1. 安装包 pip install coverage 2.启动程序 coverage run -m pytest 3.获取html格式的报告文件 coverage html 4.创建配置文件 .coveragerc…

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过easy-install来安装: easy_install coverage 装好后,在c:\Python25\Scripts\(…

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对被测代码的覆盖率情况. Coverage安装 1.安装命令:pip install coverage 2.查看coverage的版本: coverage --version Coverage使用 1.coverage run *.py   执行代码覆盖率统计,执行完生后,在目录下生成.coverage的文件 2. coverage report 生成测试报告  执行run之后,在执行report会生成统计结果,如…

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:…

原始链接:http://blog.csdn.net/a464057216/article/details/52934077 requirments OS: Ubuntu 14.04+ Gitlab 8.1 + Jenkins 2.19.0 + 使用Jenkins对Python项目进行自动化测试主要依赖nose(单元测试).coverage(代码覆盖率.pylint(语法检查))等工具,配合插件在Jenkins的Web界面展示测试结果.流程如下: 1.代码改动push到Gitlab自动触发Jenk…

如果衡量单元测试对相应代码的测试重量,覆盖率是一个必要非充分条件,因此统计代码的覆盖率,检视单测是否充分,就尤为的重要.这里针对python-unittest的单测的覆盖率coverage进行使用说明与分析. 参考链接:https://blog.csdn.net/xiaoxinyu316/article/details/53695342 coverage简介: 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对被测代码的覆盖率如何.可以高亮显示代码中哪些语句未被…

coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具.它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告.在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能. 官方网站: http://nedbatchelder.com/code/coverage/ win32版本下载地址: http://pypi.python.org/pypi/coverage 或者通过pip来安装: pip install coverage 如果安装后调用出现问题,请留意安装过程的报错信息,做对应的调整 1. r…

市面上的C++代码覆盖率工具大都收费,Coverage Validator也不例外.Coverage Validator应该少有人听过,我也是在stackoverflow里听别人介绍的.所以下载了试用一下.有兴趣的朋友可以去https://www.softwareverify.com/cpp/coverage/index.html了解一下更多东西,上面提供有30天试用版本. 之前试过CoverageMeter,使用起来也是蛮方便的,主要原理是替换了原有的编译器,在代码中进行插桩.因此,Cover…

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归…

Windows上python开发--2安装django框架 分类: 服务器后台开发2014-05-17 21:22 2310人阅读 评论(2) 收藏 举报 python django 上一篇文章中讲了如何在windows上安装和开发python.这篇文章需要在上一篇的基数上进行.首先确保你的windows上python可以正常运行. 在安装django之前,我们应该先安装一个esay_install 的python工具,通过该工具可以很轻松安装各种扩展的框架和package. 不用你先到第三方网…