许多商店不看重测试的价值，所以如果你高于零，至少有一些价值的升值——所以可以说非零并不是坏事，因为许多仍然是零。

在。net世界中，人们经常引用80%作为合理的。但题目说的是溶液水平。我更喜欢在项目级别进行度量:如果有Selenium等或手动测试，那么UI项目的30%可能就可以了，数据层项目的20%可能就可以了，但是对于业务规则层(如果不是完全必要的话)，95%以上可能是可以实现的。因此，总体覆盖率可能是60%，但关键业务逻辑可能更高。

我也听过这样的话:追求100%，你就能达到80%;但是，立志达到80%，你就会达到40%。

底线:应用80:20规则，让应用程序的bug计数来指导你。

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。

我认为不可能有这样的B/W规则。 应该审查代码，特别注意关键细节。 然而，如果它没有经过测试，它就有一个bug!

许多商店不看重测试的价值，所以如果你高于零，至少有一些价值的升值——所以可以说非零并不是坏事，因为许多仍然是零。

在。net世界中，人们经常引用80%作为合理的。但题目说的是溶液水平。我更喜欢在项目级别进行度量:如果有Selenium等或手动测试，那么UI项目的30%可能就可以了，数据层项目的20%可能就可以了，但是对于业务规则层(如果不是完全必要的话)，95%以上可能是可以实现的。因此，总体覆盖率可能是60%，但关键业务逻辑可能更高。

我也听过这样的话:追求100%，你就能达到80%;但是，立志达到80%，你就会达到40%。

底线:应用80:20规则，让应用程序的bug计数来指导你。

我认为正确的代码覆盖率的最佳症状是单元测试帮助解决的具体问题的数量合理地对应于您创建的单元测试代码的大小。

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。