python代碼覆蓋率工具官網

❶ Get Your Back Covered! Coverage, CodeCov和Tox

衡量測試覆蓋率

覆蓋率測量是評估測試有效性的關鍵方法，它幫助我們了解代碼哪些部分已被測試覆蓋，哪些區域需要進一步測試。在Python中，coverage.py是常用的覆蓋率測量工具。要安裝coverage.py，只需在命令行輸入相應的命令。收集測試覆蓋率數據時，在測試命令前加上`coverage run`。查看覆蓋率報告可使用`coverage report -m`命令。對於更直觀的報告，可使用`coverage html`生成HTML格式報告。

選擇pytest-cov插件可以更簡便地收集覆蓋率數據。通過ppw配置工程後，無需直接調用coverage命令，使用pytest命令即可進行測試，pytest-cov插件會自動收集覆蓋率數據。測試完成後，數據會在控制台上顯示，生成HTML報告時使用`pytest --cov-report=html`。

覆蓋率可以分為按語句計算和按分支計算。配置分支覆蓋率時，當條件分支執行時，coverage會標記覆蓋部分。配置文件默認名為`coveragerc`，位於項目根目錄，如需自定義配置，可以修改此文件。配置項遵循INI語法，包括報告生成、忽略代碼段等。

發布覆蓋率報告

為開源項目發布覆蓋率報告，可以使用codecov.io。此服務可以從GitHub等平台獲取報告，並生成在線報告，展示項目的覆蓋率情況。在GitHub中設置codecov集成，通過CI上傳覆蓋率報告。在CI中執行後，可獲得詳細的覆蓋率狀態和變化，提升項目專業度和用戶信任。

TOX實現矩陣化測試

Tox是一個Python虛擬環境管理和測試命令行工具，簡化了打包、測試和發布過程。它創建多個版本的Python虛擬環境，運行測試和代碼檢查工具，如pytest和flake8等，並隔離環境變數，確保測試的可重復性。

Tox的工作原理：讀取配置文件，打包待測試軟體，創建虛擬環境並安裝依賴，然後執行測試命令。配置文件是標準的INI格式，包含多個部分，如`[tox]`、`[testenv]`和`[testenv:lint]`。`[tox]`部分配置打包方式、虛擬環境名稱等。`[testenv]`和`[testenv:lint]`部分定義環境變數、依賴和測試命令。

Tox在創建虛擬環境時會檢查Python版本，跳過系統中不存在的版本。在測試初始化時，會跳過構建sdist分發包的步驟，除非明確配置。通過配置環境變數、依賴和命令，Tox可實現自動化測試和報告生成。

❷ ApiTestEngine：為項目添加單元測試覆蓋率檢查

為項目添加單元測試覆蓋率檢查，旨在確保提交的代碼不僅能夠正常運行，還充分覆蓋了代碼的各個部分。覆蓋率檢查能夠幫助我們了解在執行單元測試時，實際運行了多少代碼行，與項目總代碼數的比值便是所謂的覆蓋率。對於Python等主流編程語言，覆蓋率檢查工具有很多，如coverage，能幫助快速統計覆蓋率。在使用coverage時，要先安裝，然後在執行單元測試時添加--source參數以避免統計不必要的代碼行，從而獲得准確的覆蓋率數據。

覆蓋檢查工具如coveralls，可以與持續集成服務Travis CI配合使用。要將覆蓋率檢查集成到Travis CI中，首先在coveralls網站上授權登錄GitHub賬號，然後在Travis CI的配置文件.travis.yml中指定執行命令，通常在after_success部分運行coveralls命令上報覆蓋率數據。這樣，每次提交代碼時，不僅會完成構建檢查，還會統計到單元測試覆蓋率。

為了直觀展示覆蓋率信息，可以在GitHub項目的README.md中添加一個Status Image，實時顯示項目的覆蓋率情況。此操作與在coveralls獲取項目狀態圖片URL並添加到README.md中類似。

需要強調的是，覆蓋率只能作為參考指標，它並不能保證代碼的絕對正確性。覆蓋率高並不意味著沒有問題，而覆蓋率低也並不意味著存在嚴重錯誤。關鍵在於單元測試的策略，應盡量覆蓋各種邏輯路徑和異常情況，確保代碼的健壯性和可靠性。

在《介面自動化測試的最佳工程實踐（ApiTestEngine）》和《ApiTestEngine 演化之路（0）開發未動，測試先行》等文章中，提供了更多關於自動化測試的實踐和思考。此外，感興趣的讀者可以訪問ApiTestEngine GitHub源碼進行深入學習和實踐。

❸ ApiTestEngine：為項目添加單元測試覆蓋率檢查

為ApiTestEngine項目添加單元測試覆蓋率檢查的步驟如下：

1. 選擇合適的覆蓋率檢查工具：

   • 對於Python項目，推薦使用coverage工具，它能夠統計單元測試覆蓋的代碼行數。

2. 安裝覆蓋率檢查工具：

   • 使用pip安裝coverage工具，確保它在你的開發環境中可用。

3. 配置覆蓋率檢查：

   • 在執行單元測試時，添加source參數，指定需要統計覆蓋率的源代碼目錄，以避免統計不必要的代碼行。

4. 集成到持續集成服務：

   • 如果使用Travis CI作為持續集成服務，可以將覆蓋率檢查集成到Travis CI的構建流程中。
   • 在Travis CI的配置文件.travis.yml中，指定在測試成功後運行coveralls命令上報覆蓋率數據。這需要在coveralls網站上授權登錄GitHub賬號，並配置相應的repo token。

5. 展示覆蓋率信息：

   • 在GitHub項目的README.md文件中，添加一個Status Image，實時顯示項目的覆蓋率情況。
   • 這通常涉及從coveralls獲取項目狀態圖片的URL，並將其添加到README.md中。

6. 理解覆蓋率的意義：

   • 覆蓋率是一個重要的參考指標，但它並不能保證代碼的絕對正確性。
   • 覆蓋率高並不意味著代碼沒有問題，而覆蓋率低也不意味著存在嚴重錯誤。
   • 關鍵在於單元測試的策略，應盡量覆蓋各種邏輯路徑和異常情況，以確保代碼的健壯性和可靠性。

通過以上步驟，你可以為ApiTestEngine項目添加單元測試覆蓋率檢查，從而提高代碼質量和測試效率。