《软件测试52讲》读书笔记（六） —— 测试覆盖率

测试覆盖率通常是被用来衡量测试的充分性和完整性，主要分为两大类：需求覆盖率、代码覆盖率

需求覆盖率

通常采用需求管理工具（TestLink、tapd、ALM）来建立需求和测试关系，并以此来统计测试覆盖率

需求覆盖率的统计方法属于传统瀑布模式下的软件工程，追求的是自上而下地制定计划、分析需求、设计软件、编写代码、测试等，但对于敏捷开发的项目难以适应，因此通常都是直接将软件需求转换为测试点，在基于测试需求设计测试点

现在口中的测试覆盖率默认指代码覆盖率

代码覆盖率

代码覆盖率指描述程序中源代码被测试的比例和程度，所得比例；简单来说，至少被执行一次的条目数占整个条目数的百分比（如果条目数是语句，对应的就是代码行的覆盖率……）

代码覆盖深度：从程序覆盖的详尽程度分析，包含以下覆盖标准：语句覆盖率、判断覆盖率、条件覆盖率、条件判断组合覆盖率、多条件覆盖率和路径覆盖率

最常用的三种指标：

• 语句覆盖率：又称为行覆盖率，指已经被执行到的语句占总可执行语句的百分比，通常会和判断覆盖率或条件覆盖率一起使用
• 判断覆盖率：又称分支覆盖率，用以度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了，即代码中每个判断的取真分支和取假分支是否各被覆盖至少各一次
• 条件覆盖率：判定中的每个条件的可能取值至少满足一次，度量判定中的每个条件的结果TRUE和FALSE是否都被测试到

注意：统计代码覆盖率仅仅是手段，必须透过现象看到事物的本质，才能从根本上保证软件整体的质量

统计代码的根本目的是找出潜在的遗漏测试用例，并有针对性的补充，同时还能识别因需求变更等原因废弃的代码

代码覆盖率同时存在一定的局限性，高的代码覆盖率不一定能保证软件的质量，但是低的代码覆盖率一定不能保证软件的质量

代码覆盖率工具

JaCoCo是一款Java代码主流开源覆盖率工具，可以方便地嵌入到Ant、Maven中，且和很多主流的持续集成工具以及代码静态检查工具

1. 代码覆盖率统计报告：包含每个Java代码文件的行覆盖率以及分值覆盖率统计，并给出每个Java代码文件的行数、方法数、类数等信息

 

 2. 代码覆盖率统计报告实例：绿色表示已经被覆盖；红色表示尚未被覆盖；黄色表示部分覆盖；绿色菱形块表示该分支已被完全覆盖；黄色菱形块表示该分支仅部分覆盖

 

 代码覆盖率工具运行原理（了解）

实现代码覆盖率的统计，最基本的方法就是注入（instrumentation）——  在被测代码中自动插入用于覆盖率统计的探针（Probe）代码，并保证插入的探针代码不会给源代码带来任何影响

 

 根据注入目标分为两类：源代码（Source Code）注入、字节码（Byte Code）注入，目前主流的工具基本都是使用字节码注入，注入的具体实现采用ASM（Java字节码操纵框架）技术

字节码注入又可以分为两大模式：On-The-Fly注入模式和Offline注入模式

Python可以使用Coverage代码覆盖工具