統計代碼測試覆蓋率-Python

衡量Unit Test(單元測試)是否充分, 覆蓋率是一個必要指標, 是檢驗單元測試的重要依據, 這裏針對python unittest 的單元測試覆蓋率coverage進行分享.

來自官方的解釋:

Coverage.py runs on many versions of Python:

CPython 2.6, 2.7 and 3.3 through alpha 3.8.

PyPy2 6.0 and PyPy3 6.0.

Jython 2.7.1, though not for reporting.

IronPython 2.7.7, though not for reporting.

 

注: Coverage支持豐富的python版本

 

• Install Coverage

pip install coverage

不管是Windows, Linux 仍是Mac os,安裝都很是方便, 若是提示pip command not found, 請看這裏或者自行百度.

測試代碼:

咱們如今已經installed coverage, 須要使用它, 讓咱們來建立一個Module  而後調用mymath.py, 代碼以下:

這個module裏咱們定義了4個方法, 分別是add, subtract, multiply, divide(+,-,*,/)

讓咱們來測試這模塊, 在call以前先要import咱們的module,下面是咱們的測試代碼

 

Use coverage run to run your progame and gather data:

而後咱們就可使用Coverage 進行驗證了

coverage run test_mymath.py

執行上面命令:

若是你的Module有參數,你可使用下面方法

coverage run test.py arg1 arg2

 

Use coverage report to report on the results:

 

For a nice presentation, use coverage html to get annotated HTML lisitings detailing missed lines:

coverage html

使用上述命令會在目錄下生成htmlcov文件, 包含了詳細的測試報告.

 

瀏覽器查看報告詳情

 

從中不難發現, 在test_mymath.py中咱們只調用了mymath.py的add 方法, 另外3個方法沒有調用,所以代碼覆蓋率沒有達到100%, report中用紅色標註提示咱們, 而 test_mymath.py 所有代碼都被徹底Coverage, 覆蓋率100%.

 

這麼一個傻瓜式工具使用很是easy, 經過這個實例實戰, 讓咱們比較直觀的瞭解單元測試代碼覆蓋率的重要性, 平時的工做中可能被各類業務和框架纏繞, 沒有把中心放在這上面, 但它倒是很是重要的, 用事實和數聽說話抵過千言萬語.

 

注: Java也有相應的Coverage工具 jacoco, EMMA等.

 

參考文獻: https://pypi.org/project/coverage/

 

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