python代码覆盖率测试_Python代码覆盖率分析工具----Coverage
本文来自Tynam Yang投稿
简介
在测试中，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支不仅持分支覆盖率统计，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。
Coverage官方文档：http://coverage.readthedocs.org/en/latest/
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 coverageC:\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
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
命令行中使用文档：http://coverage.readthedocs.org/en/latest/cmd.html
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
json – 生成JSON文件，内容含覆盖率结果
xml – 生成XML报告文件，内容含覆盖率结果
erase – 清除之前收集的覆盖率数据
combine – 合并多个数据文件
debug – 获取调试信息
可以使用help命令查看帮助：
coverage help
2、运行代码收集信息
在使用coverage时，基本需要两步运行，第一步运行源代码，收集被测试的源代码覆盖率的信息，第二步生成代码覆盖率的信息报告。
如下测试代码：import unittest
def add_numb(a, b):
return a + b
def division_numb(a, b):
return a / b
class Test(unittest.TestCase):
def test_add_1(self):
self.assertEqual(add_numb(1,1), 2)
def test_add_2(self):
self.assertEqual(add_numb(2,0), 1)
def test_division_1(self):
self.assertEqual(division_numb(2,1), 2)
def test_division_2(self):
self.assertEqual(division_numb(2,0), 2)
if __name__ == "__main__":
unittest.main(verbosity=2)
使用命令运行：
coverage run test.pyC:\Users\TynamYang\Desktop> coverage run test.py
test_add_1 (__main__.Test) ... ok
test_add_2 (__main__.Test) ... FAIL
test_division_1 (__main__.Test) ... ok
test_division_2 (__main__.Test) ... ERROR
======================================================================
ERROR: test_division_2 (__main__.Test)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 22, in test_division_2
self.assertEqual(division_numb(2,0), 2)
File "test.py", line 9, in division_numb
return a / b
ZeroDivisionError: division by zero
======================================================================
FAIL: test_add_2 (__main__.Test)
----------------------------------------------------------------------
Traceback (most recent call last):
File "test.py", line 16, in test_add_2
self.assertEqual(add_numb(2,0), 1)
AssertionError: 2 != 1
----------------------------------------------------------------------
Ran 4 tests in 0.003s
FAILED (failures=1, errors=1)
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 reportPS C:\Users\TynamYang\Desktop> coverage report
Name Stmts Miss Cover
-----------------------------
test.py 16 0 100%
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covhtml文件。
文件中的index.html文件覆盖率数据统计。
也可以看一些示例：https://nedbatchelder.com/files/sample_coverage_html/
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，http://nedbatchelder.com/code/coverage/sample_html/
使用
调用API使用文档：http://coverage.readthedocs.org/en/latest/api.html
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')
文章链接地址：
https://www.cnblogs.com/tynam/p/12788442.html