下面是官方手册的翻译

Coverage手册

Coverage命令行使用

当你安装 coverage.py。将一个名为coverage的命令行脚本py放在Python脚本目录中。为了帮助多版本安装，它还将创建coverage2或coverage3别名和 coverage-X.Y 别名，这取决于您使用的Python版本。例如，在Python 2.7上安装时，您将能够在命令行上使用coverage、coverage2或coverage-2.7。
coverage.py 有许多命令来决定执行的操作:

• run – 运行Python程序并收集执行数据。
• report - 报告覆盖率结果。
• html - 生成带有覆盖率结果的带注释的HTML清单。
• xml - 生成带有覆盖率结果的XML报告。
• annotate - 用覆盖结果注释源文件。
• erase - 删除先前收集的覆盖率数据。
• combine - 将一些数据文件组合在一起。
• debug - 获取诊断信息。

帮助可用的帮助命令，或与——help开关上任何其他命令:

$ coverage help
$ coverage help run
$ coverage run --help

coverage.py 的版本信息可以使用coverage --version进行显示。
通过使用–rcfile= file命令行开关指定配置文件，任何命令都可以使用该配置文件。您可以在命令行上设置的任何选项也可以在配置文件中设置。这可能是控制coverage.py的更好方法，因为配置文件可以检入到源代码控制中，并且可以提供其他调用技术(如测试运行器插件)可能不提供的选项。有关详细信息，请参阅配置文件。

执行

使用run命令运行Python程序来收集执行数据:

$ coverage run my_program.py arg1 arg2
blah blah ..your program's output.. blah blah

您的程序运行起来就像使用Python命令行调用它一样。文件名后的参数像往常一样在 sys.argv 中传递给程序。您可以使用 -m 开关指定一个可导入的模块名，而不是提供文件名，就像Python -m开关所做的那样:

$ coverage run -m packagename.modulename arg1 arg2
blah blah ..your program's output.. blah blah

如果您想要度量分支覆盖率，请使用 ——branch 标志。否则，只测量语句覆盖率。可以使用 ——source 、——include 和——省略开关指定要度量的代码。有关解释的详细信息，请参见指定源文件。记得在run之后放run选项，但是在程序调用之前:

$ coverage run --source=dir1,dir2 my_program.py arg1 arg2
$ coverage run --source=dir1,dir2 -m packagename.modulename arg1 arg2

在默认情况下， Coverage.py 可以度量多线程程序。如果您使用的是更奇特的并发性，比如 multiprocessing、 greenlet 、 eventlet 或 gevent 库，那么 coverage.py 将会非常混乱。使用 ——concurrency 开关来正确地度量使用这些库的程序。将其赋值为 multiprocessing 、thread 、 greenlet 、 eventlet 或 gevent 。线程以外的值需要C扩展。
如果使用的是 ——concurrency=multiprocessing ，则必须在配置文件中设置其他选项。命令行上的选项不会传递给多处理创建的进程。最佳实践是对所有选项使用配置文件。

如果使用的是 ——concurrency=multiprocessing ，则必须在配置文件中设置其他选项。命令行上的选项不会传递给多处理创建的进程。最佳实践是对所有选项使用配置文件。

默认情况下， coverage.py 不度量Python解释器安装的代码，例如标准库。如果您希望度量该代码和您自己的代码，那么添加 -L (或 –pylib )标志。

如果您的覆盖率结果似乎忽略了您知道已经执行的代码，那么尝试再次运行带有–timid标志的coverage.py。这使用了一种更简单但更慢的跟踪方法。使用DecoratorTools(包括TurboGears)的项目需要使用 –timid 才能得到正确的结果。

如果您在一个多进程程序中测量覆盖率，或者在多个机器上测量，那么您将希望 –parallel-mode 开关在测量期间保持数据独立。请参阅下面的组合数据文件。

警告

在执行期间，coverage.py可能会警告您它检测到的可能影响度量过程的条件。可能的警告包括:

