Python代码覆盖率分析工具Coverage

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 coverage

C:\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

C:\Users\TynamYang>

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：

#test.py
# coding:utf-8

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.py

C:\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)
PS C:\Users\TynamYang\Desktop>

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 report

PS C:\Users\TynamYang\Desktop> coverage report
Name      Stmts   Miss  Cover
-----------------------------
test.py      16      0   100%
PS C:\Users\TynamYang\Desktop>

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，如http://nedbatchelder.com/code/coverage/sample_html/

调用API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')