在日常开发中，尤其是做网络优化相关的服务调试时，代码质量直接影响到系统稳定性。很多人会忽略一个关键环节——测试覆盖率。它能告诉你写的单元测试到底覆盖了多少实际代码，避免改一处、崩一片。
常见的测试覆盖率工具
如果你用的是 Python，coverage.py 是最常用的工具之一。安装简单，命令清晰，适合快速集成到本地或 CI 流程中。
pip install coverage装好之后，就可以用几行命令跑测试并查看覆盖率。
基础命令写法
假设你的项目里有个 test_calc.py 文件，用来测试核心计算逻辑。想看这段测试覆盖了哪些代码，可以这样执行：
coverage run -m unittest test_calc
coverage report第一条命令运行测试，第二条输出文本格式的覆盖率报告。你会看到类似这样的结果：
NAME Stmts Miss Cover
--------------------------------
calc.py 20 3 85%
test_calc.py 15 0 100%这说明主逻辑文件有 85% 的代码被测到了，还有 3 行漏掉，得补上测试用例。
生成可视化报告更直观
光看数字不够直观，特别是团队协作时。可以用 HTML 报告展示细节：
coverage html执行后会生成一个 htmlcov 文件夹，打开里面的 index.html，就能在浏览器里看到每一行是否被执行，绿色是覆盖，红色是遗漏。
结合网络请求场景的实际应用
比如你在优化一个接口响应速度，加了缓存逻辑到函数里。这时候如果不写测试，很容易因为改动引入新问题。写个简单的测试跑一遍覆盖率，能确保缓存分支也被执行到。
举个例子，你有一个处理用户请求的函数：
def handle_request(user_id):
if not user_id:
return {"error": "Invalid ID"}
cache_key = f"user:{user_id}"
data = cache.get(cache_key)
if not data:
data = fetch_from_db(user_id)
cache.set(cache_key, data, 300)
return {"data": data}对应的测试要覆盖空 ID 和正常 ID 两种情况，否则 if not user_id 这种分支就不会被执行，覆盖率就会低。补上测试用例再跑一遍，发现覆盖率达到 95% 以上，心里才踏实。
一键合并多模块报告（适合大项目）
当项目拆分成多个模块，每个都单独跑测试时，可以用下面命令合并数据：
coverage combine然后再生成统一报告，方便整体评估。
测试覆盖率不是追求 100% 的数字游戏，而是帮你发现“我以为测了，其实没测”的盲区。特别是在网络层优化过程中，任何一行未测试的代码，都可能是延迟飙升或连接超时的源头。
把覆盖率命令加进日常流程，花几分钟跑一下，比线上出问题后再排查省心多了。