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代码覆盖率
'''
摘自百度百科：剖析未笼罩局部的代码，从而反推在后期测试设计是否充沛，没有笼罩到的代码是否是测试设计的盲点，为什么没有思考到？需要 / 设计不够清晰，测试设计的了解有误，工程办法利用后的造成的策略性放弃等等，之后进行补充测试用例设计。检测出程序中的废代码，能够逆向反推在代码设计中思维混乱点，揭示设计 / 开发人员理清代码逻辑关系，晋升代码品质。代码覆盖率高不能阐明代码品质高，然而反过来看，代码覆盖率低，代码品质不会高到哪里去，能够作为测试自我扫视的重要工具之一。'''第三方库
# pip install coverage控制台统计形式
# 须要统计的 python 文件,hello_world.py
def hello_world():
print('Welcome to Python 集中营')
# coverage 命令执行代码统计
# coverage run hello_world.py
# 控制台输入报告
# coverage report
# Welcome to Python 集中营
# Name Stmts Miss Cover
# ------------------------------
# test1.py 12 11 8%
# ------------------------------
# TOTAL 12 11 8%
# 生成 html 报告
# coverage html
# 关上我的项目名_py.html 能够在浏览器间接查看醒目报告
API 统计形式
# 导入 coverage 代码覆盖率统计包
import coverage
if __name__ == '__main__':
cover_code = coverage.coverage() # 创立 coverage 统计对象
cover_code.start() # 开始统计
hello_world() # 须要统计的代码块
cover_code.stop() # 完结统计
cover_code.save() # 保留
cover_code.report() # 生成控制台报告
cover_code.html_report() # 生成 html 报告
# Welcome to Python 集中营
# Name Stmts Miss Cover
# ------------------------------
# test1.py 12 11 8%
# ------------------------------
# TOTAL 12 11 8%【粉丝福利】关注公众号，获取全套视频材料，Coverage 是用于统计 Python 代码覆盖率的工具，反对分支覆盖率统计，生成 HTML 格局的统计报告，Coverage 利用到了 Python 虚拟机的 trace 机制。Coverage 次要有两种覆盖率的统计形式，一种是在命令行应用 Coverage 命令进行统计。另一种则是通过 API 的形式进行统计。喜爱小编点个 ‘ 关注 ’ 吧！
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