• 跟踪功能更改，测量可能错误:XXX(跟踪更改)
  覆盖率度量依赖于称为trace函数的Python设置。产品中的其他Python代码可能会更改该功能，从而影响覆盖率。py的测量。此警告表示已经发生了这种情况。消息中的XXX是新的跟踪函数值，它可能提供原因的线索。
• 模块XXX没有Python源码(模块-非Python)
  您要求coverage.py度量模块XXX，但是一旦导入该模块，结果发现它没有对应的.py文件。如果没有.py文件，cover .py就不能报告缺行。
• 未导入模块XXX(未导入模块)
  您要求coverage.py度量模块XXX，但是您的程序从未导入它。
• “未收集数据(未收集数据)”
  coverage.py运行您的程序，但是在执行时不度量任何行。这可能是因为您要求只度量从未运行的模块，或者出于其他原因。
• “XXX模块之前已导入，但未被测量(模块未被测量)”
  您要求coverage.py度量模块XXX，但是当覆盖率开始时，它已经被导入。这意味着coverage.py无法监视其执行。
  –include被忽略，因为-source被设置(include-ignore) "
  可以使用disable_warnings配置设置禁用单个警告。若要静默“未收集数据”，请将此添加到您的.coveragerc文件中:

[run]
disable_warnings = no-data-collected

数据文件

Coverage.py在一个名为“.coverage”的文件中收集执行数据。如果需要，您可以使用COVERAGE_FILE环境变量设置一个新文件名。这可以包括到另一个目录的路径。

默认情况下，程序的每次运行都以空数据集开始。如果您需要多次运行程序以获得完整数据(例如，因为您需要提供分离选项)，那么您可以在run命令中使用 -a 标志累积数据。

若要擦除收集的数据，请使用擦除命令:

$ coverage erase

结合数据文件

如果您需要从不同的机器或进程中收集覆盖率数据，coverage.py可以将多个文件合并到一个文件中进行报告。

一旦你已经创建了这些文件的数量，你可以把他们都复制到一个单一的目录，并使用combine命令把他们合并到一个.coverage数据文件:

$ coverage combine

您也可以命名目录或文件在命令行:

$ coverage combine data1.dat windows_data_files/

coverage.py将从这些地方收集数据并合并它们。如果使用命令行参数，则不会搜索当前目录。如果还需要当前目录中的数据，请在命令行中显式地命名它。

当coverage.py在目录中查找要组合的数据文件时，即使是当前目录，它也只读取具有特定名称的文件。它查找命名与数据文件相同的文件(默认为“.coverage”)，并带有虚线后缀。以下是一些可以合并的数据文件的例子:

.coverage.machine1
.coverage.20120807T212300
.coverage.last_good_run.ok

忽略现有的组合数据文件并重新写入。如果您想要使用combine将结果累积到.coverage数据文件中，并运行若干次，请使用combine命令中的 –append 开关。在版本4.2之前，这种行为是默认的。

run -parallel-mode 开关会自动为每次运行创建单独的数据文件，以后可以将这些文件组合在一起。文件名包括机器名称、进程id和一个随机数:

.coverage.Neds-MacBook-Pro.local.88335.316857
.coverage.Geometer.8044.799674

如果不同的机器在其文件系统中的不同位置运行您的代码，那么coverage.py将不知道如何组合数据。您可以告诉coverage.py不同的位置如何与配置文件中的[paths]部分相关联。详情请参阅[路径]。

如果无法读取任何数据文件，coverage.py将打印一个警告，指示该文件和问题所在。

报告

coverage.py提供了几种类型的报告，包括报告、html、注释和xml命令。他们有许多共同的选择。

如果您希望报告所收集数据的子集，则命令行参数是要报告的模块或文件名。

–include 和 –omit 标志指定文件名模式列表。它们控制要对哪些文件进行报告，在指定源文件时将对其进行更详细的描述。

-i或 –igno-errors 开关告诉coverage.py忽略在寻找要报告的源文件时遇到的问题。如果丢失了一些文件，或者如果Python执行非常复杂，没有真正的源文件就合成了文件名，那么这就很有用。

如果您提供一个 –fail-under 值，则将覆盖的总百分比与该值进行比较。如果小于，命令将退出，状态代码为2，表示总覆盖率低于目标。这可以用作通过/失败条件的一部分，例如在持续集成服务器中。此选项不能用于注释。

报告总结

最简单的报告是由报告生成的文本摘要:

$ coverage report
Name                      Stmts   Miss  Cover
---------------------------------------------
my_program.py                20      4    80%
my_module.py                 15      2    86%
my_other_module.py           56      6    89%
---------------------------------------------
TOTAL                        91     12    87%

对于每个被执行的模块，报告显示了可执行语句的计数，那些被遗漏的语句的数量，以及结果的覆盖率，用百分比表示。

-m 标志还显示缺少语句的行号:

