Что такое покрытие кода (Code coverage)

Code coverage (покрытие кода) — это метрика, используемая в разработке программного обеспечения для измерения объема и степени исполнения (покрытия) исходного кода программы в процессе тестирования. Эта метрика позволяет оценить, насколько хорошо тесты проверяют различные части программного кода.

Когда разработчики создают тесты, они обычно стремятся обеспечить достаточное покрытие кода, чтобы убедиться, что тесты охватывают все возможные пути выполнения в программе. Таким образом, высокий процент покрытия кода говорит о том, что большая часть программы была протестирована, и вероятность обнаружения ошибок или неправильного поведения уменьшается.

Виды покрытия кода

Code coverage обычно выражается в процентах и может быть измерено на различных уровнях:

1. Строчное покрытие (Line Coverage): Измеряет, сколько строк кода было выполнено при запуске тестов.
2. Ветвевое покрытие (Branch Coverage): Отслеживает, какие ветви (ветвления) в коде были пройдены во время выполнения тестов. Это важно для структурированных управляющих конструкций, таких как условия if-else.
3. Функциональное покрытие (Function Coverage): Показывает, какие функции в программе были вызваны во время тестирования.
4. Покрытие инструкций (Statement Coverage): Измеряет, сколько инструкций в коде было выполнено.
5. Покрытие решений (Decision Coverage): Отслеживает, были ли покрыты все решения в коде, основанные на условных операторах.

Целью использования покрытия кода является повышение качества программного обеспечения путем обнаружения недостаточно протестированных участков кода и повышения надежности программы в целом. Однако важно понимать, что высокий процент покрытия не гарантирует полное отсутствие ошибок, а лишь указывает на уровень тестирования кода.

Какой процент покрытия кода считается нормальным

Процент «нормального» покрытия кода зависит от множества факторов, включая тип проекта, его сложность, требования к надежности, критичность программы, структуру кода, а также стандарты и практики в отдельной компании или индустрии.

Общепринятым правилом, которое можно считать ориентиром, является покрытие кода на уровне от 70% до 90%. Это означает, что тестами должно быть покрыто от 70% до 90% всех строк, инструкций или ветвей кода. Но даже этот диапазон не является строгим стандартом и может меняться в зависимости от обстоятельств.

Критичные системы, такие как медицинские устройства или программное обеспечение для авиационной промышленности, могут требовать гораздо более высокий уровень покрытия для обеспечения надежности и безопасности.

Важно также учитывать, что высокий процент покрытия кода не всегда гарантирует высокое качество программы. Эффективные тесты должны покрывать разнообразные сценарии использования и учитывать различные граничные случаи. Лучший показатель — это то, насколько хорошо тесты обнаруживают дефекты и как хорошо они охватывают функциональность программы.

Как практически измерить покрытие кода

Измерение покрытия кода — это процесс, который обычно включает в себя использование специализированных инструментов и фреймворков. Давайте рассмотрим практические шаги для измерения покрытия кода:

1. Выберите инструмент для измерения покрытия: Существует множество инструментов и библиотек для измерения покрытия кода в различных языках программирования. Например, для языка Java популярными инструментами являются JaCoCo, Cobertura, Emma. Для Python — coverage.py и pytest-cov. Для C/C++ — gcov и lcov. Выберите инструмент, подходящий для вашего языка и проекта.
2. Интегрируйте инструмент в среду разработки: Установите выбранный инструмент и интегрируйте его в свою среду разработки. Это может потребовать добавления плагинов или настройки конфигурации сборки проекта.
3. Запустите тесты: Покрытие кода измеряется путем выполнения тестов на вашем коде. Убедитесь, что у вас есть набор тестов, покрывающих разные аспекты функциональности вашей программы.
4. Соберите данные о покрытии: Запустите тесты через инструмент для измерения покрытия. Инструмент будет отслеживать, какие части кода были выполнены и сгенерирует отчет о покрытии.
5. Проанализируйте результаты: Отчет о покрытии, созданный инструментом, покажет, какие строки кода, функции, ветви и инструкции были выполнены и какой процент кода был охвачен тестами.
6. Оптимизируйте тесты и повторите: Просмотрите отчет о покрытии, определите недостаточно покрытые участки кода и добавьте тесты, чтобы охватить эти участки. Повторите процесс до тех пор, пока не достигнете желаемого уровня покрытия или не обеспечите необходимую надежность вашего кода.
7. Интегрируйте измерение покрытия в процесс разработки: Чтобы поддерживать высокий уровень покрытия, интегрируйте измерение покрытия в свой процесс разработки и в систему непрерывной интеграции (CI).

