代码覆盖率分析
即使已经为需求规格说明书中的每个功能点设计了测试用例，并在一个稳定的自动化环境中运行了这些用例，但用户仍然会报告出测试用例中没有发现的问题，因为总会有测试不到的代码路径。
代码覆盖率分析，可以针对测试用例的有效性给出有价值的反馈，扩展测试覆盖。还可以用来分析测试用例是否有冗余，如测试在代码的同一路径下反复运行，导致了不必要的时间延迟。另外，还可以帮助确认测试数据。例如，一个新引进的代码变更需要运行哪些自动化测试用例以进行回归确认。这时只需要检查覆盖率分析的数据，即可确定哪些自动化测试用例的子集需要运行，这样就可以在更短的时间内验证新的代码。
分析代码覆盖率，特别是当程序庞大时，不能完全依靠手工进行，必须借助专用的分析工具，才可以达到事倍功半的效果。通常，采用此类工具进行代码覆盖率分析的主要步骤为：
1. 运行由代码覆盖率分析工具处理过的应用程序
2. 收集覆盖率数据
3. 分析数据，找到哪些代码没有运行
4. 增加测试用例，尽可能地覆盖没有运行的代码
5. 重复上述步骤
目前，市场上有很多代码覆盖率分析工具，各有千秋，PureCoverage是笔者常用的工具之一。下图给出的例子是采用PureCoverage统计出的一个自动化测试程序的代码覆盖情况。
