Python 代码覆盖率统计工具 coverage.py-白红宇

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：

win32版本下载地址：

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：

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

my_module

my_other_module

---------------------------------------------

TOTAL

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：

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

本文转自CoderZh博客园博客，原文链接：，如需转载请自行联系原作者