Python BDD 框架比较之 pytest-bdd vs behave

pytest-bdd和behave是 Python 的两个流行的 BDD 测试框架，两者都可以用来编写用户故事和可执行的测试用例，

具体选择哪一个则需要根据实际的项目状况来看。

先简单看一下两者的功能：
pytest-bdd

基于pytest测试框架，可以与pytest的其他功能（例如 fixtures）一起使用。
提供了一种紧凑的步骤定义方式，可以通过装饰器定义并重复使用步骤。
支持参数化的测试，这样可以用同一组步骤进行多组数据的测试。

behave

基于 Python 的unittest测试框架。
behave的步骤文件更加接近纯文本形式，对非编程人员更友好。
支持使用environment.py文件来定义在整个 test suite 运行前后需要进行的操作。

hehave

以下是behave的一些优点和特性：

适用于非技术团队成员：使用 Gherkin 语言，可以撰写更接近自然语言的测试场景描述，使得产品经理、商业分析师等非技术团队成员也能够理解、修改或编写测试场景。
环境控制 ：behave提供了在测试运行前后设置和清理环境的功能，例如数据库初始化或数据清理等，只需要在environment.py文件里定义相应的函数即可。
可读性强和可维护性高 ：behave强调的是实现从用户角度去描述系统行为的测试，这使得测试和实际用户需求更加贴合，增加了测试的可读性。而且将测试用例编写为人类可读的语言，可以提高代码的可维护性。
创造可共享的步骤：可以为常用的操作创建可重用的步骤，这样就能写出更加简洁、易于维护的测试代码。
对标/兼容 Cucumber :behave的 Gherkin 语言实现与宽广使用的 Cucumber 测试框架非常接近，这一点在迁移到或从 Cucumber 环境中迁出时会很有用。
与其他 Python 测试框架相容 ：behave可与unittest、doctest、nose、py.test等 Python 测试工具完美集成。

综上所述，behave提供了一种高度可读、可共享、适合大规模测试及非技术团队成员的 BDD 测试工具。

pytest-bdd 与 behave的比较

behave和pytest-bdd都是 Python 下常用的为支持 BDD（行为驱动开发）流程而设计的测试框架，它们都采用.feature文件来描述行为，并使用相似的 Gherkin 语言语法进行描述。它们的.feature文件的格式大致上是相同的，但是在实际的使用和处理上可能会有一些细微差别。

以下是behave和pytest-bdd来处理.feature文件的一些细节差异：

Scenario 参数化 ：behave使用Scenario Outline语法来实现参数化场景，而pytest-bdd使用Scenarios来实现参数化场景。在behave中，你必须定义 Examples 表格并在其中提供参数值，而在pytest-bdd中，你可以简单地用Scenarios读取一个外部.feature文件。
装饰器参数 ：在pytest-bdd中，步骤装饰器（例如@given、@when和@then）可以接受一个可选的解析器，用于从步骤文本中捕获值。这样，分析器可以为已经定义的步骤参数提供多个场景。

其他大部分方面，behave和pytest-bdd都是非常相似的，例如都支持Given、When和Then这样的基本步骤，都允许在Background段落中定义在每个场景前都要运行的步骤，仍然允许你创建可重用的步骤定义。

综上，behave和pytest-bdd处理.feature文件的方式非常相似，虽然在某些特性和实现上有些许差别。选哪个更多取决于个人或团队需求。

pytest-bdd 与 behave的实例比较

接下来以一个具体的加法运算器为实例，初步演示两者使用上的差异。

首先，两者的规格文件基本相同，这里的文件名是：calculator.feature，内容如下：

Feature: Addition
  Scenario: Add two numbers
    Given I have a calculator
    When I enter "1" and "2"
    Then the result should be "3"

规格很简单，就是验证加法， 1+2 =3。

主要的差别是两者在测试代码上的差异。

使用pytest-bdd编写的测试代码的文件名是 test_calculator.py，内容如下：

import sys
import os
import pytest
#sys.path.append('D:/devworkspace/python-ency/chp3/tests/bdd/util')
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))), 'util'))
from calculator import Calculator
from pytest_bdd import scenario, given, when, then, parsers



@scenario('../features/calculator.feature','Add two numbers')
def test_add():
    print(sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__))+'util'))
    pass

@pytest.fixture
@given("I have a calculator")
def calculator():
    return Calculator()

@when(parsers.parse('I enter "{a}" and "{b}"'))
def enter_numbers(calculator, a, b):
    calculator.a = int(a)
    calculator.b = int(b)

@then(parsers.parse('the result should be "{result}"'))
def verify_result(calculator, result):
    assert calculator.add(calculator.a, calculator.b) == int(result)

pytest-bdd要求测试场景的函数和名称需要以test_开头，步骤函数没有特定的要求，关于 pytest-bdd的更多命名的规范可以参考：基于pytest-bdd的项目目录结构和命名规范

使用behave编写的测试代码的文件名同样是 test_calculator.py，内容如下：

import sys
import os
sys.path.append(os.path.join(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))), 'util'))

from behave import given, when, then
from calculator import Calculator

@given('I have a calculator')
def step_impl(context):
    context.calc = Calculator()

@when('I enter "{num1}" and "{num2}"')
def step_impl(context, num1, num2):
    context.result = context.calc.add(int(num1), int(num2))

@then('the result should be "{expected_result}"')
def step_impl(context, expected_result):
    assert context.result == int(expected_result)

简单对比一下两者的测试代码区别：

Beave 的写法相比更加简洁
pytest-bdd 可以手动关联测试场景，看上去灵活度更高

总结

这两个框架都有其优点和特性，选择哪一个主要取决于特定需求。

如果你已经在使用pytest，并且希望以最少的学习曲线使用 BDD，那么pytest-bdd可能是更好的选择。
另一方面，如果你希望编写的测试代码更接近自然语言，并且适合非技术团队成员阅读和修改，那么behave可能是更好的选择。