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。

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。

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。

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。

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！