代码覆盖率与测试覆盖率比较

软件测试帮助我们确保代码正常工作，这使其成为开发过程的重要组成部分。在讨论测试时，可能会出现代码覆盖率和测试覆盖率等术语。尽管它们都代表了一种衡量代码库有效性的方法，但它们引用了不同的概念。因此，我们不应该互换使用它们。

在本教程中，我们将了解代码和测试覆盖率之间的差异，并讨论各自的含义。

代码覆盖率
代码覆盖率是一种衡量测试中覆盖的源代码部分的机制。它代表了白盒测试的一种形式，需要访问源代码并考虑实现细节和代码的内部结构。代码覆盖率主要由开发人员在单元测试中完成。

有多种方法可以衡量代码覆盖率：

代码覆盖率结果通常以百分比显示，衡量测试覆盖源代码的比率。

此外，我们通常需要一个外部工具来测量代码覆盖率。对于基于 Java 的应用程序，我们可以使用JaCoCo或Cobertura等工具。这些可以帮助我们生成详细的报告，显示源代码的哪些部分被覆盖，哪些部分未被覆盖。

最常见的代码覆盖率类型是语句覆盖率，我们可以使用通用公式来计算：

Statement coverage = (Number of executed statements / Total number of statements) * 100
同样，我们可以计算其他代码覆盖率类型。

1.代码覆盖率优势
接下来，我们来看看代码覆盖率方面的优势。首先，它提供定量指标的结果。

2.代码覆盖率的缺点
最后，让我们讨论一些代码覆盖率的缺点。

测试覆盖率
另一方面，测试覆盖率是我们用来描述测试覆盖应用程序功能的程度的指标。

测试覆盖率的主要目标是确定应用程序的测试情况，同时考虑用例、需求、功能、风险、不同环境和其他因素。有了这样的覆盖范围，我们就可以覆盖所有必要的功能、业务需求和边缘情况。

测试覆盖率由 QA 团队从最终用户的角度计算。它有助于确定应用程序的哪些部分已经过测试以及哪些部分可能仍需要我们的注意。尽管它可能考虑单元测试，但它还包含其他方面，包括功能测试、集成测试和验收测试。

此外，测试覆盖率可以与自动测试和手动测试相关。我们可以使用Selenium、Playwright或Cypress等工具进行自动化测试。这些工具可以帮助我们比手动测试更轻松地计算测试覆盖率。

与代码覆盖率不同，测试覆盖率的重点是确保我们已经覆盖了应用程序的功能。

有多种方法可以定义测试覆盖率：

与代码覆盖率不同，测试覆盖率更定性而不是定量，这使得量化更具挑战性。但是，如果我们想计算需求覆盖率作为示例，我们可以使用以下公式：

Requirements coverage = (Number of covered requirements / Total number of requirements) * 100

请注意，该表达式类似于代码覆盖率测量，但测试覆盖率计算的输入可能更难量化。

1.测试覆盖率优势
让我们看看测试覆盖率的一些积极方面。

2.测试覆盖率的缺点
就像代码覆盖率一样，测试覆盖率并不能保证应用程序运行时不会出现问题。

代码覆盖率和测试覆盖率的比较
总而言之，我们用一个比较表来展示代码和测试覆盖率之间的差异：

覆盖：

定量：

完整：

角色：

方法：

测试：