PHPUnit @covers 对性能的影响
PHPUnit @covers impact on performance
我有 17.500 LOC 的代码库(根据覆盖率报告),该代码库将继续增长。不幸的是,运行 测试和收集 PHPUnit 代码覆盖率的信息需要很长时间(30-45 分钟)。没有代码 coverage/xdebug 是 2-3 分钟。
由于代码库还包含许多经常调用的内部框架代码,我想知道使用 @covers
注释是否会对性能产生积极影响。在实施 @covers
注释之前,我想知道这个注释是否具有实际的积极影响。
我猜平均每行都被覆盖了 5 次,这可能会导致本可以避免的大量开销(更不用说更严格的覆盖率报告无论如何对我都有好处)。但是,如果 @covers
没有积极影响,那么实施它在我的优先级列表中就低得多。
我知道还有其他方法可以加快代码覆盖率。例如
- Xdebug bootstrap 脚本
- phpdbg
- 运行 应用程序代码和框架代码的单独覆盖率报告
不,使用 @covers
注释没有(积极的)性能影响。将收集所有数据,然后对其进行过滤,例如基于这些注释。
我有 17.500 LOC 的代码库(根据覆盖率报告),该代码库将继续增长。不幸的是,运行 测试和收集 PHPUnit 代码覆盖率的信息需要很长时间(30-45 分钟)。没有代码 coverage/xdebug 是 2-3 分钟。
由于代码库还包含许多经常调用的内部框架代码,我想知道使用 @covers
注释是否会对性能产生积极影响。在实施 @covers
注释之前,我想知道这个注释是否具有实际的积极影响。
我猜平均每行都被覆盖了 5 次,这可能会导致本可以避免的大量开销(更不用说更严格的覆盖率报告无论如何对我都有好处)。但是,如果 @covers
没有积极影响,那么实施它在我的优先级列表中就低得多。
我知道还有其他方法可以加快代码覆盖率。例如
- Xdebug bootstrap 脚本
- phpdbg
- 运行 应用程序代码和框架代码的单独覆盖率报告
不,使用 @covers
注释没有(积极的)性能影响。将收集所有数据,然后对其进行过滤,例如基于这些注释。