coverage.py是一个用来统计python程序代码覆盖率的工具。它使用起来非常简单,并且支持最终生成界面友好的html报告。在最新版本中,还提供了分支覆盖的功能。

官方网站:

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

win32版本下载地址:

http://pypi.python.org/pypi/coverage

或者通过easy-install来安装:


easy_install coverage

装好后,在c:\Python25\Scripts\(假设装在c盘)目录会有一个coverage.exe。通过这个exe基本上可以完成我们所有需要的功能。运行一下,如果发现少了那个模块,请先安装easy_install。

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:


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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