python Как узнать процент покрытия кода тестами? Stack Overflow на русском

Лучший показатель — это то, насколько хорошо тесты обнаруживают дефекты и как хорошо они охватывают функциональность программы. После всех тестов Pytest выводит сводную таблицу по каждому файлу. Также хочу предостеречь от попыток тотального покрытия кода тестами. Стоит помнить о том, что тесты так же, как и основной код, имеют свою стоимость.

Если есть 10 требований, и для них написаны 100 тестов, и ни одно требование не осталось без теста, можно назвать это приемлемым тестовым покрытием уровня дизайна. Тестовое покрытие (test coverage) — количественная мера плотности покрытия требований или кода. Покрытие требований выражается в процентном отношении покрытых требований к их общему количеству. Насколько я иду об отслеживании покрытия юнит-тестами на своих проектах, я использую статические средства анализа кода, чтобы отслеживать. Когда тестируют нож как «продукт», не обращают внимание, хорошо ли он режет фрукты и овощи; тестируется лишь способность владельца правильно и безопасно им пользоваться.

Что такое покрытие кода?

В подобных проектах и 30% покрытия кода будет выглядеть неплохим результатом. Юнит-тестирование повышает уверенность разработчиков, что в их коде отсутствуют дефекты на фундаментальном уровне (уровне юнитов кода). Проджект-менеджеры стремятся повысить покрытие кода, комбинируя разные методы оценки этого покрытия.

Для Python есть Coverage.py, тоже открытый и бесплатный.

Покрытие кода тестами

Та же база данных может быть как совместной, так и приватной зависимостью. Совместной она может выступать, когда все тесты работают с одной базой. Приватной зависимостью база данных может выступать в случае, когда для каждого теста поднимается отдельная база данных, например в docker-контейнере. В этом случае тесты не смогут повлиять друг на друга через базу.

Однако важно понимать, что высокий процент покрытия не гарантирует полное отсутствие ошибок, а лишь указывает на уровень тестирования кода. В тестировании часто используют метрику code coverage — это покрытие кода тестами. Исходя из этого, стоит оценивать покрытие кода тестами с точки зрения его жизненного цикла. Если продукт одноразовый, маленький, короткий, который мы написали и потом через какое-то время он будет не нужен, то и, возможно, уровень покрытия тестами нужен достаточно низкий. Важно также учитывать, что высокий процент покрытия кода не всегда гарантирует высокое качество программы. Эффективные тесты должны покрывать разнообразные сценарии использования и учитывать различные граничные случаи.

Тестовое Покрытие (Test Coverage)

В области юнит-тестирования достаточно тяжело определить какие-то границы. Если взять тест, который выполняется за секунду – быстро это или медленно? Всё зависит от того, что это за тест, какие требования к нему. В нашей команде мы опираемся на субъективное восприятие скорости – если, по нашему мнению, тесты проходят быстро – этого достаточно. Если 80 тестов написано и всего 6 требований «отработаны» ими — то, хотя 80% объема тестирования выполнено, 4 требования остались не покрыты.

Во-первых, зависит от текущего состояния проекта и принятых методик. Если измерять покрытие кода с самого начала разработки, возможно получить покрытие покрытие множественных условий выше 90%, это отлично. Такое часто бывает, если компания работает по TDD-методике разработки. В этом случае можно считать, что тест работает правильно.

Реальность о покрытии кода

Что касается того, как мы его используем – code coverage – это один из наших критериев выхода на каждый этап. У нас на самом деле есть три метрики code coverage – покрытие из юнит-тестов (из команды разработчиков), scenario tests (из команды разработчиков) и комбинированное покрытие. Нужно поделить второе на первое и умножить на 100. Эта простая «древняя» формула дает понятие о тестовом покрытии.

• Можно воспользоваться инструментом покрытия кода istanbul, чтобы увидеть, какая часть нашего кода выполняется, когда мы запускаем этот скрипт.
• Сквозные тесты (e2e-тесты) задействуют большой объём кода, проходя через цепочку тестируемых элементов или систем, поэтому имеют хорошую защиту от багов.
• Юнит-тест должен проверять правильность работы небольшого фрагмента кода – юнита, должен делать это быстро и поддерживать изоляцию от другого кода.
• Обратите внимание, что покрытие сильно зависит от того, какие тесты выполнились.
• Это поможет понять разницу между покрытием функций и покрытием веток.
• После запуска инструмента покрытия кода мы получим отчет о покрытии, показывающий показатели покрытия.

Другими словами, покрытие кода показывает, какая часть кода приложения была проверена при выполнении (автоматизированных) тестов. Тривиальные тесты могут быть устойчивы к рефакторингу и иметь быструю обратную связь. Например тест, написанный на getter – метод получения значения приватного поля.

Python: Автоматическое тестирование

Вы узнаете, что сломалось, когда получите сборку с ошибкой, но вам будет сложно понять, какие компоненты успешно прошли тестирование. Во-первых, польза от юнит-тестов неизвестна, пока неизвестно их покрытие. Зная показатель покрытия, можно приблизительно знать, какая часть кода (уже) проверена. В следующей части будет рассмотрена структура юнит-теста, поделюсь тем, какие подходы используются у нас в команде. Расскажу про стили юнит-тестирования, принципы рефакторинга для эффективных юнит-тестов, рассмотрю некоторые антипаттерны при написании тестов.

Если в проекте тестов не было вообще, то эта статистика начинает быстро расти. А вот дальше, ближе к 90 процентам, придется бороться за каждую строчку кода. Охват операторов — это метод проектирования теста белого ящика, который включает в себя выполнение всех исполняемых операторов в исходном коде как минимум один раз. Он используется для вычисления и измерения количества операторов в исходном коде, которые могут быть выполнены с учетом требований. Само по себе покрытие не гарантирует, что код работает правильно во всех ситуациях.