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[转贴] 如何分析Python测试代码覆盖率?

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发表于 2022-8-9 14:20:16 | 只看该作者 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式
本帖最后由 草帽路飞UU 于 2022-8-19 16:41 编辑

测试中,为了度量产品质量,代码覆盖率被作为一种测试结果的评判依据,在Python代码中用来分析代码覆盖率的工具当属Coverage。代码覆盖率是由特定的测试套件覆盖被测源代码的程度来度量,Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码的有效性,即测试case对被测代码的覆盖率几何。
  Coverage不仅支持分支覆盖率统计,还可以生成HTML/XML报告。并且XML报告可以结合Jenkins和Sonar集成工具一起使用。  
安装
  Coverage作为Python的一个第三方库,使用时需要先安装,使用pip命令进行安装。安装命令:pip install coverage

    C:\\Users\\TynamYang>pip install coverage
  Collecting coverage
  Downloading coverage\-5.1-cp37-cp37m-win32.whl \(204 kB\) || 204 kB 731 kB/s
  Installing collected packages: coverage
  Successfully installed coverage\-5.1 C:\\Users\\TynamYang\>
安装完成后可以看到安装的版本:coverage-5.1安装完成后使用coverage,coverage有两种使用方法,一种是在命令行中使用,一种是调用API使用。方便控制部分需要测试的代码。
  命令行中使用
  1、基本参数
  命令行中使用时常用参数:
  ·run – 运行Python程序并收集执行数据
  ·report – 报告覆盖率结果
  ·html – 生成HTML文件,内容含覆盖率结果列表代码执行完成后会生成一个覆盖率统计结果文件:.coverage。该文件名可通过设置COVERAGE_FILE环境变量进行修改。
3、生成报告
  查看报告有两种方式,一种是在当前命令行模式下查看,一种是生成HTML报告文件查看。
  命令行模式下查看
  根据运行代码后生成的.coverage文件,使用report参数可在命令行模式下查看覆盖率统计结果。
  使用命令:coverage report
PS C:\\Users\\TynamYang\\Desktop> coverage report
  Name Stmts Miss Cover \----------------------------- test.py 16 0 100\% PS C:\\Users\\TynamYang\\Desktop\>

 由结果可以得知,执行的test.py文件,代码覆盖率是100%结果展示中的字段含义:
  ·tmts:语句总数
  ·Miss:未执行到的语句数
  ·Cover:覆盖率,计算公式 Cover=(Stmts-Miss)/Stmts
  生成HTML报告文件
  使用命令生成HTML报告:coverage html -d covhtml
  其中参数-d是指定生成的html所在的文件夹名
  命令执行完成后会生成一个cov.html文件。

文件中的index.html文件覆盖率数据统计。

各字段说明:
  ·Stmts 总的有效代码行数(不包含空行和注释行)
  ·Miss 未执行的代码行数(不包含空行和注释行)
  ·Branch 总分支数
  ·BrMiss 未执行的分支数
  ·Cover 代码覆盖率
  ·Missing 未执行的代码部分在源文件中行号
  以执行的测试原文件命名的文件,可以高亮显示覆盖和未覆盖的代码。如test_py.html。也可以看一些示例。


调用API使用
  调用API使用文档:
  在python代码中通过调用coverage模块执行代码生成代码覆盖率的统计结果。使用方法也非常简单,如下示例:
 if __name__ == "__main__":
  # 实例化对象
  cov = coverage.coverage
  # 开始分析
  cov.start
  suite = unittest.defaultTestLoader.discover(os.getcwd, "test.py")
  unittest.TextTestRunner.run(suite)
  # 结束分析
  cov.stop
  # 结果保存
  cov.save
  # 命令行模式展示结果
  cov.report
  # 生成HTML覆盖率报告
  cov.html_report(directory='covhtml')







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