这很容易。适应度函数功能的主要部分是 getFitness 方法，我们必须重写该方法。
这是重载的方法；有一个版本将TestChromosome作为输入，而另一个版本将TestChromosome和ExecutionResult作为输入。
org.evosuite.testcase.TestChromosome类是方法调用序列的遗传编码。
如果查看该类，将看到它包含类org.evosuite.testcase.TestCase的测试用例，然后 TestChromosome 的主要功能在于 mutate 和 crossover 方法。
反过来，TestCase 接口由org.evosuite.testcase.DefaultTestCase类实现，该类由org.evosuite.testcase.Statement实现的列表组成。在org.evosuite.testcase.statements包中实现了各种不同类型的语句，最好再仔细研究一下该包。对于每个语句类，最关键的功能可能是 execute 方法的实现，这是 Java Reflectionon 用于执行测试的地方。每个语句类还利用许多 VariableReference 实例 - 这些是测试中使用的变量，并指向由测试的语句创建的对象。在 EvoSuite 中，每个语句都创建一个这样的 VariableReference-无效方法调用除外。
为了创建 method-pair 覆盖率，我们需要看的两个语句是ConstructorStatement和MethodStatement。顾名思义，它们分别调用构造函数和方法。此信息由以下三种方法提供：getDeclaringClass，getMethodName和getDescriptor。什么是描述符？描述符表示方法所采用的参数及其返回的值（请参阅 [StackOverflow 说明（http://stackoverflow.com/questions/7526483/what-is-the-difference-between-descriptor-and-signature）]] ）。例如，如果我们有一个方法将两个整数作为输入并返回一个布尔值，则描述符将为 “（II）Z”，其中 I 代表一个整数，Z 则为布尔值。对我们而言，最重要的是描述符使我们能够区分重载方法。由于这通常需要在 EvoSuite 中完成，因此在大多数情况下，EvoSuite 实际上使用方法名称和描述符的串联，而不仅仅是普通方法名称。
org.evosuite.coverage.methodpair.MethodPairFactory
public class MethodPairFactory extends AbstractFitnessFactory<MethodPairTestFitness> {
@Override
public List<MethodPairTestFitness> getCoverageGoals() {
List<MethodPairTestFitness> goals = new ArrayList<>();
String className = Properties.TARGET_CLASS;
Class<?> clazz = Properties.getTargetClass();
Set<String> constructors = getUsableConstructors(clazz);
Set<String> methods = getUsableMethods(clazz);
// pair each constructor with each method and add to goals
for(String constructor : constructors)
for(String method : methods)
goals.add(new MethodPairTestFitness(className, constructor, method));
// pair each method with each other method and add to goals
for(String method1 : methods)
for(String method2 : methods)
goals.add(new MethodPairTestFitness(className, method1, method2));
return goals;
}
protected Set<String> getUsableConstructors(Class<?> clazz) {
Set<String> constructors = new LinkedHashSet<>();
Constructor<?>[] allConstructors = clazz.getDeclaredConstructors();
for (Constructor<?> c : allConstructors) {
if (TestUsageChecker.canUse(c)) {
String methodName = "<init>" + Type.getConstructorDescriptor(c);
constructors.add(methodName);
}
}
return constructors;
}
protected Set<String> getUsableMethods(Class<?> clazz) {
Set<String> methods = new LinkedHashSet<>();
Method[] allMethods= clazz.getDeclaredMethods();
for (Method m : allMethods) {
if (TestUsageChecker.canUse(m)) {
String methodName = m.getName()+ Type.getMethodDescriptor(m);
methods.add(methodName);
}
}
return methods;
}
}
MethodPairSuiteFitness
public class MethodPairSuiteFitness extends TestSuiteFitnessFunction {
@Override
public double getFitness(AbstractTestSuiteChromosome<? extends ExecutableChromosome> suite) {
double fitness = 0.0;
// TODO: calculate fitness value
private final Set<MethodPairTestFitness> allMethodPairs = new HashSet<>();
public MethodPairSuiteFitness() {
methodPairGoals.addAll(new MethodPairFactory().getCoverageGoals());
}
@Override
public double getFitness(AbstractTestSuiteChromosome<? extends ExecutableChromosome> suite)
{
double fitness = 0.0;
List<ExecutionResult> results = runTestSuite(suite);
Set<MethodPairTestFitness> coveredMethodPairs = new HashSet<>();
for(MethodPairTestFitness goal : allMethodPairs) {
for(ExecutionResult result : results) {
if(goal.isCovered(result)) {
coveredMethodPairs.add(goal);
break;
}
if (result.hasTimeout() || result.hasTestException()) {
fitness = allMethodPairs.size();
break;
}
}
}
fitness = methodPairGoals.size() - coveredMethodPairs.size();
updateIndividual(this, suite, fitness);
suite.setNumOfCoveredGoals(this, coveredMethodPairs.size());
if (!allGoals.isEmpty())
suite.setCoverage(this, (double) calledMethodPairs.size() / (double) methodPairGoals.size());
else
suite.setCoverage(this, 1.0);
return fitness;
}
}
具体参考官网哦，十分详细的http://www.evosuite.org/documentation/tutorial-part-4/
我也正在研究这部分，有兴趣的可以一起交流～
最后附上我的 pom.xml 文件的最终配置
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<artifactId>junit</artifactId>
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<dependency> <!-- For the sake of having a dependency -->
<groupId>commons-collections</groupId>
<artifactId>commons-collections</artifactId>
<version>3.2.2</version>
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</dependencies>
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<groupId>org.evosuite.plugins</groupId>
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<version>${evosuiteVersion}</version>
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