码农，你真的了解TDD和BDD吗？
今天我们来谈一谈TDD 和 BDD 两项实践。我们先来说说 TDD，也就是测试驱动开发（Test Drvien Development）。
TDD 的节奏
或许你已经迫不及待地要举手了：“TDD 我知道，就是先写测试，后写代码。”但真的是这样吗？严格地说，“先写测试、后写代码”的做法叫测试先行开发（Test First Development），而不是测试驱动开发。
测试驱动开发不也是先写测试后写代码吗？二者之间有什么区别呢？
要回答这个问题，我们需要知道 TDD 的一个关键要素， TDD 的节奏：红-绿-重构。
红表示写了一个新的测试，测试还没有通过的状态；绿表示写了功能代码，测试通过的状态；而重构就是在完成基本功能之后，调整代码的过程。
这里说到的红和绿源自单元测试框架。因为在很多单元测试框架运行测试的过程中，测试不过时会用红色展示测试结果，而通过时则采用绿色进行展示，这已经成了单元测试框架约定俗成的规则。
让单元测试框架流行起来的是 JUnit，其作者之一是 Kent Beck。TDD 走进大众视野则依赖于极限编程这个软件工程方法论的兴起，而极限编程的创始人也是 Kent Beck。Kent Beck 在 JUnit 和 TDD 两件事都有着重大贡献，也就不难理解为什么 TDD 的节奏叫“红-绿-重构”了。
先写测试，然后写代码完成功能，在第一步和第二步上，测试先行开发和测试驱动开发是一样的。二者的差别在于，测试驱动开发并没有就此打住，它还有一个更重要的环节：重构（refactoring）。
也就是说，在功能完成而且测试跑通之后，我们还会再次回到代码上，处理一下代码中写得不理想的地方，或是消除新增代码与旧有代码之间的重复。你或许会问，那为啥不在第二步“绿”的时候就把代码写好呢？因为“绿”的关注点只是让测试通过，把功能完成。
所以我们说， 测试先行开发和测试驱动开发的差异就在重构上。
很多人只记住了“先写测试，后写代码”，因为在很多人的印象中，写代码唯一重要的事就是完成功能。通过了测试，就是完成了功能，也就意味着万事大吉了。然而，这种想问题的方式会让人忽略新增代码可能带来的 坏味道（Code Smell），坏味道会让代码逐渐腐坏，这是一个工程问题，也就是会有长期影响的问题。
人的注意力是有限的，让人在一个阶段把所有事情都做好，很难。事实上我们会看到，很多团队代码变乱的一个重要原因就是把全部的注意力都放到完成功能上，根本无暇顾及代码本身的质量。从这个角度上看，TDD 是更符合人性的做法，它把完成功能和代码调整当成了两个阶段。
重构就是一个消除代码坏味道的过程。一旦你有了测试，你就可以大胆地重构了，因为任何修改错误，测试都会替你捕获到。
在测试驱动开发中，重构与测试是相辅相成的：没有测试，修改代码只能是提心吊胆；没有重构，代码的混乱程度会逐步增加，测试也会变得越来越不好写。
现在，你已经理解了测试驱动开发不只是“先写测试，后写代码”。但这只是破除了概念上的误区，我们还需要再进一步，知道测试怎么“驱动”开发。
测试“驱动”开发
不难理解，重构和测试相互配合，这个过程就会“驱动”着我们把代码写得越来越好。不过，这只是对“驱动”一词最粗浅的理解。
首先，我来问你一个问题，测试驱动开发，从哪里开始呢？很多人会说，测试驱动开发不是从测试开始的吗？这个答案非常直观，我们可以接着追问下去，写测试要从哪里开始呢？
对很多人来说，TDD 是一种难以接受的做法，抛开理念上的差异，更重要的原因是，写测试无从下手。很多时候写不出测试，主要是面对的需求太大了。所以，真正动手做开发的第一步是任务分解，把一个规模很大的需求拆分成若干小任务。面对一个具体的小任务，我们才有动手写测试的基础。测试驱动开发要从任务分解开始。
具体到了写测试的环节，即便面对的是一个小任务，对很多人来说，这依然不是一件容易完成的事。同样，我们在前面分析过，想要写出测试，需要有可测试的代码。这意味着，我们的代码需要有一个可测试的设计。如果不能写测试，我们就要调整代码，让代码变得可以测试，这是我们上一讲中谈遗留系统测试所讲的内容。
从这里你可以看出，从测试出发考虑问题的这种思考方式，会彻底颠覆掉我们原有的工作习惯，甚至是为了测试调整设计。但结果是我们得到了一个更好的设计，所以，很多懂 TDD 的人会 把 TDD 解释为测试驱动设计（Test Driven Design）。
现在你可以理解了， 为了写测试，首先“驱动”着我们把需求分解成一个一个的任务，然后会“驱动”着我们给出一个可测试的设计，而在具体的写代码阶段，又会“驱动”着我们不断改进写出来的代码。把这些内容结合起来看，我们真的是在用测试“驱动”着开发。