Следуя этим шагам, вы сможете практически измерить покрытие кода и улучшить надежность вашего программного обеспечения.

Инструменты измерения покрытия кода для Kotlin и Swift

Для языков программирования Kotlin и Swift также существуют специализированные инструменты измерения покрытия кода. Вот несколько популярных инструментов для этих языков:

Для Kotlin:

1. JaCoCo: Это популярный инструмент для измерения покрытия кода в Java, но он также поддерживает Kotlin. JaCoCo интегрируется с системами сборки, такими как Gradle и Maven, и предоставляет детальные отчеты о покрытии кода.
2. Kover: Этот инструмент предоставляет покрытие кода для Kotlin и интегрируется с популярной средой разработки IntelliJ IDEA. Он также может быть интегрирован в системы сборки.

Для Swift:

1. Xcode Code Coverage: Xcode, интегрированная среда разработки для Swift, имеет встроенную поддержку для измерения покрытия кода. Вы можете активировать опцию Code Coverage в настройках схемы вашего проекта, и Xcode будет собирать данные о покрытии.
   
2. xcov: Это инструмент командной строки, который создает красивые отчеты о покрытии кода для проектов Swift. Он может быть интегрирован в ваш процесс непрерывной интеграции.
3. Slather: Этот инструмент позволяет создавать отчеты о покрытии кода Swift для использования в интеграции с CI и для совместимости с платформой Codecov.

Обратите внимание, что инструменты могут меняться и обновляться, поэтому рекомендуется проверить актуальные ресурсы и документацию для выбора наилучшего инструмента, соответствующего вашим потребностям разработки и среде проекта.

Особенности в измерении покрытия кода

Измерение покрытия кода — это полезный инструмент для оценки тестового покрытия, но у него также есть некоторые недостатки и ограничения:

1. Покрытие не гарантирует корректность: Высокое покрытие кода не означает, что ваша программа полностью корректна. Это лишь указывает на то, что определенный процент кода был протестирован. Эффективное тестирование также требует учета разнообразных сценариев использования и граничных случаев, которые покрытие кода не всегда обнаруживает.
2. Критичность тестов: Покрытие кода может быть довольно хорошим показателем для некритических систем, но важные системы могут требовать более высокого уровня надежности, которая не всегда связана с высоким покрытием.
3. Фокус на количестве, а не на качестве тестов: Разработчики могут быть соблазнены писать тесты только для того, чтобы увеличить процент покрытия кода, без учета их реальной эффективности или качества. Такой подход может привести к созданию бессмысленных тестов, которые не обнаруживают реальных ошибок.
4. Измерение только выполненного кода: Инструменты измерения покрытия могут сосредоточиться только на коде, который был выполнен во время тестирования. Это означает, что они не учитывают возможные ошибки в неиспользуемом коде или неучтенные пути выполнения.
5. Игнорирование логики: Покрытие кода не всегда способно обнаруживать логические ошибки, которые могут произойти даже при покрытии всех ветвей и инструкций кода. Это ограничение может быть преодолено с помощью более сложных видов статического и динамического анализа кода.

Не смотря на эти недостатки, покрытие кода остается полезным инструментом при правильном использовании и совмещении с другими методами тестирования и анализа кода. Важно понимать, что оно не является единственным критерием качества программы.

Дополнительное чтение

• Trunk — платформа Open Source инструментов для проверки кода
• Делайте тесты умнее, а не сложнее
• Основы CI/CD