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。
#FormatImgID_0#
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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_1##FormatImgID_2#$ 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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_3##FormatImgID_4#$ 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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_5##FormatImgID_6#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
[py] view plaincopy#FormatImgID_7##FormatImgID_8#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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_9##FormatImgID_10#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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_11##FormatImgID_12#$ 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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_13##FormatImgID_14#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：
[py] view plaincopy#FormatImgID_15##FormatImgID_16#$ 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
#FormatImgID_17#
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。——南京PHP培训
