统计代码测试覆盖率-Python
衡量Unit Test(单元测试)是否充分, 覆盖率是一个必要指标, 是检验单元测试的重要依据, 这里针对python unittest 的单元测试覆盖率coverage进行分享.
来自官方的解释:
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支持丰富的python版本
- Install Coverage
pip install coverage
无论是Windows, Linux 还是Mac os,安装都非常方便, 如果提示pip command not found, 请看这里或者自行百度.
测试代码:
我们现在已经installed coverage, 需要使用它, 让我们来创建一个Module 然后调用mymath.py, 代码如下:
这个module里我们定义了4个方法, 分别是add, subtract, multiply, divide(+,-,*,/)
让我们来测试这模块, 在call之前先要import我们的module,下面是我们的测试代码
Use coverage run to run your progame and gather data:
然后我们就可以使用Coverage 进行验证了
coverage run test_mymath.py
执行上面命令:
如果你的Module有参数,你可以使用下面方法
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
使用上述命令会在目录下生成htmlcov文件, 包含了详细的测试报告.
浏览器查看报告详情
从中不难发现, 在test_mymath.py中我们只调用了mymath.py的add 方法, 另外3个方法没有调用,因此代码覆盖率没有达到100%, report中用红色标注提示我们, 而 test_mymath.py 全部代码都被完全Coverage, 覆盖率100%.
这么一个傻瓜式工具使用非常easy, 通过这个实例实战, 让我们比较直观的了解单元测试代码覆盖率的重要性, 平时的工作中可能被各种业务和框架缠绕, 没有把中心放在这上面, 但它却是非常重要的, 用事实和数据说话抵过千言万语.
注: Java也有相应的Coverage工具 jacoco, EMMA等.
参考文献: https://pypi.org/project/coverage/
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