通過將Parasoft C/C++test與Docker相結合，我們構建了一個標準化、可復用的代碼質量分析環境。這一實踐旨在解決因開發環境差異導致的測試結果不一致問題，確保靜態分析與單元測試能夠在統一、可控的編譯工具鏈中執行。利用Docker的隔離特性，我們將Parasoft的代碼采集工具與項目構建流程（如Makefile）集成，通過生成構建數據文件（BDF）為后續深度代碼分析提供基礎。這種方法是實現持續測試與DevOps實踐的關鍵步驟，特別適用于需要符合功能安全標準（如ISO 26262）的嵌入式系統開發。

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準備階段 Ubuntu 64位，cpptest工具，Docker

1.在創建Docker的腳本中添加以下幾個參數

-v /home/u/parasoft/cpptest:/home/u/parasoft/cpptest (c++test安裝目錄) -v /home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer:/home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer（項目目錄） -v /home/u/workspace/space12.27.2:/home/u/workspace/space12.27.2 （指定工作空間目錄） --name gcc9-test-container（指定Docker名字） 注意：保證宿主機目錄和Docker中的目錄完全一致

2.容器中添加cpptest的環境變量

export PATH=$PATH:/home/u/parasoft/cpptest/bin 驗證cpptesttrace命令可不可用 直接輸入cpptesttrace來驗證

3.生成bdf

進入Docker目錄后，切換到項目根目錄，執行以下命令: Cpptesttrace -cpptesttraceProjectName=demo -cpptesttraceOutputFile=/home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer/demo.bdf make cpptesttraceProjectName=指定項目名 cpptesttraceOutputFile=指定生成bdf的絕對路徑以及bdf名字 make是構建命令，可以用其他任何構建命令替代，例如build.sh

4.后臺運行Docker

5.將容器名稱分配給環境變量

export CPPTEST_CONTAINER_NAME=gcc9-test-container

6.在同一終端啟動cpptest

7.導入在容器內生成的.bdf文件

編譯器配置如下，需要自定義編譯器

編譯器的名稱和種類可根據自己的需要進行修改

c編譯器選擇c++test安裝目錄下的/integration/docker中的remote-gcc C++編譯器選擇c++test安裝目錄下的/integration/docker中的remote-g++ 連接器選擇c++test安裝目錄下的/integration/docker中的remote-g++ 如下圖所示

以上就基本配置成功啦

8.執行靜態分析

可能會遇到如下報錯

解決辦法：缺少庫文件，下載庫文件即可

9.單元測試

單元測試相對于靜態分析多了一個步驟，在自定義編譯器時，最后會告訴自定義編譯器 gui.propertie的存放路徑，如下所示

在容器中cd 到這個目錄下找到gui.propertities文件

然后vim 打開這個文件，修改兩個地方

在容器中進行單元測試時在執行單元測試時，不選Run unit tests了選擇Run Unit tests in Container然后就這樣執行啦。

在成功配置環境的基礎上，團隊可進一步將該方案集成至CI/CD流水線，實現自動化代碼質量門禁。通過Parasoft C/C++test提供的靜態分析、單元測試及覆蓋率檢測能力，結合Docker容器提供的環境一致性保障，開發者能夠在早期發現代碼缺陷，有效提升軟件可靠性并降低合規認證風險。這一技術實踐不僅適用于汽車電子領域，也可為其他對代碼質量有高要求的行業提供參考。

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