Python测试覆盖率重在质量而非数值，应聚焦关键路径、核心逻辑和易错环节；行覆盖+分支覆盖是有效指标，需结合模块设定差异化阈值并排除纯数据、胶水代码等低价值覆盖。
Python工程的测试覆盖率不是越高越好，而是要关注关键路径、核心逻辑和易错环节的覆盖质量。盲目追求100%行覆盖，可能带来大量无意义的“凑数”测试，反而掩盖真实风险。
覆盖率指标怎么看才有效
常用指标包括行覆盖率（line coverage）、分支覆盖率（branch coverage）和条件覆盖率（condition coverage）。对Python项目，行覆盖 + 分支覆盖已能反映大部分逻辑完整性。pytest-cov默认只统计行覆盖，需配合--cov-branch启用分支统计。
- 行覆盖达85%以上，说明主干路径基本被测到
- 分支覆盖低于60%，提示if/else、try/except等控制流存在明显遗漏
- 函数/方法级覆盖率达95%+，但某核心模块分支覆盖仅30%，应优先补全该模块的边界用例
哪些代码不值得强求覆盖
不是所有代码都适合或需要单元测试覆盖。以下几类可合理排除，避免测试维护成本反超收益：
- 纯数据定义：如配置字典、枚举类、常量集合（除非其结构直接影响业务逻辑）
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标准异常兜底：如顶层main()中宽泛的
except Exception，难以构造稳定触发场景 - 胶水代码：简单调用第三方SDK的封装函数（如一行requests.post），重点应放在其上层业务逻辑
- 自动生成代码：由OpenAPI工具生成的client代码，应依赖契约测试而非单测
用pytest-cov精准分析漏点
运行命令示例：pytest --cov=myapp --cov-branch --cov-report=html --cov-fail-under=80
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--cov-fail-under=80在整体行覆盖低于80%时让CI失败，但建议按模块设阈值（如核心包90%，工具包70%） - 生成的
htmlcov/index.html可逐文件查看未覆盖行，重点关注标红的if判断、return提前退出、异常抛出处 - 配合
.coveragerc排除无关路径：exclude_lines = pragma: no cover|def __repr__|raise NotImplementedError
提升覆盖质量的关键习惯
覆盖率是结果，不是目标。真正保障质量的是设计清晰、职责单一、易于隔离的代码结构：
- 把复杂判断逻辑抽成独立函数，便于单独验证各种分支
- 用类型提示（type hints）配合mypy，提前捕获参数误用类错误，减少运行时异常分支
- 为外部依赖（数据库、HTTP、时间）预留接口抽象，测试时用mock或test double替代，避免因环境不稳导致覆盖波动
- 每次CR时检查新增代码是否附带对应测试，尤其关注边界值（空输入、超长字符串、负数、None）
不复杂但容易忽略：覆盖率报告只是镜子，照出的是代码可测性与测试意识的真实水平。
