Tập dữ liệu sẽ cĩ một số thuộc tính (dữ liệu cơ bản là số). Để cĩ được bộ dữ liệu và những thuộc tính cho bộ dữ liệu, luận văn sử dụng JUnit [14] để cĩ những bộ các ca kiểm thử để làm bộ dữ liệu đào tạo. Đồ án sử dụng cơng cụ randoop [12] để thực hiện sinh các ca kiểm thử. Randoop được sử dụng như sau:
Bước 1: Tải cơng cụ randoop tại trang web:
https://randoop.github.io/randoop/manual/
Bước 2: Thực hiện mã hĩa ứng dụng từ đuơi .java thành đuơi .class bằng cách chạy câu lệnh sau trong command line:
“javac <<tên class cĩ đuơi .java cần chuyển>>”
Hình 3.2: Thao tác với randoop bước 2
Bước 3: Copy những file đã mã hĩa cĩ đuơi .class vào chung với folder của cơng cụ randoop vừa tải về ở bước 1. Đồng thời tạo một file txt bên trong liệt kê danh sách những file cần phải sinh test case như hình dưới đây
Hình 3.3: Thao tác với randoop bước 3 Bước 4: Mở command line, chạy câu lệnh để thực thi randoop:
“java -ea -classpath "randoop-all-3.1.5.jar;." randoop.main.Main gentests --classlist=myClass.txt --timelimit=60” và ta được kết quả:
Hình 3.4: Kết quả chạy với randoop.
Bảng 3.4: Hướng dẫn sử dụng randoop
ưu bộ dữ liệu, loại bỏ những thành phần khơng cần thiết, số lượng test case cịn lại trước khi đưa vào huấn luyện là 324 test case.
Sau khi cĩ 324 test case, đưa qua cơng cụ Eclemma [11] để tính tốn độ bao phủ của các test case với ứng dụng bao gồm luồng thực thi, phương thức, nhánh cho mỗi ca kiểm thử. Dưới đây là kết quả sau khi chạy với cơng cụ Eclemma:
Hình 3.5: Kết quả khi chạy Coverage với cơng cụ hỗ trợ là Eclemma
Trong bảng trên, ta cĩ:
- Coverage: Độ phủ của các test case với các class
Tiếp theo, cơng cụ JaCoCo Metrics [15] được sử dụng để tính tốn độ phức tạp của luồng thực thi cho mỗi ca kiểm thử. Dưới đây là kết quả của JaCoCo Metrics:
Hình 3.6: Kết quả JaCoCo Metrics.