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。

如果你的目标是100%的覆盖率(而不是100%测试所有功能)，那么代码覆盖率就是一个误导的指标。

你可以通过一次命中所有的线来获得100%。然而，您仍然可能错过测试这些行命中的特定序列(逻辑路径)。 您不能得到100%，但仍然测试了所有80%/频率使用的代码路径。测试每个“抛出ExceptionTypeX”或类似的防御性编程保护是“有就好”而不是“必须”

所以要相信你自己或你的开发人员是彻底的，并覆盖他们代码中的每一条路径。要务实，不要追求神奇的100%覆盖率。如果你用TDD开发你的代码，你应该得到90%以上的覆盖率作为奖励。使用代码覆盖来突出你错过的代码块(如果你使用TDD就不应该发生这种情况。因为您编写代码只是为了通过测试。没有伙伴测试，任何代码都不能存在。)

一般来说，从我读过的几篇工程卓越最佳实践论文来看，单元测试中80%的新代码是产生最佳回报的点。如果超过这个CC%，所付出的努力就会产生更少的缺陷。这是许多大公司所采用的最佳实践。

不幸的是，这些结果大多是公司内部的，所以我没有公开的文献可供参考。

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。

我认为最重要的是了解随着时间的推移，覆盖率的趋势是什么，并理解趋势变化的原因。你认为趋势的变化是好是坏取决于你对原因的分析。

根据代码的关键程度，75%-85%是一个很好的经验法则。 运输代码肯定应该比房屋公用事业等更彻底地测试。