软件测试覆盖率

本文介绍了软件测试覆盖率的概念、计算方式,以及白盒覆盖率(逻辑覆盖率、语句、判定等)、灰盒覆盖率(函数、接口)和黑盒覆盖率(需求覆盖)的分类和特点。强调了覆盖率虽有助于评估测试质量,但并非绝对保证程序正确性,测试用例设计应适度平衡成本与覆盖效果。

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软件测试覆盖率简介

  1、定义:覆盖率是用来度量测试完整性的一个手段,同时也是测试技术有效性的一个度量。
  2、计算:覆盖率=(至少被执行一次的item数)/item的总数
  3、特点
     1)通过覆盖率数据,可以检测我们的测试是否充分
     2)分析出测试的弱点在哪方面
     3)指导我们设计能够增加覆盖率的测试用例,有效提高测试质量,但是测试用例设计不能一味追求覆盖率,因为测试成本随覆盖率的增加而增加。

软件测试覆盖率分类

覆盖率按照测试方法大体上可以划分为三大类,即白盒覆盖(white-Box Coverage)、灰盒覆盖(Gray-Box coverage)和黑盒覆盖(Black-Box Coverage)。

白盒覆盖率(white-Box Coverage)

白盒覆盖率中使用的最常见的就是逻辑覆盖率(Logical Coverage ),也叫代码覆盖率(Code Coverage)或者结构化覆盖率(Structural Coverage),我们常见的逻辑覆盖包括:语句覆盖、判定覆盖、条件覆盖、判定条件覆盖、条件组合覆盖、路径覆盖。

1、语句覆盖(Statement Coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,程序中被执行的可执行语句的比率。
     2)计算公式:语句覆盖率=(至少被执行一次的语句数量)/(可执行的语句总数)
     3)100%语句覆盖率含义:在测试时,首先设计若干个测试用例,然后运行被测程序,使程序中的每个可执行语句至少执行一次。
     4)特点:语句覆盖可以检验每个可执行语句,但是即使语句覆盖率达到了100%,也会有缺陷发现不了,所以覆盖率只是我们度量的手段。

2、判定覆盖(Decision Coverage)/分支覆盖率(Branch Coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,程序中所有判断语句的取真分支和取假分支被执行到的比率。
     2)计算公式:判定覆盖率=(判定结果被评价的次数)/(判定结果的总数)
     3)100%条件覆盖率含义:在测试时,首先设计若干个测试用例,然后运行测试程序,使得程序中每个判断的取真分支和取假分支至少经历一次,即判断的真假值均曾被满足。
     4)特点
       (1)若判定覆盖达到100%,则语句覆盖必为100%。
       (2)即使判定覆盖率达到了100%,也会有缺陷发现不了。

3、条件覆盖(Condition Coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,程序中所有判断语句中每个条件的可能取值(真值和假值)出现过的比率。
     2)计算公式:条件覆盖率=(条件操作数值至少被评价一次的数量)/(条件操作数值的总数)
     3)100%条件覆盖率含义:在测试时,首先设计若干个测试用例,然后运行被测试程序,要使每个判断中每个条件的可能取值至少满足一次。
     4)特点:覆盖条件的测试用例不一定覆盖判定。

4、判定-条件覆盖(Decision Condition Coverage)/分支条件覆盖(Branch Condition Coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,程序中所有判断语句中每个条件的可能取值(真值和假值)和每个判断本身的判定结果(为真为假)出现的比率。
     2)计算公式:判定-条件覆盖率=(条件操作数值或判定结果至少被评价一次的数量)/(条件操作数值的总数+判定结果的总数)
     3)100%判定-条件覆盖率含义:设计足够的测试用例,使得判断中每个条件的所有可能取值至少执行一次,同时每个判断本身的所有可能结果至少执行一次。换言之,即是要求各个判断的所有的可能的取值组合至少执行一次。
     4)特点
       (1)判定-条件覆盖率实际上就是判定覆盖率和条件覆盖率的组合。
       (2)采用判定-条件覆盖,逻辑表达式中的错误不一定能够查得出来。

5、条件组合覆盖(Condition combination coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,所有语句中原子条件所有的可能的取值结果组合出现过的比率。
     2)计算公式:条件组合覆盖率=(至少被执行一次的条件组合)/(总的可能的条件组合数)
     3)100%条件组合覆盖率含义:设计足够的测试用例,使得判断中条件的各种可能组合至少出现过一次。
     4)特点:若条件组合覆盖率为100%,则语句覆盖率、判定覆盖率、条件覆盖率和判定-条件覆盖率必为100%。

6、路径覆盖(Path Coverage)

