用Python进行行为驱动开发的入门教程

为驱动开发(Behavior-Driven Development,BDD)是一种卓越的开发模式。能帮助开发者养成日清日结的好习惯，从而避免甚至杜绝"最后一分钟"的情况出现，因此对提高代码质量是大有裨益的。其与Gherkin语法相结合的测试结构及设计形式，使得对团队的全部成员包括非技术人员都具有极好的易读性。

所有代码都必须进行测试，这意味着上线时把系统瑕疵降到最低甚至为零。这需要与完整的测试套件相配，从整体把控软件行为，使得检测与维护都能有序进行。这就是BDD的魅力所在，难道不心动吗？

什么是BDD?

BDD的概念和理论源自TDD(测试驱动开发)，类似于TDD的理论要点是在编码前先写好测试。不同点是除了使用单元测试进行细粒度化测试，还使用接受测试(acceptance tests)贯穿程序始末。接下来我们会结合Lettuce测试框架进行讲解。

BDD过程可简单概括为：

• 编写一个缺陷接受测试

• 编写一个缺陷单元测试
• 使单元测试通过
• 重构
• 使接受测试通过

在每个功能里，如有需要重复上述步骤。

敏捷开发中的BDD

在敏捷开发中，BDD更是如鱼得水。

如果项目的新功能和新需求每隔一、两个星期就发生变更，那么该团队需要配合进行快节奏的测试和编码工作。Python中的接受和单元测试可以帮助实现该目标。

接受测试为人熟知的是使用了一个英文格式的"特性"描述文件，内容是含有的测试以及个别测试。这样做的好处是使整个项目团队都参与其中，除了开发者，还有管理者与商业分析者等不参与实际测试过程的非技术成员。

特性文件的编写遵循全员可读的规则，使技术和非技术成员都能清楚理解与接收。如果只包含单元测试，那么有可能会导致需求分析不全面或不能达成共识。接受测试的最大优点是适用性强，不论项目规模大小都能运用自如。

Gherkin语法

通常会使用Gherkin来编写接受测试，Gherkin来自Cucumber框架，由Ruby语言所编写。Gherkin语法十分简单，在Lettuce Python中主要使用以下8点来进行特性和测试的定义：

• Given假设

• When时间
• Then下一步
• And与
• Feature特性：
• Background背景：
• Scenario Outline场合大纲：

安装

使用Python常用的pip install语句就可完成Lettuce包的安装：

    $ pip install lettuce

$ lettuce /path/to/example.feature用于运行测试。可以每次只运行一个测试文件，或者是提交目录名来运行目录下的所有文件。

为了使测试的编写和使用更加容易，我们建议把nosetests也安装好：

    $ pip install nose

特性文件

特性文件由英语写成，内容是测试所覆盖的程序范围。此外还包括测试的创建任务。换言之，你除了需要编写测试，还得规范自己就程序的方方面面编写出良好的文档。这样做的好处是使自己对代码上下都心中有数，明确下一步做什么。随着项目规模的扩大，文档的重要性会逐步显现；例如重新回顾某个功能或对某个调用API进行回溯等等。

接下来会结合TDD中的一个实例创建一个特性文件。该实例是一个由Python写成的简易计算器，同时会演示接受测试的基本写法。目录构成的建议是建立两个文件夹，一个是app，用于放置代码文件如calculator.py；另一个是tests，用于放置特性文件夹。

    calculator.py：

    class Calculator(object):
      def add(self, x, y):
        number_types = (int, long, float, complex)

        if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):
          return x + y
        else:
          raise ValueError

tests/features目录下的特性文件calculator.feature

    Feature: As a writer for NetTuts
     I wish to demonstrate
     How easy writing Acceptance Tests
     In Python really is.

     Background:
      Given I am using the calculator

     Scenario: Calculate 2 plus 2 on our calculator
      Given I input "2" add "2"
      Then I should see "4"

从该例子不难看出特性文件的描述是非常直截了当的，能够使全体成员都能看明白。

特性文件的三个要点：

• Feature block(特性区块)：该处描述了测试组所涵盖的程序内容。这里不执行任何代码，但能使阅读者明白正要进行什么样的特性测试。

• Background block(背景区块)：先于特性文件中每个场景(Scenario)区块执行。这类似于SetUp()方法用于进行创建代码的编写，例如进行条件和位置的编写。
• Scenario block(场景区块)：这里用于定义测试。第一行用作文档再一次的描述，接着是测试的具体内容。以这样的风格编写测试难道不是很简单吗？

步骤(Steps)文件

除了特性文件，步骤文件也是必须的，这是"见证奇迹的时刻"。显然地，特性文件本身不会做出什么结果；它需要步骤文件依次地与Python执行代码一一映射才有最后的结果输出。这里应用的是正则表达式。

正则表达式？不会过于复杂吗？其实在BDD世界里，正则表达式常用于捕捉整个字符串或从某行抓取变量。所以熟能生巧。

正则表达式？在测试中使用不会太复杂吗？在Lettuce是不会的，反而是非常简单的。

以下是对应的步骤文件的编写：

    from lettuce import *
    from nose.tools import assert_equals
    from app.calculator import Calculator


    @step(u'I am using the calculator')
    def select_calc(step):
      print ('Attempting to use calculator...')
      world.calc = Calculator()


    @step(u'I input "([^"]*)" add "([^"]*)"')
    def given_i_input_group1_add_group1(step, x, y):
      world.result = world.calc.add(int(x), int(y))


    @step(u'I should see "([^"]+)"')
    def result(step, expected_result):
      actual_result = world.result
      assert_equals(int(expected_result), actual_result)

