Python良好的测试覆盖率是指在编写Python代码时,已经编写了足够的测试用
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Python良好的测试覆盖率是指在编写Python代码时,已经编写了足够的测试用例来覆盖尽可能多的代码路径和分支,以确保代码的质量和正确性。通常,测试人员建议至少达到80%的测试覆盖率。
例如,如果有一个函数如下所示:
python
def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("Cannot divide by zero")
else:
return a / b
为了实现良好的测试覆盖率,我们需要编写多个测试用例来覆盖不同条件下的代码路径和分支。可以编写以下测试用例:
python
def test_divide():
assert divide(10, 2) == 5.0
def test_divide_by_zero():
try:
divide(10, 0)
except ValueError as e:
assert str(e) == "Cannot divide by zero"
else:
assert False, "Expected ValueError"
第一个测试用例测试函数的常规情况,而第二个测试用例测试函数的异常情况,即调用函数时除数为零的情况。这两个测试用例加起来覆盖了函数的所有代码路径和分支,因此它们可以被视为实现了良好的测试覆盖率。
Python良好的测试覆盖率是指在编写Python代码时,已经编写了足够的测试用例来覆盖尽可能多的代码路径和分支,以确保代码的质量和正确性。通常,测试人员建议至少达到80%的测试覆盖率。
例如,如果有一个函数如下所示:
python
def divide(a, b):
if b == 0:
raise ValueError("Cannot divide by zero")
else:
return a / b
为了实现良好的测试覆盖率,我们需要编写多个测试用例来覆盖不同条件下的代码路径和分支。可以编写以下测试用例:
python
def test_divide():
assert divide(10, 2) == 5.0
def test_divide_by_zero():
try:
divide(10, 0)
except ValueError as e:
assert str(e) == "Cannot divide by zero"
else:
assert False, "Expected ValueError"
第一个测试用例测试函数的常规情况,而第二个测试用例测试函数的异常情况,即调用函数时除数为零的情况。这两个测试用例加起来覆盖了函数的所有代码路径和分支,因此它们可以被视为实现了良好的测试覆盖率。
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