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代碼覆寫率
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摘自百度百科：
分析未覆寫部分的代碼，從而反推在前期測驗設計是否充分，沒有覆寫到的代碼是否是測驗設計的盲點，為什么沒有考慮到？
需求/設計不夠清晰，測驗設計的理解有誤，工程方法應用后的造成的策略性放棄等等，之后進行補充測驗用例設計，
檢測出程式中的廢代碼，可以逆向反推在代碼設計中思維混亂點，提醒設計/開發人員理清代碼邏輯關系，提升代碼質量，
代碼覆寫率高不能說明代碼質量高，但是反過來看，代碼覆寫率低，代碼質量不會高到哪里去，可以作為測驗自我審視的重要工具之一，
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第三方庫
# pip install coverage
控制臺統計方式
# 需要統計的python檔案,hello_world.py
def hello_world():
print('Welcome to Python 集中營')
# coverage命令執行代碼統計
# coverage run hello_world.py
# 控制臺輸出報告
# coverage report
# Welcome to Python 集中營
# Name Stmts Miss Cover
# ------------------------------
# test1.py 12 11 8%
# ------------------------------
# TOTAL 12 11 8%
# 生成html報告
# coverage html
# 打開專案名_py.html 可以在瀏覽器直接查看醒目報告
API統計方式
# 匯入coverage代碼覆寫率統計包
import coverage
if __name__ == '__main__':
cover_code = coverage.coverage() # 創建coverage統計物件
cover_code.start() # 開始統計
hello_world() # 需要統計的代碼塊
cover_code.stop() # 結束統計
cover_code.save() # 保存
cover_code.report() # 生成控制臺報告
cover_code.html_report() # 生成html報告
# Welcome to Python 集中營
# Name Stmts Miss Cover
# ------------------------------
# test1.py 12 11 8%
# ------------------------------
# TOTAL 12 11 8%
【粉絲福利】關注公眾號，獲取全套視頻資料，Coverage 是用于統計 Python 代碼覆寫率的工具，支持分支覆寫率統計，生成 HTML 格式的統計報告，Coverage利用到了Python虛擬機的trace機制，Coverage主要有兩種覆寫率的統計方式，一種是在命令列使用Coverage命令進行統計，另一種則是通過API的方式進行統計，喜歡小編點個 '關注' 吧！
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