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, 這里針對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.

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注: Coverage支持豐富的python版本

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• Install Coverage

pip install coverage

無論是Windows, Linux 還是Mac os,安裝都非常方便, 如果提示pip command not found, 請看這里或者自行百度.

測試代碼:

我們現在已經installed coverage, 需要使用它, 讓我們來創建一個Module? 然后調用mymath.py, 代碼如下:

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

讓我們來測試這模塊, 在call之前先要import我們的module,下面是我們的測試代碼

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Use coverage run to run your progame and gather data:

然后我們就可以使用Coverage 進行驗證了

coverage run test_mymath.py

執行上面命令:

如果你的Module有參數,你可以使用下面方法

coverage run test.py arg1 arg2

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Use coverage report to report on the results:

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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.

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瀏覽器查看報告詳情

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從中不難發現, 在test_mymath.py中我們只調用了mymath.py的add 方法, 另外3個方法沒有調用,因此代碼覆蓋率沒有達到100%, report中用紅色標注提示我們, 而 test_mymath.py 全部代碼都被完全Coverage, 覆蓋率100%.

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這么一個傻瓜式工具使用非常easy, 通過這個實例實戰, 讓我們比較直觀的了解單元測試代碼覆蓋率的重要性, 平時的工作中可能被各種業務和框架纏繞, 沒有把中心放在這上面, 但它卻是非常重要的, 用事實和數據說話抵過千言萬語.

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注: Java也有相應的Coverage工具 jacoco, EMMA等.

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

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