TDD 这么好，为什么行业里采用 TDD 这种工作方式的人并不多呢？首先，很多人本身对 TDD 的理解是错误的，这是我在前面分析过的；其次，TDD 看似简单的节奏中，其实需要很多前置的基础，比如任务分解、可测试的设计等等，而这些能力是很多人不具备的。换个角度看，TDD 只是冰山一角，露在海面之上的是 TDD 的节奏，而藏在海面下的是任务分解、软件设计这些需要一定时间积累的能力。
前面说过 TDD 是来自极限编程，那极限编程为什么要叫极限编程呢？
极限编程之所以叫“极限”，它背后的理念就是把好的实践推向极限：
如果集成是好的，我们就尽早集成，推向极限就是每一次修改都集成，这就是持续集成。
如果程序员写测试是好的，我们就尽早测试，推向极限就是先写测试，再根据测试调整代码，这就是测试驱动开发。
如果代码评审是好的，我们就多做评审，推向极限就是随时随地代码评审，这就是结对编程。
如果客户交流是好的，我们就和客户多交流，推向极限就是客户与开发团队时时刻刻在一起，这就是现场客户。
极限编程本身的实践值得我们好好学习，但极限编程背后这种理念其实也非常值得我们学习。我们在日常工作中也不妨多想想， 有哪些做法是好的，如果把它推向极致会是什么样子。 这种想问题的方式会在很大程度上拓宽你的思路。
说完了TDD，那什么是BDD呢？我们都知道，在软件开发中最重要的一个概念就是分层，也就是在一些模型的基础上，继续构建新的一些模型。程序员最耳熟能详的分层概念就是网络的七层模型，只要一层模型成熟了，就会有人基于这个模型做延伸的思考，这样的做法在测试上也不例外。
当 JUnit 带来的自动化测试框架风潮迅速席卷了整个开发者社区，成了行业的事实标准，就开始有人基于测试框架的模型进行延伸了。各种探索中，最有影响力的就是 BDD。
行为驱动开发
BDD 的全称是 Behavior Driven Development，也就是 行为驱动开发。BDD 这个概念是2003年由 Dan North 提出来的。
单元测试框架写测试的方式更多的是面向具体的实现，这种做法的层次是很低的，BDD 希望把这个思考的层次拉高。拉到什么程度呢？软件变化的源动力在业务需求上，所以，最好是能够到业务上，而校验业务的正确与否的就是业务行为。这种想法很大程度上是受到当时刚刚兴起的领域驱动设计（Domain Driven Design）中通用语言的影响。在 BDD 的话语体系中，“测试”的概念就由“行为”所代替，所以，这种做法称之为行为驱动开发。
Dan North 不仅仅提出了概念，而且为了践行他的想法，他还创造了第一个 BDD 的框架：JBehave。后来又改写出基于 Ruby 的版本 RBehave，这个项目后来被并到 RSpec 中。
好，了解了 BDD 的由来，接下来，我们就来看看采用 BDD 的方式进行开发，测试会写成什么样子。
今天最流行的 BDD 框架应该是 Cucumber，它的作者就是 RSpec 的作者之一 Aslak Helles?y。从最开始基于 Ruby 的 BDD 框架发展成今天，Cucumber 已经变成了支持很多不同程序设计语言的 BDD 测试框架，比如常见的 Java、JavaScript、PHP 等等。
下面是一个 BDD 的示例
Scenario:?List?todo?item
Given?todo?item?"foo"?is?added
And?todo?item?"bar"?is?added
When?list?todo?items
Then?todo?item?"foo"?should?be?contained
And?todo?item?"bar"?should?be?contained
从这个例子我们不难看出， BDD 的测试用例有很强的可读性。即便我们不熟悉技术，单凭这段文字，我们也能看出这个用例想表达的含义。这也就是我们前面说 BDD 测试用例更贴近业务的原因。它希望成为业务人员和技术团队之间沟通的桥梁，所以，它的表述方式更贴近于业务。
虽然这个表述已经很贴近业务了，但它并不是自然语言描述，而是有一种特定的格式，其实这是一门领域特定语言（Domain Specific Language，简称 DSL），称之为 Gherkin。
不要看到一门新的语言就被吓退，其实它非常简单。这里的核心点就是它的描述格式：“Given…When…Then”。Given 表示一个假设前提，When 表示具体的操作，Then 则对应着这个用例要验证的结果。
测试一般包含四个阶段：准备、执行、断言和清理。把它对应到这里，Given 对应着准备，When 对应执行，而 Then 对应断言。至于清理，这个阶段会做一些资源释放的工作，不过这个工作属于实现层面的内容，在业务层面上意义不大，所以在以业务描述为主要目标的 BDD 中，这个阶段是不存在的。
