解码代码覆盖率：类型、工具和最佳实践

在编写软件时，代码中难免会出现错误。这可能是语法错误、逻辑错误、运行时错误、性能错误、数据错误，甚至更糟糕。

编写软件时错误几乎无处不在，这使得软件测试成为软件开发中重要的一步。正确和有效的测试不仅可以产生满足用户需求的高质量软件，还可以遵守相关规定，并且几乎没有可以被攻击者利用的漏洞。

Software testing可以通过自动化测试、unit testing、集成测试或通过系统测试测试整个软件来完成。

然而，在软件测试过程中会出现一个重要的问题，即如何确定您的软件是否经过了全面的测试。您运行的测试是否足够？

您是否已经完全测试了软件的所有部分，还是有一些代码尚未经过测试？

在进行软件测试时，必然会出现这样的问题，这就是代码覆盖率如此重要的原因。

代码覆盖率是一种软件测试指标，它告诉您有多少代码已被执行，从而通过对软件进行的测试进行了测试。代码覆盖率的结果以百分比表示。

这个百分比显示了您的代码有多少被您对代码进行的测试覆盖。例如，如果您运行一个测试并获得60%的代码覆盖率，这意味着您的40%代码未被您编写的测试覆盖，因此未经测试的代码可能存在错误和漏洞。

因此，代码覆盖率可以帮助您分析对软件进行的测试的效果和完整性。这有助于确保在软件发布之前对软件进行充分和全面的测试。这减少了在生产软件中可能影响用户对软件体验的软件错误。

尽管代码覆盖率达到100%并不一定意味着您编写的软件完全没有错误，但您希望达到高代码覆盖率以确保对软件进行高效的测试。

在航空航天和医学等关键行业中，软件错误可能导致人员死亡，规定要求在测试过程中达到100%的软件覆盖率。

代码覆盖率度量的类型

在测试软件时，可以测量几种类型的代码覆盖率度量。它们包括：

语句覆盖率 – 衡量在测试过程中已执行的源代码中可执行语句的百分比。
函数覆盖率 – 衡量在测试过程中已调用的定义函数的百分比。
分支覆盖率 – 衡量决策点中所有分支或可能路径已执行的百分比。它用于确保从决策控制结构（例如if、switch语句和if else语句）产生的所有分支已经得到充分测试。
条件覆盖率 – 衡量已针对真值和假值测试的布尔表达式的百分比。
循环覆盖率 – 衡量在测试过程中已执行的源代码中的循环的百分比。
路径覆盖率 – 衡量已测试的源代码中所有可能的执行路径的百分比。

上述度量通常包含在代码覆盖率报告中。

代码覆盖率的最佳实践

在进行代码覆盖率时，有一些推荐的最佳实践，以确保代码覆盖率的有效性和质量。它们包括：

确立明确的覆盖目标

在进行任何软件测试时，为每个适当的测试覆盖度指标设置目标覆盖百分比。这不仅有助于提供明确的测试目标，还可以通过引导团队努力提高代码覆盖率来减少软件中的缺陷。它还有助于确保在software development期间给予软件测试应有的关注。

注重测试质量

重要的是要注意，代码覆盖仅显示已经测试的代码的百分比，并不显示它们是否已经正确测试或软件是否没有缺陷。因此，与其仅仅关注将代码覆盖率提高到接近100％，不如重点关注编写质量和有效的测试，以正确测试软件并增加价值。

提高经常变动代码的代码覆盖率

在大型项目中实现高代码覆盖率可能很困难，但可以努力确保随着时间的推移，代码覆盖率得到改善。

一种很好的方法是要求每次对项目代码库进行新提交时，代码覆盖率达到90％以上。

强制要求提交级别的代码覆盖率不仅是现实和可行的，而且还确保对软件进行的任何新更改都有优秀的代码覆盖率。

测量和分析代码覆盖数据

利用从代码覆盖获取的结果来确定仍然需要进行测试的区域，并在低代码覆盖率的区域优先指导未来的测试工作。

分析代码覆盖数据以确定尚未测试的应用程序的关键区域，并将努力集中于对未经测试的关键区域进行全面测试。使用代码覆盖数据来改进和优先处理软件可以得到更好的经过测试的软件，缺陷更少。

代码覆盖率与测试覆盖率

虽然两者都用于确定测试的有效性，但代码覆盖率和测试覆盖率在使用和衡量什么方面有根本的不同。

测试覆盖率是一种用于确定编写的测试覆盖软件要求程度的度量。它涉及对每个软件要求进行测试，有助于确定软件在满足其要求方面的测试程度。

测试覆盖结果显示已经测试过的软件要求的百分比。测试覆盖通常由quality assurance专业人员完成。

而代码覆盖率是一种软件测试度量，用于确定已经由编写的单元测试执行的源代码的百分比。

代码覆盖率的结果显示了源代码中被编写的单元测试执行的语句、函数、路径、循环、分支和条件的程度。代码覆盖度用于评估编写的测试覆盖源代码的程度，通常由软件开发人员完成。

在进行软件测试时，代码覆盖率是一个重要的度量指标。以下是一些可帮助您进行代码覆盖的工具：

Clover

Clover是一个开源的代码覆盖工具，最初由澳大利亚的软件开发团队Atlassian开发。该工具完全使用Java编写，可以在满足Java运行时环境要求的任何操作系统上运行。

Clover可以用于对使用Java、Groovy或AspectJ编写的代码进行代码覆盖率测试 programming languages。它支持JUnit、TestNG和Spock等测试框架，并可以与IntelliJ IDEA和Eclipse等IDE集成。