$ coverage report -m
Name                      Stmts   Miss  Cover   Missing
-------------------------------------------------------
my_program.py                20      4    80%   33-35, 39
my_module.py                 15      2    86%   8, 12
my_other_module.py           56      6    89%   17-23
-------------------------------------------------------
TOTAL                        91     12    87%

您可以限制报告只有特定的文件命名他们在命令行:

$ coverage report -m my_program.py my_other_module.py
Name                      Stmts   Miss  Cover   Missing
-------------------------------------------------------
my_program.py                20      4    80%   33-35, 39
my_other_module.py           56      6    89%   17-23
-------------------------------------------------------
TOTAL                        76     10    87%

–skip-covered 开关将会忽略任何100%覆盖的文件，让你专注于仍然需要注意的文件。
其他常见的报表选项在上面的报告中进行了描述。

HTML注释

coverage.py 可以为源代码注释哪些行被执行了，哪些行没有被执行。html命令创建一个html报告，类似于报告摘要，但作为html文件。每个模块名称链接到经过修饰的源文件，以显示每行的状态。

这是一个报告示例。

行被突出显示为绿色表示已执行，红色表示已丢失，灰色表示已排除。文件顶部的计数是打开和关闭高亮显示的按钮。

许多键盘快捷键可用于浏览报表。单击右上方的键盘图标可以看到完整的列表。

报告的标题可以通过配置文件的[html]部分中的标题设置来设置，或者通过命令行中的——title开关来设置。

如果您希望为HTML报告使用不同的样式，您可以通过在配置文件的[HTML]部分指定一个CSS文件来提供您自己的CSS文件来应用。详情请参阅[html]。
参数-d指定了一个输出目录，默认为“htmlcov”:

$ coverage html -d coverage_html

其他常见的报表选项在上面的报表中进行了描述。

生成HTML报告可能非常耗时。HTML报告中存储的是一个数据文件，用于加速下一次报告的速度。如果在同一目录中生成一个新报表，coverage.py将跳过生成未更改的页面，从而使过程更快。

–skip-covered 开关将会忽略任何100%覆盖的文件，让你专注于仍然需要注意的文件。

文本注释

注释命令生成源代码的文本注释。通过指定输出目录的 -d 参数，每个Python文件都成为该目录中的文本文件。如果没有 -d ，文件将被写入与原始Python文件相同的目录中。
每一行源的覆盖率状态用字符前缀表示:

> executed
! missing (not executed)
- excluded

例如:

  # A simple function, never called with x==1
> def h(x):
      """Silly function."""
-     if 0:   #pragma: no cover
-         pass
>     if x == 1:
!         a = 1
>     else:
>         a = 2

其他常见的报表选项在上面的报告中进行了描述。

XML报告

xml命令将覆盖率数据写入“coverage.xml”。与Cobertura兼容的格式的xml文件。
您可以使用 -o 开关指定输出文件的名称。
其他常见的报表选项在上面的报表中进行了描述。

诊断

debug命令显示内部信息以帮助诊断问题。如果您正在报告一个关于覆盖率的bug。包括这个命令的输出通常可以帮助:

$ coverage debug sys > please_attach_to_bug_report.txt

有三类资料可供参考:

• config: 显示范围的配置
• sys: 显示系统配置
• data: 显示收集的覆盖率数据的摘要

–debug 选项对所有命令都可用。它指示coverage.py记录其操作的内部细节，以帮助诊断问题。它采用逗号分隔的选项列表，每个选项表示要记录的操作的一个方面:

• callers: 使用到该点的调用者堆栈跟踪对每个调试消息进行注释。
• config: 在启动之前，转储所有配置值。
• dataio:当读取或写入任何数据文件时的日志。
• dataop:当数据被添加到CoverageData对象时进行日志记录。
• multiproc:记录多进程的启动和停止。
• pid:用进程id注释所有警告和调试输出。
• plugin: 打印关于插件操作的信息。
• process: 显示进程创建信息和当前目录中的更改。
• sys: 在启动之前，转储所有系统和环境信息，就像覆盖率调试系统一样。
• trace: 打印关于是否跟踪文件的每个决定。对于没有被跟踪的文件，也给出了原因。
  还可以使用 COVERAGE_DEBUG 环境变量设置调试选项，该变量是这些选项的逗号分隔列表。
  调试输出将转到stderr，除非 COVERAGE_DEBUG_FILE 环境变量命名了一个不同的文件，该文件将被追加到。

Coverage API

Coverage.py 的API非常简单，包含在一个称为coverage的模块中。大部分接口都在覆盖中。保险类。覆盖率对象上的方法大致对应于命令行接口中可用的操作。例如，一个简单的用法是:

import coverage
cov = coverage.Coverage()
cov.start()

