Behave 项目教程
2024-10-10 03:39:45作者:卓炯娓
1. 项目介绍
Behave 是一个行为驱动开发(BDD, Behavior-Driven Development)的 Python 库,旨在促进开发人员、测试人员和非技术人员之间的协作。BDD 是一种敏捷软件开发技术,强调通过自然语言描述的测试用例来驱动软件开发,从而确保软件的行为符合预期。
Behave 使用 Gherkin 语言编写测试用例,这些用例以自然语言的形式描述软件的行为,并由 Python 代码支持。通过这种方式,Behave 使得非技术人员也能参与到测试用例的编写中,从而提高团队的协作效率。
2. 项目快速启动
安装 Behave
首先,确保你已经安装了 Python。然后,使用 pip 安装 Behave:
pip install behave
创建项目结构
在你的项目目录中,创建以下结构:
features/
example.feature
steps/
example_steps.py
编写测试用例
在 features/example.feature 文件中编写以下内容:
# -- FILE: features/example.feature
Feature: Showing off behave
Scenario: Run a simple test
Given we have behave installed
When we implement 5 tests
Then behave will test them for us
编写步骤定义
在 features/steps/example_steps.py 文件中编写以下内容:
# -- FILE: features/steps/example_steps.py
from behave import given, when, then
@given('we have behave installed')
def step_impl(context):
pass
@when('we implement {number:d} tests')
def step_impl(context, number):
# -- NOTE: number is converted into integer
assert number > 1 or number == 0
context.tests_count = number
@then('behave will test them for us')
def step_impl(context):
assert context.failed is False
assert context.tests_count >= 0
运行测试
在项目根目录下运行以下命令:
behave
你应该会看到类似以下的输出:
Feature: Showing off behave # features/example.feature:2
Scenario: Run a simple test # features/example.feature:4
Given we have behave installed # features/steps/example_steps.py:4
When we implement 5 tests # features/steps/example_steps.py:8
Then behave will test them for us # features/steps/example_steps.py:13
1 feature passed, 0 failed, 0 skipped
1 scenario passed, 0 failed, 0 skipped
3 steps passed, 0 failed, 0 skipped, 0 undefined
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Behave 广泛应用于需要高度协作的软件开发项目中,特别是在以下场景中:
- Web 应用开发:通过 Behave 编写端到端的测试用例,确保 Web 应用在不同浏览器和设备上的行为一致。
- API 测试:使用 Behave 编写 API 测试用例,确保 API 的响应符合预期。
- 跨团队协作:在敏捷开发团队中,Behave 帮助开发人员、测试人员和产品经理共同编写和维护测试用例,确保软件行为的一致性。
最佳实践
- 使用自然语言编写测试用例:确保测试用例易于理解和维护,非技术人员也能参与编写。
- 模块化步骤定义:将步骤定义模块化,避免重复代码,提高代码的可维护性。
- 持续集成:将 Behave 测试集成到 CI/CD 流程中,确保每次代码提交都能自动运行测试。
4. 典型生态项目
Behave 作为一个 BDD 工具,与其他 Python 测试框架和工具集成良好,常见的生态项目包括:
- pytest:与 pytest 集成,使用 pytest 的插件和功能扩展 Behave 的能力。
- Selenium:结合 Selenium 进行 Web 自动化测试,编写端到端的测试用例。
- Docker:使用 Docker 容器化测试环境,确保测试环境的一致性。
- Jenkins:将 Behave 测试集成到 Jenkins 中,实现持续集成和持续交付。
通过这些生态项目的结合,Behave 可以更好地满足复杂项目的测试需求,提高测试效率和质量。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
222
238
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
671
156
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
661
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
261
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
859
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
217