代码覆盖率的价值以及不足

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The Value of Code Coverage

1 测试过程中不可缺少的一个步骤，可以揭示没有测试的代码
 
  确定代码达到的覆盖率（覆盖程度）是测试过程中不可缺少的一步。代码覆盖率的度量是软件质量度量中非常重要的一个指标，因为它可以揭示哪些代码/代码块从没有执行过，这通常是“死代码”或者“不完备测试”的指示信号。

  如果测试活动中不仅考虑了达到的覆盖率程度，还研究了单个测试用例，如该用例的执行是按照预期的路径执行的吗？，这样做的话，代码覆盖率的价值可能还会增加。

2 表示项目的进展

  如果项目总体的覆盖率一直在被监控，它在一定程度上可以表示项目的进展程度。举例：

  如果项目总体的覆盖率持续增长，表明测试进度没有落下，正在赶上；
  如果项目总体的覆盖率正在下降，可能意味着新加入的代码没有进行适当的测试。

Two Weaknesses of Code Coverage

即便是达到了要求的覆盖率，你也要时刻提醒自己，代码覆盖率还存在以下两个不足。

1 不能检测代码遗漏

例如，假设需求是这样的：“最大输入的值是500，如果输入值大于500，则将会当做500来处理”。

如果函数的实现遗漏了对输入值的检查，当然也遗漏了正确的处理方式，如果输入值大于500。代码覆盖率的检查不能发现这个问题。即便是“输入值为501”的测试用例也执行过了。

2 代码覆盖率度量对“计算”类单元“反应迟钝”

如下代码举例
long double sin(long double x_deg)
{
 int i;
  long double temp, x_rad;
  int sign = -1;
 
  x_rad = x_deg / 180 * pi ;
  temp = x_rad;
 
  for(i=3; i<=(MAX_FAC-2); i+=2)
 {
    temp += sign * pot(x_rad,i) / fac(i);
    sign *= -1; 
 } 
 return(temp);
}

执行一个测试用例（输入值x_deg = 0），输出返回0 是符合预期的结果，它是正确的。该用例的覆盖率度量指标为：

100%的分支覆盖，100%的 MC/DC覆盖，100%的MCC覆盖。

虽然你达到了100%的各种指标，但你对该函数的计算结果是正确的，还是没有信心。

另外一个完全不同的函数是signum()，它同样是输入0，返回0。

以上的例子表明，100%的代码覆盖率还远不够。