文件首部分是标准的导入写法。例如对Calculator的访问和Lettuce工具的导入，还有nosetest包中assert_equals断定方法的导入。接下来，你就可以开始针对特性文件的每一行进行步骤定义。如前所述，正则表达式很多时候用于提取整个字符串，除了有时需要在某行对变量进行访问。

在这个例子中， 里的@step起到解码提取的作用；u字母的意思是以unicode编码方式进行表达式执行。接着是使用正则表达式对引用的内容进行匹配，这里是要进行相加的数字。

然后是对Python方法传入变量，变量名可任意定义，这里使用x和y作为calculator add方法的传入变量名。

此外需要介绍world变量的使用。world是一个全局容器，使得变量可以在同一场景的不同步骤中使用。否则，所有变量只对应于其所在方法可用。例如把add方法的运算结果存放于某个step，而在另一外一个step进行结果的断定。

特性的执行

特性文件和步骤文件都完成后，接下来可以运行测试来看看能否通过。内建测试运行机的Lettuce执行方式是很简单的，例如

    lettuce test/features/calculator.feature：

    $ lettuce tests/features/calculator.feature 

    Feature: As a writer for NetTuts         # tests/features/calculator.feature:1
     I wish to demonstrate             # tests/features/calculator.feature:2
     How easy writing Acceptance Tests       # tests/features/calculator.feature:3
     In Python really is.              # tests/features/calculator.feature:4

     Background:
      Given I am using the calculator       # tests/features/steps.py:6
      Given I am using the calculator       # tests/features/steps.py:6

     Scenario: Calculate 2 plus 2 on our calculator # tests/features/calculator.feature:9
      Given I input "2" add "2"          # tests/features/steps.py:11
      Then I should see "4"            # tests/features/steps.py:16

    1 feature (1 passed)
    1 scenario (1 passed)
    2 steps (2 passed)

Lettuce的输出是非常工整的，它清楚显示了哪行特性文件代码被执行了，然后对成功执行的行以高亮绿色显示。此外还显示了正在运行的特性文件以及行号，这对于测试失败时进行特性文件缺陷行的查找是很有帮助的。输出末尾是特性，场景，步骤的执行个数以及通过个数的结果汇总。本例中所有测试都通过了。但如果出现错误，Lettuce会如何处理呢？

首先得对calculator.py代码进行修改，把add方法改为两数相减：

    class Calculator(object):
      def add(self, x, y):
        number_types = (int, long, float, complex)

        if isinstance(x, number_types) and isinstance(y, number_types):
          return x - y
        else:
          raise ValueError

再次运行，看看Lettuce是如何对错误进行说明的：

    $ lettuce tests/features/calculator.feature 

    Feature: As a writer for NetTuts         # tests/features/calculator.feature:1
     I wish to demonstrate             # tests/features/calculator.feature:2
     How easy writing Acceptance Tests       # tests/features/calculator.feature:3
     In Python really is.              # tests/features/calculator.feature:4

     Background:
      Given I am using the calculator       # tests/features/steps.py:6
      Given I am using the calculator       # tests/features/steps.py:6

     Scenario: Calculate 2 plus 2 on our calculator # tests/features/calculator.feature:9
      Given I input "2" add "2"          # tests/features/steps.py:11
      Then I should see "4"            # tests/features/steps.py:16
      Traceback (most recent call last):
       File "/Users/user/.virtualenvs/bdd-in-python/lib/python2.7/site-packages/lettuce/core.py", line 144, in __call__
        ret = self.function(self.step, *args, **kw)
       File "/Users/user/Documents/Articles - NetTuts/BDD_in_Python/tests/features/steps.py", line 18, in result
        assert_equals(int(expected_result), actual_result)
       File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/unittest/case.py", line 515, in assertEqual
        assertion_func(first, second, msg=msg)
       File "/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/unittest/case.py", line 508, in _baseAssertEqual
        raise self.failureException(msg)
      AssertionError: 4 != 0

    1 feature (0 passed)
    1 scenario (0 passed)
    2 steps (1 failed, 1 passed)

    List of failed scenarios:
     Scenario: Calculate 2 plus 2 on our calculator # tests/features/calculator.feature:9

显然，实际结果0与预期结果4是不符的。Lettuce清楚显示了该问题，接下来就是调试排错直到通过的时间了。

其它工具
在Python中还提供了很多不同的工具来进行类似的测试，这些工具基本源自Cucumber。例如：

• Behave：这是一个Cucumber接口。文档配套齐备，保持更新，有不少的配套工具。

• Freshen：另一个Cucumber接口，配套网站有完整的教程和实例，安装方式都是简单的pip方式。

不论使用什么工具，只要对某个工具运用熟练了，其它的自然能融会贯通。对教程文档的熟读是成功的第一步。

优点

自信地进行代码重构

使用一个完整测试套件的优点是显而易见的。找到一个强大的测试套件，会让代码重构工作事半功倍，信心满满。

随着项目规模的不断扩大，如果缺乏有效的工具，这不啻会使回溯和重构工作困难重重。如果有一套完整的接受测试来与每个特性一一对应，那么将能使变更工作有序不紊地进行，不会对现有功能模块造成破坏。

全员都能参与其中的接受测试，将能极大地提升团队战斗力，一开始就朝着同一目标前进。程序员可把精力用在精确的目标上，避免需求范围的失控；测试员可就特性文件进行一一检阅，把测试环节做到极致。最后形成良性循环，使得程序的每个特性都完美交付。

综述

结合上述过程和工具，在过往工作过的团队中我们都曾取得不错的成绩。BDD开发方式可使整个团队保持专注，保持自信，保持活力，并使潜在错误降到最低。