从Testivus的帖子中，我认为答案上下文应该是第二个程序员。

从实际的角度来看，我们需要争取参数/目标。

我认为这可以在敏捷过程中进行“测试”，方法是分析我们拥有的代码、架构、功能(用户故事)，然后得出一个数字。根据我在电信领域的经验，我认为60%是一个很好的值。

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。

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!

简单回答:60-80%

长一点的回答: 我认为这完全取决于你项目的性质。我通常通过单元测试每一个实际部分来开始一个项目。在项目的第一次“发布”时，你应该有一个相当不错的基于你所做的编程类型的基础百分比。在这一点上，您可以开始“强制”最小的代码覆盖率。

直到几天前，我们的目标是>的80%，但在我们使用了大量生成代码后，我们并不关心%age，而是让审核人员决定覆盖率要求。

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。