代码覆盖率与测试覆盖率 | Baeldung

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软件测试帮助我们确保代码正确运行，这使得它成为开发过程中的重要组成部分。当讨论测试时，可能会出现诸如代码覆盖率和测试覆盖率等术语。尽管它们都是衡量我们代码库有效性的方式，但它们指的是不同的概念。因此，我们不应该将它们交替使用。

在本教程中，我们将学习代码和测试覆盖率之间的区别，并讨论每种覆盖率的含义。

代码覆盖率是一种机制，用于衡量测试中源代码覆盖的部分。它代表了白盒测试的一种形式，需要访问源代码，并考虑实现细节和代码的内部结构。代码覆盖率主要由开发人员在单元测试中完成。

有几种方法可以衡量代码覆盖率：

代码覆盖率结果通常显示为百分比，衡量测试覆盖的源代码比例。

此外，我们通常需要一个外部工具来衡量代码覆盖率。对于基于Java的应用程序，我们可以使用JaCoCo或Cobertura等工具。这些工具可以帮助我们生成详细报告，显示源代码的哪些部分被覆盖，哪些没有。

代码覆盖率最常见的类型是语句覆盖率，我们可以使用以下通用公式计算：

语句覆盖率 = (执行的语句数量 / 总语句数量) * 100

类似地，我们可以计算其他类型的代码覆盖率。

接下来，让我们检查代码覆盖率的优势。首先，它提供了定量指标的结果。

使用代码覆盖率工具，我们可以识别出我们没有通过测试覆盖的源代码部分。

此外，我们可以更容易地检测到未使用的源代码，这允许我们删除不必要的代码。

最后，让我们讨论一些代码覆盖率的缺点。

正如提到的，代码覆盖率只计算自动化测试期间执行的源代码量。它不保证我们的测试是有效和正确的。

我们可以在实现高代码覆盖率的同时编写糟糕的测试。考虑到这一点，100%的代码覆盖率并不一定意味着我们的代码没有错误和问题。此外，强制100%覆盖可能会导致编写无用的测试，仅仅为了增加代码覆盖率。

3. 测试覆盖率

另一方面，测试覆盖率是我们用来描述我们的测试覆盖应用程序功能程度的度量标准。

测试覆盖率的主要目标是确定应用程序的测试程度，考虑用例、需求、功能、风险、不同环境和其他因素。通过这种覆盖，我们可以覆盖所有必要的特性、业务需求和边缘情况。

测试覆盖率是由QA团队从最终用户的角度计算的。它有助于识别应用程序的哪些部分已经经过测试，哪些部分可能仍需要我们的关注。尽管它可能会考虑单元测试，但它也包括其他方面，包括功能测试、集成测试和验收测试。

此外，测试覆盖率可以与自动化和手动测试相关。我们可以使用Selenium、Playwright或Cypress等工具进行自动化测试。这些工具可以帮助我们比手动测试更容易地计算测试覆盖率。

与代码覆盖率不同，测试覆盖率的重点在于确保我们已经覆盖了应用程序的特性。

有几种方法可以定义测试覆盖率：

与代码覆盖率不同，测试覆盖率更具定性而非定量，这使得它更难以量化。然而，如果我们想要计算需求覆盖率作为示例，我们可以使用以下公式：

需求覆盖率 = (覆盖的需求数量 / 总需求数量) * 100

注意表达式类似于代码覆盖率测量，但测试覆盖率计算的输入可能更难量化。

让我们看看测试覆盖率的一些积极方面。

首先，它确保应用程序的每个方面都经过了检查，并识别出仍需要测试的功能。

与代码覆盖率不同，它不一定需要技术知识，特别是如果我们谈论的是手动测试。因此，它更容易实施。

它代表了一种黑盒测试方法，测试人员无法访问源代码。它只关注从给定输入获得的输出。

此外，这种类型的测试侧重于整体用户体验。

就像代码覆盖率一样，测试覆盖率也不能保证应用程序将无问题运行。

由于我们没有对源代码的洞察，我们无法衡量某些方面，例如代码库的质量。

此外，我们无法通过测试覆盖率检测到源代码中未使用的部分。

总之，让我们通过比较表来展示代码和测试覆盖率之间的区别：

在本文中，我们学习了软件开发中代码覆盖率和测试覆盖率的区别。

总之，代码和测试覆盖率之间的混淆是因为它们在某种程度上重叠。然而，它们并不完全相同。代码覆盖率侧重于通过自动化测试执行的代码量。我们通常使用直接分析代码库的工具来计算它。另一方面，测试覆盖率衡量测试覆盖应用程序的功能、用户需求和潜在风险的程度。

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