pytest-cov开源项目安装与使用教程
2026-01-18 09:26:11作者:乔或婵
1. 项目目录结构及介绍
pytest-cov 是一个用于 pytest 的插件,它提供了代码覆盖率的测试功能。以下是该开源项目的基本目录结构及其简介:
pytest-cov/
├── CHANGELOG.rst # 版本更新日志
├── CONTRIBUTING.rst # 贡献者指南
├── docs/ # 文档目录,包括安装和使用的详细说明
│ ├── make.bat # Windows下的Makefile命令脚本
│ └── Makefile # *NIX系统的Makefile,用于生成文档等
├── pytest_cov/ # 主要源码目录,包含了插件的核心实现
│ ├── __init__.py # 初始化文件,定义了主要的功能接口
│ └── ... # 其他Python源代码文件
├── setup.cfg # 配置文件,用于项目的内部配置
├── setup.py # Python的安装脚本,定义了包的元数据和依赖
└── tests/ # 测试目录,包含单元测试和集成测试案例
└── ...
这个结构标准且清晰,便于开发者快速了解并贡献于项目。
2. 项目的启动文件介绍
对于 pytest-cov 这类插件来说,没有直接的“启动文件”概念,其核心在于通过 pytest 命令运行时激活。不过,关键的交互点是你的测试命令中加入 --cov 参数来启用此插件。例如,在终端中执行以下命令:
pytest --cov=my_package tests/
这里,setup.py 文件在项目安装过程中扮演重要角色,它确保当该插件被作为依赖项安装时,所有必要的组件都能正确设置。
3. 项目的配置文件介绍
a. setup.cfg 或 .ini 配置
在项目根目录下,可以通过 setup.cfg 文件或专门的 .ini 文件(如果存在的话)来定制化 pytest-cov 的行为。比如,可以设置默认的覆盖率报告格式、排除特定的文件夹或文件不参与覆盖率计算:
[tool:pytest]
addopts = --cov-report term-missing --cov=my_package
cov_append = true
b. .coveragerc 高级配置
此外,pytest-cov 支持.coveragerc文件进行更细粒度的配置,允许用户指定哪些代码路径应该被包括或排除,以及如何处理分支覆盖率等高级选项。例如:
[run]
omit =
*/venv/*
test_*
*_test.py
include =
my_package/*
通过上述配置,你可以根据项目需求调整覆盖范围的分析细节,确保测试报告精准反映实际的测试覆盖情况。
以上是对 pytest-cov 开源项目的目录结构、启动方式及配置文件的简要介绍,帮助理解如何高效地使用这一工具进行代码覆盖率的测试。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
875
576
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
334
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.32 K
744
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134