测试覆盖率
测试覆盖率通常被用来衡量测试的充分性和完整性，从广义的角度来讲，测试覆盖率主要分为两大类，一类是面向项目的需求覆盖率，另一类是更偏向技术的代码覆盖率。
需求覆盖率测试：测试用例通常是基于软件需求而不是软件实现所设计的。因此，度量这类测试完整性的手段一般是需求覆盖率，即测试所覆盖的需求数量与总需求数量的比值。需求派在进行覆盖率统计时，最终的目的也是为了测试的行为覆盖了每一个需求，最终保障了产品质量。
代码覆盖率测试：它关注的是在执行测试用例时，有哪些软件代码被执行到了，有哪些软件代码没有被执行到。被执行的代码数量与代码总数量之间的比值，就是代码覆盖率。接口自动化测试的代码覆盖率对于理解测试效果和提高软件质量具有重要价值。
需求覆盖率与代码覆盖率的关系
1、系统的业务需求，无论何人，其编写的每行代码最后都是为了服务业务，或是实现业务，或是提升业务性能，最终目的均无法逃离业务。
2、需求覆盖率是基于需求文档，分析需求，编写测试用例，执行测试用例，评估系统是否完整的实现了应该有的功能，以及不应该有的功能。
3、代码覆盖率是基于需求覆盖率的基础上，更进一步的对系统的每行代码进行覆盖测试的一种度量手段。
4、衡量代码覆盖率和测试覆盖率的影响的基础完全不同。在大多数情况下，同时使用测试覆盖率和代码覆盖率，因为它们在软件项目中同等重要。
代码覆盖率的测试策略
1、选择合适的覆盖率标准：常见的覆盖率标准有语句覆盖率、分支覆盖率、条件覆盖率、路径覆盖率等，需要根据软件测试的需求和目标选择合适的覆盖率标准。
2、制定测试计划：制定测试计划是评估代码覆盖率的前提，测试计划需要根据需求文档、功能规格说明等，设计测试用例。
3、设计测试用例：针对不同的覆盖率标准，设计不同的测试用例，以达到对目标代码进行覆盖的目的。
4、执行测试用例：执行设计好的测试用例，记录测试结果。
5、计算覆盖率：使用相应的工具对目标代码进行覆盖率计算，得出代码覆盖率并进行分析。
代码覆盖率的测试策略主要是确保测试能够覆盖代码的所有执行路径和分支，以此来保证代码的正确性和可靠性。其中，包括以下几个方面：
1、语句覆盖：确保每一条代码语句都被测试至少执行一次。
2、分支覆盖：确保每个条件语句的每个分支都被测试至少执行一次。
3、条件覆盖：确保每个条件语句的每个条件都被测试至少执行一次，包括 true 和 false。
4、路径覆盖：确保代码中每个可能的执行路径都被测试至少执行一次，包括循环和递归等。
代码覆盖率统计的价值
发现潜在缺陷：较高的代码覆盖率意味着更多的代码被测试，因此更容易发现潜在的缺陷和问题。通过提高代码覆盖率，可以降低软件在生产环境中出现问题的风险。
提高测试质量：代码覆盖率是衡量测试质量的一个重要指标。通过关注代码覆盖率，可以确保测试用例覆盖到软件的主要功能和场景，从而提高测试的有效性。
度量测试进度：代码覆盖率可以用作衡量测试进度的一个指标。随着测试用例的增加和代码覆盖率的提高，可以直观地了解测试工作的完成情况，并据此调整测试计划和策略。
指导测试工作：代码覆盖率可以帮助团队发现测试中可能遗漏的区域。通过分析覆盖率报告，可以找出未被充分测试的代码，从而编写更全面的测试用例，提高测试效果。
增强团队信心：较高的代码覆盖率可以增强团队对软件质量的信心。当团队知道软件的大部分代码都经过了充分的测试时，他们更有信心确保软件在生产环境中的表现。
代码覆盖率统计的缺点
因为代码的执行顺序和函数的参数值，都可能是千变万化的。一种情况被覆盖到，不代表所有情况都会被覆盖到。
我们所用到的等价类、边界值、因果图等方法，就是为了使用不同的测试数据来对某个功能点进行验证，这里说到的「已经被测试行为覆盖的代码」特指：至少被执行一次的测试行为，并不能展示出来那些「未考虑的异常数据」以及「未处理的异常情况」。
显然，代码覆盖率反映的是已有代码的哪些逻辑被执行过了，哪些逻辑还没有被执行过。以此为依据，你可以补充测试用例，可以去测试那些还没有覆盖到的执行路径。我们可以基于代码覆盖率的统计做到100%的分析。
代码覆盖率统计工具
关于如何度量代码覆盖率？一般可以通过第三方工具完成。不同编程语言，有不同的工具。
例如，Java 语言有 Jacoco，Go 语言有 GoCov，Python 语言有 Coverage.py 等，如果你做的是 iOS 移动端的代码覆盖率测试，还有 gcov、llvm 等组件供你使用。
