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通过将Parasoft C/C++test与Docker相结合，我们构建了一个标准化、可复用的代码质量分析环境。这一实践旨在解决因开发环境差异导致的测试结果不一致问题，确保静态分析与单元测试能够在统一、可控的编译工具链中执行。利用Docker的隔离特性，我们将Parasoft的代码采集工具与项目构建流程（如Makefile）集成，通过生成构建数据文件（BDF）为后续深度代码分析提供基础。这种方法是实现持续测试与DevOps实践的关键步骤，特别适用于需要符合功能安全标准（如ISO 26262）的嵌入式系统开发。

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准备阶段 Ubuntu 64位，cpptest工具，Docker

1.在创建Docker的脚本中添加以下几个参数

-v /home/u/parasoft/cpptest:/home/u/parasoft/cpptest (c++test安装目录) -v /home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer:/home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer（项目目录） -v /home/u/workspace/space12.27.2:/home/u/workspace/space12.27.2 （指定工作空间目录） --name gcc9-test-container（指定Docker名字） 注意：保证宿主机目录和Docker中的目录完全一致

2.容器中添加cpptest的环境变量

export PATH=$PATH:/home/u/parasoft/cpptest/bin 验证cpptesttrace命令可不可用 直接输入cpptesttrace来验证

3.生成bdf

进入Docker目录后，切换到项目根目录，执行以下命令: Cpptesttrace -cpptesttraceProjectName=demo -cpptesttraceOutputFile=/home/u/parasoft/cpptest/examples/Timer/demo.bdf make cpptesttraceProjectName=指定项目名 cpptesttraceOutputFile=指定生成bdf的绝对路径以及bdf名字 make是构建命令，可以用其他任何构建命令替代，例如build.sh

4.后台运行Docker

5.将容器名称分配给环境变量

export CPPTEST_CONTAINER_NAME=gcc9-test-container

6.在同一终端启动cpptest

7.导入在容器内生成的.bdf文件

编译器配置如下，需要自定义编译器

编译器的名称和种类可根据自己的需要进行修改

c编译器选择c++test安装目录下的/integration/docker中的remote-gcc C++编译器选择c++test安装目录下的/integration/docker中的remote-g++ 连接器选择c++test安装目录下的/integration/docker中的remote-g++ 如下图所示

以上就基本配置成功啦

8.执行静态分析

可能会遇到如下报错

解决办法：缺少库文件，下载库文件即可

9.单元测试

单元测试相对于静态分析多了一个步骤，在自定义编译器时，最后会告诉自定义编译器 gui.propertie的存放路径，如下所示

在容器中cd 到这个目录下找到gui.propertities文件

然后vim 打开这个文件，修改两个地方

在容器中进行单元测试时在执行单元测试时，不选Run unit tests了选择Run Unit tests in Container然后就这样执行啦。

在成功配置环境的基础上，团队可进一步将该方案集成至CI/CD流水线，实现自动化代码质量门禁。通过Parasoft C/C++test提供的静态分析、单元测试及覆盖率检测能力，结合Docker容器提供的环境一致性保障，开发者能够在早期发现代码缺陷，有效提升软件可靠性并降低合规认证风险。这一技术实践不仅适用于汽车电子领域，也可为其他对代码质量有高要求的行业提供参考。

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