代码覆盖率
1'''
2摘自百度百科：
3分析未覆盖部分的代码，从而反推在前期测试设计是否充分，没有覆盖到的代码是否是测试设计的盲点，为什么没有考虑到？
4需求/设计不够清晰，测试设计的理解有误，工程方法应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。
5检测出程序中的废代码，可以逆向反推在代码设计中思维混乱点，提醒设计/开发人员理清代码逻辑关系，提升代码质量。
6代码覆盖率高不能说明代码质量高，但是反过来看，代码覆盖率低，代码质量不会高到哪里去，可以作为测试自我审视的重要工具之一。
7'''
第三方库
1# pip install coverage
控制台统计方式
1# 需要统计的python文件,hello_world.py
2
3def hello_world():
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5 print('Welcome to Python 集中营')
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7# coverage命令执行代码统计
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9# coverage run hello_world.py
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11# 控制台输出报告
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13# coverage report
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15# Welcome to Python 集中营
16# Name Stmts Miss Cover
17# ------------------------------
18# test1.py 12 11 8%
19# ------------------------------
20# TOTAL 12 11 8%
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22# 生成html报告
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24# coverage html
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26# 打开项目名_py.html 可以在浏览器直接查看醒目报告
API统计方式
1# 导入coverage代码覆盖率统计包
2import coverage
3
4if __name__ == '__main__':
5 cover_code = coverage.coverage() # 创建coverage统计对象
6 cover_code.start() # 开始统计
7 hello_world() # 需要统计的代码块
8 cover_code.stop() # 结束统计
9 cover_code.save() # 保存
10 cover_code.report() # 生成控制台报告
11 cover_code.html_report() # 生成html报告
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13# Welcome to Python 集中营
14# Name Stmts Miss Cover
15# ------------------------------
16# test1.py 12 11 8%
17# ------------------------------
18# TOTAL 12 11 8%