# .. call your code ..

cov.stop()
cov.save()
cov.html_report()

CoverageData类提供对存储在coverage.py数据文件中的覆盖率数据的访问。

Coverage class

class coverage.Coverage(data_file=None, data_suffix=None, cover_pylib=None, auto_data=False, timid=None, branch=None, config_file=True, source=None, omit=None, include=None, debug=None, concurrency=None)
对coverage.py的程序性访问。
用法：

from coverage import Coverage
cov = Coverage()
cov.start()
#.. call your code ..
cov.stop()
cov.html_report(directory='covhtml')

• data_file是要使用的数据文件的基本名称，默认为“.coverage”。data_suffix(带有点)被附加到data_file以创建最终的文件名。如果data_suffix为真，则创建一个包含机器和进程标识的后缀。
• cover_pylib是一个布尔值，它决定是否测量安装在Python解释器中的Python代码。这包括Python标准库和解释器中安装的任何包。
• 如果auto_data为真，那么当覆盖率测量开始时，任何现有的数据文件都将被读取，当测量停止时，数据将被自动保存。
• 如果timid为真，那么将使用更慢、更简单的跟踪函数。这对于一些跟踪函数的操作会破坏更快的跟踪函数的环境非常重要。
• 如果branch为真，那么除了通常的语句覆盖率之外，还将度量分支覆盖率。
• config_file决定读取什么配置文件:
  • 如果是".coveragerc"的话，它被解释为好像它是真的，为了向后兼容性。
  • 如果是字符串，则是要读取的文件的名称。如果文件不能被读取，它是一个错误。
  • 如果为真，则尝试几个标准文件名(“.coveragerc”, “setup.cfg”, “tox.ini”)。找不到这些文件不是错误。
  • 如果为False，则不读取配置文件。
• source是文件路径或包名的列表。只有位于由文件路径或包名指示的树中的代码才会被测量。
• include和omit是文件名模式的列表。将度量匹配包含的文件，而不度量匹配省略的文件。每个参数还将接受单个字符串参数。
• debug是一个字符串列表，指示需要哪些调试信息。
• concurrency是一个字符串，指示在测量代码中使用的并发性库。如果不这样做，在使用这些库时，coverage.py将得到不正确的结果。有效的字符串是“greenlet”、“eventlet”、“gevent”、“multiprocessing”或“thread”(默认)。这也可以是这些字符串的列表。

analysis(morf)

像analysis2一样，但是不返回被排除的行号。

analysis2(morf)

分析模块。
morf是一个模块或文件名。它将被分析来确定它的覆盖统计。返回值为5元组:

• 模块的文件名。
• 可执行语句的行号列表。
• 被排除语句的行号列表
• 未运行的语句的行号列表(在执行时丢失)。
• 缺行号的可读格式化字符串。
• 分析使用源文件本身和当前测量的覆盖率数据。

annotate(morfs=None, directory=None, ignore_errors=None, omit=None, include=None)

注释模块列表。
morfs中的每个模块都有注释。源文件被写入到一个新文件中，该文件以“，cover”后缀命名，每一行都有一个标记作为前缀，表示该行的覆盖率。被覆盖的行有“>”，被排除的行有“-”，而丢失的行有“!”。
其他论点见 report() 。

clear_exclude(which=‘exclude’)

清除排除列表。

combine(data_paths=None, strict=False)

结合在一起的许多相似的命名的覆盖率数据文件。

所有名称以data_file开头的覆盖率数据文件(来自coverage()构造函数)将被读取，并合并到当前的测量中。

data_paths是应该组合数据的文件或目录列表。如果没有传递列表，那么来自当前数据文件(可能是当前目录)所指示的目录的数据文件将被合并。

如果strict为true，那么当没有要组合的数据文件时尝试组合是错误的。

新版本4.0:data_paths参数。
版本4.3中的新特性:严格参数。

erase()

删除以前收集的覆盖数据。
这将删除在此会话中收集的内存数据，并丢弃数据文件。

exclude(regex, which=‘exclude’)

从执行考虑中排除源代码行。

维护了许多正则表达式列表。每个列表选择在报表期间被不同处理的行。

它决定修改哪个列表。“排除”列表选择那些根本不被认为是可执行的行。“partial”列表表示没有使用分支的行。

regex是一个正则表达式。将正则表达式添加到指定的列表中。如果在一行中找到列表中的任何正则表达式，则在报告期间对该行进行特殊处理。

get_data()

