我有点陷入我一直在研究的任务中。这是关于反应webapp的代码覆盖率。
我使用jest +酶实现了一些单元测试。还有一些功能测试，使用黄瓜获得小黄瓜功能和用于浏览器自动化的木偶操作。
我能够从webpack构建的代码获得覆盖，并通过功能测试使用puppeteer和istanbul在我的localhost上提供。此外，我使用jest从单元测试中获得代码覆盖率（顺便说一下，它包括istanbul来做到这一点）。
问题是：我觉得这是两个不同的指标，因为我用文件测试组件的jest +酶文件，而另一方面，我有来自puppeteer的代码覆盖，实际上是一个单独构建的js文件。
目标应该是从单元测试和功能测试中获得代码覆盖率。
所以，我的问题是：
总的来说，您的测量，记录和报告代码覆盖率的方法将根据您的使用情况量身定制。这意味着您的问题没有明确的正确或错误答案。我将尝试为您提供帮助您为您和您的团队确定最佳方法的想法。
我首先会问自己为什么要测量代码覆盖率？ I.E.您尝试创建的团队运营方式有何变化？在回答您的具体问题时，我会回到这个问题。
此时值得确保代码覆盖率将鼓励您正在寻找的行为。有关这方面的更多信息，请查看此paper。我试图在最近的blog post中解决这个问题。
我在这里做了一些关于你正在工作的团队布局的假设，如果假设是错误的，请原谅我。
measure the code coverage on unit tests and functional tests?
如果您希望鼓励团队编写测试，或者自动执行大部分测试，那么测量代码覆盖率是合适的，因为它可以衡量人们是否以与代码更改相同的速率添加测试。
merge code coverage from unit tests and functional tests?
让我们考虑一下您希望鼓励开发人员编写更多单元测试的示例。在这种情况下，我会说不，不合并报道。期望的行为更改是开发人员编写更多测试，因此，您不希望通过报告包含QA团队的功能测试的度量标准来掩盖他们缺乏测试的情况。
但是，如果您正在考虑软件工程团队并希望从整个团队（开发人员和QA）进行更多测试，那么绝对将覆盖数量组合起来并报告总覆盖率。
if has sense how to do that?
有很多工具可以让你结合多次运行的覆盖率信息。我最喜欢的一个（假设您可以使用基于云的服务）是CodeCov。这是一种以最少的设置工作量可视化代码覆盖率的好方法。
what is the best approach to get code coverage from a webapp?
我将把这个留给那些比我正在使用的技术更详细了解的人。