     1)定义:在测试时,运行被测程序后,程序中所有可能的路径被执行的比率。
     2)计算公式:路径覆盖率=(至少被执行一次的路径数)/(总的路径数)
     3)100%路径覆盖率含义:设计足够的测试用例,要求覆盖程序中所有可能的路径。
     4)特点
       (1)路径覆盖比判定条件覆盖更强,但是不能包含判定条件覆盖。
       (2)若路径覆盖率为100%,则语句覆盖率、判定覆盖率必为100%。
小结:逻辑覆盖率可以作为软件测试的一个度量,但是,即使达到了100%的逻辑覆盖率,仍然无法保证程序的正确性。

灰盒覆盖率(Gray-Box Coverage)

函数覆盖和接口覆盖可以归为灰盒测试的范畴。

1、函数覆盖

     1)定义:它表示在测试中,有哪些函数被测试到了,其被测试到的频率有多大,这些函数在系统所有函数中占的比例有多大。
     2)计算公式:函数覆盖=(至少被执行一次的函数数量)/(系统中函数的总数)
     3)特点:是针对一个系统或者子系统测试的。

2、接口覆盖(Interface Coverage)/入口点覆盖(Entry-Point Coverage)

     1)定义:要求通过设计一定的用例使得系统的每个接口被测试到。
     2)计算公式:接口覆盖=(至少被执行一次的接口数量)/(系统中接口的总数)         

黑盒覆盖率(Black-Box Coverage)

在实际测试中,与黑盒相关的覆盖率比较少,主要是功能覆盖率(Function Coverage),其中最常见的是需求覆盖。

需求覆盖

     1)定义:它表示在测试中,有哪些函数被测试到了,其被测试到的频率有多大,这些函数在系统所有函数中占的比例有多大通过设计一定的测试用例,要求每个需求点都被测试到。
     2)计算公式:需求覆盖=(被验证到的需求数量)/(总的需求总数)

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### 评估软件测试覆盖率的方法、工具及最佳实践 #### 方法 测试覆盖率的评估方法主要包括代码覆盖率和功能覆盖率两个方面。代码覆盖率关注的是代码本身的执行情况,例如语句覆盖率、分支覆盖率、路径覆盖率等[^5]。功能覆盖率则侧重于测试用例是否覆盖了用户需求和业务场景,通常通过用户故事映射来实现[^4]。为了确保测试的有效性,应当避免仅依赖代码覆盖率作为衡量标准,而应结合多种类型的测试[^2]。 #### 工具 在实际开发中,有许多工具可以帮助开发者评估测试覆盖率。以下是一些常用的工具及其特点: - **JaCoCo**:适用于 Java 项目,能够生成详细的代码覆盖率报告,支持语句、分支、行和方法级别的覆盖率分析。 - **Cobertura**:同样针对 Java 项目,提供可视化的覆盖率报告,并支持与持续集成工具集成。 - **istanbul/nyc**:用于 JavaScript 项目的覆盖率分析工具,支持多种测试框架,如 Jest 和 Mocha[^5]。 - **Coverage.py**:专为 Python 项目设计,能够生成 HTML 格式的覆盖率报告,并支持命令行操作。 - **SonarQube**:不仅支持代码覆盖率分析,还能提供代码质量、重复率等方面的综合评估。 #### 最佳实践 为了有效提升测试覆盖率并确保其质量,可以遵循以下最佳实践: 1. **明确目标**:设定合理的覆盖率目标,例如语句覆盖率达到 80%,分支覆盖率达到 70%[^1]。 2. **结合用户需求**:通过用户故事映射,确保测试用例覆盖关键业务场景和用户行为[^4]。 3. **多样化测试类型**:结合单元测试、集成测试、系统测试等多种测试类型,全面覆盖代码逻辑和功能[^2]。 4. **定期审查测试用例**:确保测试用例具有意义且能够在不同场景下验证代码功能。 5. **自动化覆盖率统计**:利用工具自动生成覆盖率报告,并将其纳入持续集成流程中,以便及时发现问题[^3]。 6. **避免无意义断言**:在编写测试用例时,避免使用类似 `expect(true).toBe(true)` 的无意义断言[^5]。 ```python # 示例:使用 Coverage.py 分析 Python 项目覆盖率 import coverage cov = coverage.Coverage() cov.start() # 运行测试代码 # ... cov.stop() cov.save() cov.report() # 输出覆盖率报告 ``` #### 注意事项 尽管高测试覆盖率是一个重要的指标,但不能将其视为唯一衡量标准。覆盖率高的代码并不一定意味着高质量的代码[^2]。因此,在追求高覆盖率的同时,还需要注重测试用例的质量和有效性。
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