这是我购买的”极客时间”上的一套课程的笔记，总共52讲，定期对其中的内容做一笔记，巩固学习内容。

06 你真的懂测试覆盖率吗？

从广义角度，可以分为面向项目的需求覆盖率，和偏向技术的代码覆盖率。

需求覆盖率

指测试对需求的覆盖程度，通常的做法是将每一条分解后的软件需求和对应的测试简历一对多的映射关系，最终目标是保证测试可以覆盖每个需求，以保证软件产品的质量。
这种统计方法属于传统瀑布模型下的软件工程时间，流程上是重量级的，很难适应当今互联网时代下的敏捷开发实践。
互联网项目中很少直接基于需求来衡量测试覆盖率，而是将软件需求转换成测试需求，然后基于测试需求再来设计测试点。

代码覆盖率

指至少被执行了一次的条目数占整个条目数的百分比。
根据条目数的不同，对应着不同的覆盖率：
语句 – 代码行覆盖率
函数 – 函数覆盖率
路径 – 路径覆盖率
最常用的三种代码覆盖率如下：

行覆盖率，又称代码覆盖率。指已经被执行到的语句占总可执行语句的百分比。
判定覆盖，又称分支覆盖，用以度量程序中每一个判定的分支是否都被测试到了。
条件覆盖，指判定中的每个条件的可能取值至少满足一次。

代码覆盖率的价值

统计代码覆盖率的根本目的，是找出潜在的遗漏测试用例，并有针对性的进行补充，同时还可以识别出代码中那些由于需求变更等原因造成的不可达的废弃代码。

代码覆盖率的局限性

代码覆盖率的计算是基于现有代码的，并不能发现哪些”未考虑某些输入”以及”未处理某些情况”形成的缺陷。
代码覆盖率反应的仅仅是已有代码的哪些逻辑被执行过了，对于那些压根还没有代码实现的部分，基于代码覆盖率的统计指标就无能为力了。
也就是说，即使MC/DC代码覆盖率达到了100%，也不能说明软件质量达到了万无一失。

代码覆盖率工具

这部分讲了Jacoco，一款Java代码的主流开源覆盖率工具。
由于本人对这部分不是很熟悉，读了也不是很明白，所以暂时跳过，待相关技术知识补充上来之后，再回过头来仔细品读。

【心得】
这部分觉得最有用的一点是学到了这么一个思想：统计代码覆盖率的根本目的，是找出潜在的遗漏测试用例，并有针对性的进行补充。