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。
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