確保單元測試中的代碼覆蓋率？

我注意到，雖然我有很多的doctests在我們的Python代碼，當我使用這裏描述的方法跟蹤測試：確保單元測試中的代碼覆蓋率？

我發現有一些是某些代碼行從未執行過。我目前正在篩查traceit日誌以確定永遠不會運行的代碼塊，然後嘗試提出不同的測試用例來鍛鍊這些特定的塊。正如你可以想象的那樣，這是非常耗時的，我想知道我們是否正在做這個錯誤的方式，以及你們是否有其他的建議或建議來處理這個問題，我相信，隨着軟件變得越來越普遍足夠複雜。

來源

2010-07-23 reckoner

coverage.py是一個非常方便的工具。除其他外，它提供了branch coverage。

來源

2010-07-23 20:32:39

+11

如果您提供了一個關於如何使用coverage.py的簡短例子，這個答案會更有用。 – SimplyKnownAsG 2015-04-10 15:34:29

@SimplyKnownAsG鏈接的頁面有一個快速啓動部分正面和中心，幷包含示例用法。而不是複製和粘貼隨着新版本發佈而變化的文檔，我發現最好只是鏈接。 – 2015-04-10 19:17:21

如何使用'coverage.py'：https：//github.com/audreyr/how-to/blob/master/python/use_coverage_with_unittest.rst – dm295 2017-03-14 15:58:14

你有沒有從管理層的授權中獲得100％的代碼覆蓋率以及你的測試用例？如果沒有，你是否認爲觸摸每一行代碼是在代碼中查找錯誤的最有效方法？假設你沒有無限的時間和人力資源，那麼你應該專注於合理地測試所有非平凡的代碼，重點是開發人員知道編寫或容易出錯的部分。

儘管代碼覆蓋率很高，因爲您肯定不能說一段代碼被測試，直到它被觸摸，我只是不等同觸摸一段代碼來調用它測試。我並不反對代碼覆蓋率，但它很容易落入使用代碼覆蓋率作爲知道測試完成時的指標。我認爲這是一個錯誤。

來源

2010-07-23 20:36:43

這是一個很好的評論。在我的情況下，我們有科學家，而不是程序員，編寫Python代碼。因此，即使科學家非常聰明，代碼的構建也很糟糕。這意味着最終的整合和測試是一場噩夢，我們必須努力工作才能在這個階段發現嚴重問題。我試圖讓他們爲每個負責的代碼編寫更好的測試用例，並且我打算使用代碼覆蓋作爲驗證他們集成的測試的一種方式。我可以理解，不是100％的代碼需要被觸及，但它會有所幫助。 – reckoner 2010-07-23 23:40:01

擁有100％的覆蓋率並不能保證有足夠的測試，但沒有足夠的測試通常表示沒有足夠的測試。我們也不要忘記，coverage模塊允許評論，如'#pragma：no cover'和'#pragma：no branch'。 – 2017-03-30 14:02:41

確保單元測試中的代碼覆蓋率？

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