收集收集到的数据。
还警告收集数据的各种问题。
返回一个coverage.CoverageData数据，收集的覆盖数据。
新版本4.0。

get_exclude_list(which=‘exclude’)

返回被排除的正则表达式模式的列表。
指示需要哪个列表。有关可用的列表及其含义，请参阅exclude()。

get_option(option_name)

从配置中获取一个选项。
option_name是一个冒号分隔的字符串，指示节和选项名。例如，在配置文件的[run]部分中的branch选项将会用“run:branch”来表示。
返回选项的值。
新版本4.0。

html_report(morfs=None, directory=None, ignore_errors=None, omit=None, include=None, extra_css=None, title=None, skip_covered=None)

生成一个HTML报告。
HTML被写入目录。文件”指数。“html”是概述的起点，带有指向各个模块更详细页面的链接。
extra_css是用于页面上的其他CSS文件的路径。它将被复制到HTML目录中。
标题是用作HTML报告标题的文本字符串(不是HTML)。
其他论点见 report()。
返回一个浮点数，即所覆盖的总百分比。

load()

从数据文件加载以前收集的覆盖率数据。

report(morfs=None, show_missing=None, ignore_errors=None, file=None, omit=None, include=None, skip_covered=None)

写一个总结报告归档。
morfs中列出了每个模块，包括语句计数、已执行语句、缺失语句和缺失行的列表。
include是文件名模式的列表。匹配的文件将包含在报表中。与省略匹配的文件将不包括在报告中。
如果skip_covered为真，不要报告100%覆盖率的文件。
返回一个浮点数，即所覆盖的总百分比。

save()

将收集的覆盖率数据保存到数据文件中。

set_option(option_name, value)

在配置中设置一个选项。
option_name是一个冒号分隔的字符串，指示节和选项名。例如，在配置文件的[run]部分中的branch选项将会用“run:branch”来表示。
value是选项的新值。这应该是一个合适的Python值。例如，对布尔值使用True，而不是字符串“True”。
举个例子:

cov.set_option("run:branch", True)

与此配置文件具有相同的效果:

[run]
branch = True

新版本4.0。

start()

开始测量代码覆盖率。
覆盖率测量只发生在调用start()后调用的函数中。与start()作用域相同的语句将不会被度量。
一旦调用了start()，最后还必须调用stop()，否则进程可能无法干净地关闭。

stop()

停止测量代码覆盖率。

xml_report(morfs=None, outfile=None, ignore_errors=None, omit=None, include=None)

生成覆盖结果的XML报告。
该报告与Cobertura报告兼容。
morfs中的每个模块都包含在报表中。outfile是写入文件的路径，" - "将写入stdout。
其他论点见report()。
返回一个浮点数，即所覆盖的总百分比。

开始coverage.py自动

这个函数用于在Python启动时自动启动覆盖率测量。有关详细信息，请参见度量子流程。

coverage.process_startup()

在Python启动时调用这个函数来度量覆盖率。
如果定义了环境变量COVERAGE_PROCESS_START，则启动覆盖率度量。变量的值是要使用的配置文件。
有两种方法来配置你的Python安装，在Python启动时调用这个函数:

1. 创建或追加到sitecustomize.py以添加以下行:

import coverage
coverage.process_startup()

1. 在您的Python安装中创建一个.pth文件，其中包含:

import coverage; coverage.process_startup()

返回已启动的覆盖率实例，或者如果它未被此调用启动，则返回None。

CoverageData class

新版本4.0

class coverage.CoverageData(debug=None)

管理收集的覆盖率数据，包括文件存储。
该类是公共支持的API，用于在程序执行期间收集的coverage.py数据。它包含有关执行了哪些代码的信息。它不包括来自分析阶段的信息，以确定哪些行可能已经执行，或者哪些行没有执行。

注意：
文件格式没有文档化或保证。它在未来可能会以复杂的方式改变。不要直接读取coverage.py数据文件。使用此API可避免中断。

可以收集的数据有以下几种:

• lines:执行的源代码行号。这些总是可以买到的。
• arcs:用于源线之间转换的源和目标行号对。这些只有在分支覆盖被使用时才可用。
• file tracer names:处理数据中的每个文件的文件跟踪程序插件的模块名称。
• run information:关于程序执行的信息。这是在“coverage run”期间编写的，然后在“coverage combine”期间累积的。