Clover可以用于测量方法、语句、分支、全局和每个测试的代码覆盖率等代码覆盖率指标。

通过代码覆盖率测试，它可以生成高度可配置的HTML报告，除了显示代码覆盖率结果外，还可以显示软件中的高风险区域，并可用于测试优化。

报告还可以生成PDF、XML、JSON或纯文本格式。Clover的主要优点是可以与许多不同的工具集成，而且正在积极地开发和改进。

JaCoCo

JaCoCo是由EclEmma团队开发的Java编程语言的免费代码覆盖率库。该库是在Eclipse IDE的免费Java代码覆盖工具EclEmma中实现的。

JaCoCo提供了丰富的覆盖率分析，其结果立即在Java源代码 code editor 中进行总结和突出显示，并允许用户深入到方法级别的覆盖结果。

结果使用可自定义的颜色代码呈现，用于突出显示已由源代码上运行的测试完全、部分或尚未覆盖的代码行。它允许合并和考虑不同的测试运行，以得出源代码的总代码覆盖率。

JaCoCo是一个轻量级的工具，不需要修改项目或执行任何其他设置来进行代码覆盖率分析。

Cobertura

Cobertura是一款免费且开源的Java代码覆盖工具，它基于Jcoverage并可以单独使用，通过Ant脚本或通过Maven插件使用。通过Maven插件使用Cobertura进行代码覆盖率是最常见的方法。

Cobertura测量了通过对Java源代码进行测试运行的行数或分支数的百分比。它提供了诸如行覆盖率（显示测试期间执行的语句百分比）和分支覆盖率（显示测试期间覆盖的分支百分比）等指标。

它还显示一个复杂性因子，随着Java代码中分支数量的增加而增加。

代码覆盖率结果以HTML或XML格式呈现，显示未经测试的源代码部分。除了显示测试覆盖率结果外，Cobertura还可以用于定位未经测试的代码和错误，以及识别无法访问的代码。

Istanbul

Istanbul是一款用于支持ES6+的JavaScript代码的代码覆盖工具。可以使用Node软件包管理器将此工具安装到任何JavaScript项目中作为开发依赖项。

Istanbul提供了语句、分支、函数和行等代码覆盖率指标。它还显示了源代码中未被测试覆盖的代码行。它通过向JavaScript代码添加行计数器来实现此功能，以便跟踪单元测试对源代码的执行程度。

Istanbul生成的代码覆盖率结果可以在终端中输出或以HTML形式呈现。此外，Istanbul还支持生成启动子进程、Babel和TypeScript项目的源代码映射覆盖。

Pytest-cov

Pytest-cov是一款用于生成Python代码的代码覆盖报告的免费插件。使用Python的软件包安装程序Pip进行安装，并从命令行操作。

其代码覆盖报告显示了您的Python project中的语句，以及未经测试覆盖的语句，并提供了一个测试覆盖百分比，显示了您的Python代码被测试覆盖的百分比。

Pytest-cov提供subprocess支持、xdist支持和一致的pytest行为。Pytest-cov在进行测试时的默认行为是删除现有的覆盖率数据文件，以确保每次新的测试运行都具有新的和干净的数据。然而，它还允许用户合并从先前的测试运行中得到的代码覆盖测试结果。

Coverage.py

Coverage.py是一个用于Python程序的代码覆盖工具，可以使用pip在项目中安装。

默认情况下，它可以测量行或语句覆盖，并提供结果，显示程序中的语句数量，由测试未通过的语句数量以及测试覆盖的百分比，并显示测试未通过的Python源代码行。然而，它仍然可以配置为测量Python程序中的分支覆盖。

Coverage.py还可以用于告知哪些测试运行了源代码中的哪些行。它的代码覆盖率报告可以在终端和HTML、XML、JSON和LCOV格式中呈现。

SimpleCov

SimpleCov是一种强大的用于Ruby编程语言的代码覆盖工具。它利用Ruby的内置覆盖库收集相关数据，以确定运行测试后的代码覆盖。

SimpleCov最好的地方是它对代码覆盖结果的展示。它还合并了不同类型的测试结果，以便生成的报告显示所有测试的结果，方便识别代码中未经测试的部分。

它还使用颜色代码格式化源代码，可以轻松识别已测试和未测试的代码部分。默认情况下，SimpleCov测量和报告测试的行覆盖率。然而，可以配置为测量和报告执行的测试的分支覆盖率。

Deep Cover

Deep Cover是用于Ruby代码的准确的代码覆盖工具。它通过确保只有在完全执行而不是部分执行时才被视为覆盖的方式，提供更准确的行覆盖报告。

此外，它还支持节点和分支覆盖，可以选择使用它们来查找测试未执行的一些分支。

Deep Cover不仅易于使用，无需配置，还可以集成到使用其他代码覆盖工具（如Ruby的内置代码覆盖库或SimpleCov）的项目中。在这种情况下，Deep Cover通过仅在代码行上的所有内容都完全执行时才标记为已执行的方式，使工具更加严格。

结论

尽管更高的代码覆盖率不一定会导致无错误的软件，但它是一个重要的指标，在测试软件时需要考虑。代码覆盖率在评估编写的测试实际上对软件的源代码进行了多少测试方面非常重要。

此外，在测试过程中努力提高代码覆盖率会产生经过更好测试、在生产环境中更不容易出现错误的软件。要在测试软件时执行代码覆盖，请考虑使用本文中建议的工具。

您还可以探索基于云的load testing tools。