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Reading Time: < 1 minutes使用最新版本的Parasoft Jtest，可以轻松地为修改后的代码创建测试，捕获任何Java应用程序的代码覆盖率，并在任何测试框架中优化测试执行。请继续阅读本文了解更多的详细信息。
测试用例的创建和执行以及测量代码覆盖率是现代开发过程的重要组成部分。新发布的Parasoft Jtest 2023.1增加了重要的新功能，使Java开发和QA团队在测试实践中更具有生产力和效率。
通过使用最新版本的Jtest，您可以在Visual Studio code IDE中提高Java代码的质量。此外，代码覆盖和测试影响分析工作流已经扩展，以便支持QA团队，而不需要访问任何测试框架运行的源代码和应用程序测试。
欢迎使用Jtest支持的新成员—Visual Studio Code！
虽然Visual Studio Code实际上并没有那么新，但它作为Java开发团队的IDE越来越受欢迎。最近的调查显示，它现在在Java IDE领域占有大约20%的市场份额。
在这个版本中，我们为Parasoft Jtest添加了一个Visual Studio Code扩展。通过这个扩展，你可以:
当开发团队在他们的应用程序中更改代码时，他们可能会倾向于跳过单元测试，因为他们没有时间编写适当的单元测试集。随着最新版本Parasoft Jtest的发布，这不再是一个难题了!有了这个版本，开发人员可以自动创建单元测试，来专门覆盖他们刚刚更改的代码。更重要的是，新的单元测试被优化为只覆盖新代码中未覆盖的部分，从而消除了冗余测试的产生。
除了为修改后的代码编写新的测试之外，开发人员还需要在提交代码之前运行现有的测试来验证他们的更改。他们通常不知道要运行哪些测试，也不想运行所有测试，因为这可能会花费大量的时间。Parasoft Jtest的单元测试视图解决了这个问题，它向开发人员展示了他们需要重新运行的特定测试，以通过运行这些特定测试的单个操作来验证他们的更改。在这个版本中，受影响的单元测试视图得到了增强，即使没有导入夜间测试运行的覆盖率，也可以显示受影响的单元测试的主要集 (它支持显示完整的测试集)，并且它现在可以指示哪些单元测试是新的，哪些是现有的。
度量代码覆盖率的需求似乎从未像现在这样高。虽然代码覆盖率不能告诉您是否做了足够的测试，但它可以告诉您什么时候没有做足够的测试。使用Parasoft Jtest，开发和QA团队可以从多种测试实践中度量Java应用程序的代码覆盖率，包括单元测试、功能测试、UI测试和手动测试。
在这个版本中，一个重要的新功能是QA团队能够在不访问源代码的情况下，来测量应用程序中的代码覆盖率。在以前的版本中，团队需要分析源代码来建立一个基准的代码集，来衡量代码覆盖率。但是在这个版本中，QA团队现在可以直接扫描应用程序二进制文件，来确定要测量覆盖率的应用程序代码。
此外，新的命令行实用程序jtestcov简化了代码覆盖工作流，并使其更快、更容易。这提供了独立捕获可测试代码的基线集和运行时覆盖率数据的能力，并分别将这些数据上传到Parasoft DTP，在DTP中它们被汇总在一起。
开发团队和QA团队希望优化CI/CD管道中的测试，来将更多的时间投入到代码更改工作中，并尽快获得反馈。在之前的版本中，团队可以使用Jtest的测试影响分析来识别和运行特定的单元测试集，来验证其更改。但我们知道，团队运行的不仅仅是单元测试，还包括功能测试和UI测试。
因此，我们使用新的jtestcov命令行实用程序扩展了Jtest的测试影响分析功能，来识别受影响的功能、UI和其他类型的测试，这些测试需要根据一组代码更改和从这些测试中收集的覆盖率来运行，无论您使用哪个测试框架来运行这些测试。
对于安全性和合规性要求，我们更新了以下静态分析测试配置，以验证源代码的安全性和隐私性：
新版的Jtest支持以下内容：
想了解有关增强功能的更多细节吗？欢迎访问我们的官网。如果您想在开始试用之前了解更多信息，可以向我们的专家请求Demo演示，看看Jtest如何使开发团队的单元测试更容易、更快。
Nathan is Sr. Director of Development at Parasoft. He and his teams develop product capabilities in the areas of API testing (SOAtest), service virtualization (Virtualize), test environment management (CTP), UI testing (Selenic), and static analysis and unit testing (Jtest and C++test). Nathan has been with Parasoft since 2000 and holds multiple patents related to software testing. He oversees product architecture and leads multiple distributed development teams utilizing the agile scrum methodology. Nathan leads his teams to build high-quality, well-architected software solutions with development processes that make sense.