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代码覆盖率

'''摘自百度百科：分析未覆盖部分的代码，从而反推在前期测试设计是否充分，没有覆盖到的代码是否是测试设计的盲点，为什么没有考虑到？需求/设计不够清晰，测试设计的理解有误，工程方法应用后的造成的策略性放弃等等，之后进行补充测试用例设计。检测出程序中的废代码，可以逆向反推在代码设计中思维混乱点，提醒设计/开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。代码覆盖率高不能说明代码质量高，但是反过来看，代码覆盖率低，代码质量不会高到哪里去，可以作为测试自我审视的重要工具之一。'''

# pip install coverage

# 需要统计的python文件,hello_world.pydef hello_world():    print('Welcome to Python 集中营')# coverage命令执行代码统计# coverage run hello_world.py# 控制台输出报告# coverage report# Welcome to Python 集中营# Name       Stmts   Miss  Cover# ------------------------------# test1.py      12     11     8%# ------------------------------# TOTAL         12     11     8%# 生成html报告# coverage html# 打开项目名_py.html 可以在浏览器直接查看醒目报告

API统计方式

# 导入coverage代码覆盖率统计包import coverageif __name__ == '__main__':    cover_code = coverage.coverage()  # 创建coverage统计对象    cover_code.start()  # 开始统计    hello_world()  # 需要统计的代码块    cover_code.stop()  # 结束统计    cover_code.save()  # 保存    cover_code.report()  # 生成控制台报告    cover_code.html_report()  # 生成html报告# Welcome to Python 集中营# Name       Stmts   Miss  Cover# ------------------------------# test1.py      12     11     8%# ------------------------------# TOTAL         12     11     8%

【粉丝福利】关注公众号，获取全套视频资料，Coverage 是用于统计 Python 代码覆盖率的工具，支持分支覆盖率统计，生成 HTML 格式的统计报告，Coverage利用到了Python虚拟机的trace机制。Coverage主要有两种覆盖率的统计方式，一种是在命令行使用Coverage命令进行统计。另一种则是通过API的方式进行统计。喜欢小编点个 '关注' 吧！

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