我使用cobertura，无论百分比是多少，我都建议保持cobertura检查任务中的值是最新的。至少，不断提高totallinerate和totalbranrate到刚好低于你当前的覆盖率，但永远不要降低这些值。还将Ant构建失败属性绑定到此任务。如果构建因为缺乏覆盖而失败，那么您知道有人添加了代码，但没有测试它。例子:

<cobertura-check linerate="0"
                 branchrate="0"
                 totallinerate="70"
                 totalbranchrate="90"
                 failureproperty="build.failed" />

看看Crap4j。这是一种比直接代码覆盖稍微复杂一些的方法。它结合了代码覆盖率度量和复杂性度量，然后向您展示哪些复杂的代码目前没有测试。

我对这个难题的回答是，对可以测试的代码有100%的行覆盖率，对不能测试的代码有0%的行覆盖率。

我目前在Python中的做法是将.py模块分为两个文件夹:app1/和app2/，当运行单元测试时，计算这两个文件夹的覆盖率，并直观地检查(有朝一日我必须自动化)app1的覆盖率为100%，而app2的覆盖率为0%。

当/如果我发现这些数字与标准不同，我会调查并改变代码的设计，使覆盖率符合标准。

这意味着我可以建议实现库代码的100%行覆盖率。

我也偶尔检查app2/，看看我是否可以在那里测试任何代码，如果我可以，我将它移动到app1/

现在我不太担心总覆盖率，因为这取决于项目的规模，但通常情况下我看到的是70%到90%以上。

使用python，我应该能够设计一个烟雾测试，可以自动运行我的应用程序，同时测量覆盖率，并有希望获得100%的烟雾测试与单元测试数字的聚合。

我想分享另一个关于测试报道的趣闻。

我们有一个巨大的项目，在twitter上，我注意到，700个单元测试，我们只有20%的代码覆盖率。

斯科特·汉塞尔曼的回答充满智慧:

这是正确的20%吗?是20%吗 代表您的用户的代码 打击最大?你可能会再加50个 测试后只添加2%

这又回到了我关于代码覆盖率的答案。你应该在锅里放多少米?视情况而定。

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。

代码覆盖率是很好的，但前提是你从中得到的好处超过了实现它的成本/努力。

一段时间以来，我们一直在努力达到80%的标准，但我们刚刚决定放弃这个标准，转而更专注于我们的测试。专注于复杂的业务逻辑等，

这个决定是由于我们花在追逐代码覆盖率和维护现有单元测试上的时间越来越多。我们觉得我们已经到达了这样一个点:我们从代码覆盖率中得到的好处被认为比我们为实现它所付出的努力要少。