题目
测试覆盖率基础概念与应用
信息
- 类型：问答
- 难度：⭐
考点
测试覆盖率定义,覆盖率重要性,覆盖率局限性
快速回答
测试覆盖率是衡量测试完整性的指标，表示被测代码被测试用例执行的比例。
核心要点：
- 定义：代码中被测试执行到的行/分支/函数等的百分比
- 重要性：识别未测试代码，量化测试完整性
- 局限性：高覆盖率≠高质量测试，不能检测逻辑错误
- 基础类型：行覆盖、分支覆盖、函数覆盖
1. 原理说明
测试覆盖率通过插桩技术统计代码执行情况：
- 行覆盖率：已执行代码行数/总代码行数
- 分支覆盖率：已覆盖逻辑分支/总分支数（如if/else）
- 函数覆盖率：被调用的函数/总函数数
2. 代码示例
// 示例函数
function calculate(a, b, operation) {
if (operation === 'add') { // 分支1
return a + b; // 行1
} else if (operation === 'sub'){// 分支2
return a - b; // 行2
}
return 0; // 行3
}
// 测试用例1 - 覆盖部分代码
test('加法测试', () => {
expect(calculate(2, 3, 'add')).toBe(5);
// 覆盖：分支1、行1（未覆盖分支2/行2/行3）
});
// 覆盖率报告可能显示：
// 行覆盖率：2/3 = 66%
// 分支覆盖率：1/2 = 50%3. 最佳实践
- 目标设定：行覆盖率建议70-80%，关键模块＞90%
- 结合使用：行覆盖+分支覆盖更有效
- 持续监控：集成到CI/CD流水线
- 重点覆盖：优先核心业务逻辑和复杂模块
4. 常见错误
- 盲目追求100%：导致编写无效测试，增加维护成本
- 忽略质量：覆盖了代码但未验证正确性（如只调函数不检查结果）
- 工具误读：未排除测试代码和第三方库
- 静态代码覆盖：未执行代码路径（如异常处理分支）
5. 扩展知识
- 高级覆盖类型：条件覆盖、路径覆盖（复杂度高，少用于日常）
- 工具推荐：Jest（JS）、JaCoCo（Java）、Coverage.py（Python）
- 与其他指标结合：缺陷逃逸率+测试用例有效性+覆盖率=完整质量评估
- 行业数据：Google推荐关键模块≥90%，但强调"有意义"的覆盖