为每个源文件存储行、弧和文件跟踪程序名称。这个API中的文件名是大小写敏感的，即使在文件系统不区分大小写的平台上也是如此。

要读取一个coverage.py数据文件，使用read_file()，如果您有一个已经打开的文件，则使用read_fileobj()。然后可以使用lines()、arcs()或file_tracer()访问行、arc或文件跟踪器数据。运行信息可用run_infos()。

has_arcs()方法指示arc数据是否可用。您可以使用measured_files()获得数据中的文件列表。行数据的摘要可以从line_counts()中获得。与大多数Python容器一样，您可以使用该对象作为布尔值来确定是否存在任何数据。

大多数数据文件将由coverage.py本身创建，但是如果愿意，您可以使用这里的方法来创建数据文件。add_lines()、add_arcs()和add_file_tracers()方法以方便coverage.py的方式添加数据。add_run_info()方法向运行信息添加键-值对。

要添加一个没有任何测量数据的文件，使用touch_file()。
使用write_file()写命名文件，或者使用write_fileobj()写已经打开的文件。

您可以使用erase()清除内存中的数据。两个数据集合可以通过在一个CoverageData上使用update()来组合，并将其传递给另一个。

init(debug=None)

创建一个CoverageData。
debug是用于编写调试消息的DebugControl对象。

add_arcs(arc_data)

添加实测电弧数据。
arc_data是一个映射文件名到字典的字典:

{ filename: { (l1,l2): None, ... }, ...}

add_file_tracers(file_tracers)

添加每个文件的插件信息。
file_tracers是{filename: plugin_name，…}

add_lines(line_data)

添加测量线数据。
line_data是一个映射文件名到字典的字典:

{ filename: { lineno: None, ... }, ...}

add_run_info(**kwargs)

添加关于运行的信息。
关键字是任意的，并存储在运行字典中。值必须是JSON可序列化的。您可以多次使用此函数，但是重复的关键字会相互覆盖。

add_to_hash(filename, hasher)

将文件名的数据提供给hasher。
hasher是一种掩护物。Hasher实例将用文件的数据更新。它应该只获得结果数据，而不是运行数据。

arcs(filename)

获取为一个文件执行的arcs列表。
如果该文件未被测量，则返回None。一个文件可能被测量，并且没有执行弧，在这种情况下返回一个空列表。
如果执行了该文件，则返回一个由两元组整数组成的列表。每一对是从一行转换到另一行的起始行号和结束行号。这个列表没有特别的顺序。
负数有特殊的意义。如果起始行号为-N，则表示从第N行开始的代码对象的一个条目。如果结束行号为-N，则表示从第N行开始的代码对象退出。

erase()

擦除此对象中的数据。

file_tracer(filename)

获取一个文件的文件跟踪程序的插件名称。
返回处理此文件的插件的名称。如果测量了文件，但是没有使用插件，那么返回“”。如果没有测量文件，则不返回任何文件。

has_arcs()

这个数据有弧线吗?
Arc数据只有在收集期间使用分支覆盖时才可用。
返回一个布尔值。

line_counts(fullpath=False)

返回汇总行覆盖数据的dict。
键是基于文件名的，值是执行的行数。如果fullpath为真，则键是文件的完整路径名，否则它们是文件的基名。
返回将文件名映射到行数的dict。

lines(filename)

获取一个文件执行的行列表。
如果该文件未被测量，则返回None。一个文件可能被度量，并且没有执行任何行，在这种情况下返回一个空列表。
如果执行该文件，则返回一个整数列表，即文件中执行的行号。这个列表没有特别的顺序。

measured_files()

测量过的所有文件的列表。

read_file(filename)

将覆盖率数据从文件名读入这个对象。

read_fileobj(file_obj)

从给定的文件对象读取覆盖率数据。
只能在空的CoverageData对象上使用。

run_infos()

返回运行信息的dict列表。
对于在单个运行期间收集的数据，这将是一个单元素列表。如果数据已经合并，那么每个原始数据文件将有一个元素。

touch_file(filename, plugin_name=’’)

确保文件名出现在数据中，如果需要，文件名为空。
plugin_name是负责此文件的插件的名称。它用于关联正确的文件备份器，等等。

update(other_data, aliases=None)

使用来自另一个CoverageData的数据更新此数据。
如果提供了别名，则它是一个PathAliases对象，用于重新映射路径以匹配本地机器的路径。

write_file(filename)

将覆盖率数据写入文件名。

write_fileobj(file_obj)

将覆盖率数据写入到file_obj