Python 代码覆盖率统计工具 coverage.py

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Coverage Command Line

命令行使用说明：详见： http://nedbatchelder.com/code/coverage/cmd.html

最关键核心的几个参数使用如下：

1. run

执行代码覆盖率统计，只需要通过coverage的run参数执行被统计代码即可。

$ coverage run my_program.py arg1 arg2

跑完后，会自动生成一个覆盖率统计结果文件（data file）：.coverage。如果要修改这个默认的文件名也可以，只要设置COVERAGE_FILE环境变量。

2. report

有了覆盖率统计结果文件，只需要再运行report参数，就可以在命令里看到统计的结果。

$ coverage report
Name Stmts Exec Cover
---------------------------------------------
my_program 20 16 80 %
my_module 15 13 86 %
my_other_module 56 50 89 %
---------------------------------------------
TOTAL 91 79 87 %

3. html

最帅最酷的功能了，直接生成html的测试报告。

$ coverage html - d covhtml

生成的报告非常酷，直接关联代码，高亮显示覆盖和未覆盖的代码，支持排序。可以在这个地址预览一下：

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

效果如下：

4. combine

用过代码覆盖率工具的都知道，多份结果的合并至关重要。combine这个参数我琢磨了很久，开始总是合并不成功。后来终于明白了。执行合并操作很简单，只要把需要合并的覆盖率结果数据文件放在同一个目录里，然后执行：

coverage combine

即可。但是，其实对目录里的结果文件是有要求的，要求就是文件名的格式，需要合并的文件必须有同样的前缀，然后后面跟一个名称（通常是机器名），然后再跟一个数字（通常是进程ID），比如：

.coverage.CoderZh. 1234
.coverage.Cnblogs. 5678

为了方便执行结果的合并，我们在前面执行统计时，在run参数后面跟一个-p参数，会自动生成符合合并条件的结果文件。

$ coverage run - p my_program.py arg1 arg2

合并后，会再生成一个.coverage文件，然后再执行html查看合并后的报告吧。

其他几个 erase annotate debug 参数就不介绍了。

Coverage API

除了使用命令行，还可以在python代码中直接调用coverage模块执行代码覆盖率的统计。使用方法也非常简单：

import coverage

cov = coverage.coverage()
cov.start()

# .. run your code ..

cov.stop()
cov.save()

coverage 的构造函数可以设置结果文件的名称等。有个函数容易弄错，就是 use_cache ，如果设置的 use_cache (0)，表示不在硬盘上读写结果文件。如果需要结果数据用来合并，一定要设置use_cache(1)。

coverage提供一些很好用的函数，如： exclude （排除统计的代码）， html_report （生成html报告）， report （控制台输出结果）

下篇讲讲如何在测试django应用时，编写一个自己的test runner来执行代码覆盖率的统计。

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