从另一个角度查看覆盖率:具有清晰控制流的编写良好的代码是最容易覆盖、最容易阅读的，并且通常是错误最少的代码。在编写代码时牢记清晰和可覆盖性，并在编写代码时并行编写单元测试，以我之见，您将得到最好的结果。

当我认为我的代码没有经过足够的单元测试，并且我不确定接下来要测试什么时，我使用覆盖率来帮助我决定接下来要测试什么。

如果我在一个单元测试中增加覆盖率——我知道这个单元测试有价值。

这适用于未覆盖的代码，50%覆盖或97%覆盖。

我更喜欢做BDD，它使用自动化验收测试、可能还有其他集成测试和单元测试的组合。对我来说，问题是自动化测试套件作为一个整体的目标覆盖率应该是多少。

That aside, the answer depends on your methodology, language and testing and coverage tools. When doing TDD in Ruby or Python it's not hard to maintain 100% coverage, and it's well worth doing so. It's much easier to manage 100% coverage than 90-something percent coverage. That is, it's much easier to fill coverage gaps as they appear (and when doing TDD well coverage gaps are rare and usually worth your time) than it is to manage a list of coverage gaps that you haven't gotten around to and miss coverage regressions due to your constant background of uncovered code.

答案也取决于项目的历史。我发现上述方法只适用于从一开始就以这种方式管理的项目。我已经极大地改进了大型遗留项目的覆盖率，这样做是值得的，但是我从来没有发现回过头去填补每个覆盖率空白是可行的，因为旧的未经测试的代码不能很好地理解，不能正确和快速地完成这些工作。

我最喜欢的代码覆盖率是100%。星号之所以出现，是因为我更喜欢使用工具，允许我将某些行标记为“不算数”的行。如果我已经覆盖了100%“有用”的行，我就完成了。

底层流程是:

我编写测试来测试我能想到的所有功能和边缘情况(通常从文档开始工作)。 我运行代码覆盖工具 我检查了所有没有覆盖的线或路径，以及我认为不重要或无法到达的线或路径(由于防御性编程)，我将其标记为不算数 我编写了新的测试来覆盖缺失的行，并在没有提到这些边缘情况时改进文档。

这样，如果我和我的合作者将来添加新代码或更改测试，就会有一条亮线告诉我们是否错过了重要的东西——覆盖率下降到100%以下。然而，它也提供了处理不同测试优先级的灵活性。

这取决于您所处的应用程序开发生命周期的哪个阶段。

If you've been at development for a while and have a lot of implemented code already and are just now realizing that you need to think about code coverage then you have to check your current coverage (if it exists) and then use that baseline to set milestones each sprint (or an average rise over a period of sprints), which means taking on code debt while continuing to deliver end user value (at least in my experience the end user doesn't care one bit if you've increased test coverage if they don't see new features).

根据你的领域，达到95%并不是不合理的，但我不得不说，平均而言，你将看到的平均情况是85%到90%。

如果这是一个完美的世界，100%的代码将被单元测试覆盖。然而，因为这不是一个完美的世界，这是一个你有时间做什么的问题。因此，我建议少关注特定的百分比，而更多地关注关键领域。如果你的代码写得很好(或者至少是一个合理的副本)，应该有几个关键点将api暴露给其他代码。

将您的测试工作集中在这些api上。确保api是1)良好的文档化的，2)已经编写了与文档相匹配的测试用例。如果预期的结果与文档不匹配，那么您的代码、文档或测试用例中都存在bug。所有这些都是值得调查的。

好运！