本文实例讲述了使用coverage统计python web项目代码覆盖率的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
在使用python+selenium过程中，有时候考虑代码覆盖率，所以专门查了一下python的coverage，所以特此记录
1.安装coverage
自己电脑安装了pip的 直接： pip install coverage，等待安装完成
安装完成后，会在C:\Python27\Scripts下看到相关的安装信息；
2.安装完成以后，就是开始使用了
2.1核心参数---run
以前执行一个.py的文件方式： python test.py
现在使用coverage执行.py的文件方式： coverage run test.py ,跑完后，会自动生成一个覆盖率统计结果文件（data file）：.coverage
这个文件在你的text.py的文件对应目录下
2.2核心参数---report
有了覆盖率统计结果文件，只需要再运行report参数，就可以在命令里看到统计的结果。
2.3核心参数---生成html
最帅最酷的功能了，直接生成html的测试报告。
testhtml是你要生成的html文件夹的名称，这个可以自定义，生成的文件同样在你的.py的文件目录下
这里有一个的预览的html文件，点击可以看看效果
http://nedbatchelder.com/files/sample_coverage_html/，里面对于覆盖于未覆盖的代码都有高亮显示，这个就不多说了
html参数说明：
| Stmts | 总的有效代码行数（不包含空行和注释行） |
| Miss | 未执行的代码行数（不包含空行和注释行） |
| Branch | 总分支数 |
| BrMiss | 未执行的分支数 |
| Cover | 代码覆盖率 |
| Missing | 未执行的代码部分在源文件中行号 |
最后给个忠告：
通过对coverage的学习，其实你用用就会发现，问题还是很多的，所以其实这个的意义也不大，但是聊胜于无；
这是别人总结的，觉得很好，就复制过来了，大家可以想下：
a. 覆盖率数据只能代表你测试过哪些代码，不能代表你是否测试好这些代码。
b. 不要过于相信覆盖率数据。
c. 路径覆盖率 < 判定覆盖 < 语句覆盖
d. 测试人员不能盲目追求代码覆盖率，而应该想办法设计更多更好的案例，哪怕多设计出来的案例对覆盖率一点影响也没有。
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希望本文所述对大家Python程序设计有所帮助。