了解了格式，我们再来关注具体的内容。首先，这里描述的行为都是站在业务的角度进行叙述的。其次，Given、When、Then 都是独立的，可以自由组合。这也就意味着，一旦基础框架搭好了，有人就可以使用这些基础语句来编写新的测试用例，甚至可以不需要技术人员参与。
从这里我们不难看出，Gherkin 语言本身有一个很好的目标，与其说它是为了技术人员设计的，不如说它是为了业务人员设计的。
Gherkin 语言这层只提供了业务描述，作为程序员我们很清楚，这层描述并不能直接发挥作用，必须要有一个具体的实现。那具体的实现要放在哪里呢？这就轮到 胶水层（Glue）发挥作用了，这个将测试用例与实现联系起来的胶水层，在 Cucumber 的术语里，称之为步骤定义（Step Definition），下面就是一个步骤定义的示例。
public?class?TodoItemStepDefinitions?...?{
private?RestTemplate?restTemplate;
public?TodoItemStepDefinitions()?{
...
Given("todo?item?{string}?is?added",?(String?content)?->
addTodoItem(content)
);
...
}
private?void?addTodoItem(final?String?content)?{
AddTodoItemRequest?request?=?new?AddTodoItemRequest(content);
final?ResponseEntity?entity?=
restTemplate.postForEntity("http://localhost:8080/todo-items",?request,?String.class);
...
}
}
既然步骤定义是 Gherkin 文件与具体实现之间的胶水，所以，理解步骤定义的关键就是知道它是如何将二者关联起来的。在这段代码中，Given 就是这样的连接点。对比一下我们就会发现， Given 里面的参数就是我们在前面 Gherkin 文件中的描述，不同的点是，这里把其中的一部分变成了参数。由此我们可以知道， 对于同样一个描述，可以根据用例的差异，采用不同的参数。
如果说 Gherkin 语言部分几乎在各种 BDD 框架之间是通用的，那步骤定义部分则是框架强相关。这里我们采用 Cucumber Java 8 的方式进行了步骤定义，也就是采用 Given 方法进行定义，如果你去看其它的资料，也会看到基于 Annotation 的定义，这就是选择不同依赖程序库的结果。
到了具体的实现上，程序员就很有底气了。在这里我们根据业务动作进行相应的处理。在上面这段代码中，添加 Todo 项就是向自己编写的服务发出了一个 POST 请求。
这些东西理解起来都很容易，唯一需要稍微注意一点的是，给 Then 编写代码时，因为它是表示断言的，在这个部分我们一定要写出断言，比如像下面这样。
Then("todo?item?{string}?should?be?contained",?(String?content)?->?{
assertThat(Arrays.stream(responses)
.anyMatch(item?->?item.getContent().equals(content))).isTrue();
});
实战中的 BDD
现在我们已经有了对 BDD 的初步了解，接下来，我们就来看看在实际的项目中可以怎样使用 BDD。
前面我们已经知道了，Gherkin 语言是面向业务人员的。不同于写代码我们只能用英文，Gherkin 在设计时就考虑到了业务人员的实际需要，所以它的设计本身是本地化的。我们甚至可以用中文编写测试用例，下面就是一个登录的测试用例。
假定?张三是一个注册用户，其用户名密码是分别是?zhangsan?和?zspassword
当?在用户名输入框里输入?zhangsan，在密码输入框里输入?zspassword
并且?点击登录
那么?张三将登录成功
这个用例怎么样呢？或许你会说，这个用例写得挺好。如果你这么想，说明你是站在程序员的视角。我在前面已经说过了，BDD 需要站在业务的角度，而这个例子完全是站在实现的角度。如果登录方式有所调整，用户输完用户名密码自动登录，不需要点击，那这个用例是不是需要改呢？下面我换了一种方式描述，你再感受一下。
假定?张三是一个注册用户，其用户名密码是分别是?zhangsan?和?zspassword
当?用户以用户名?zhangsan?和密码?zspassword?登录
那么?张三将登录成功
这是一个站在业务视角的描述，除非做业务的调整，不用用户名密码登录了，否则这个用例不需要改变。即便实现的具体方式调整了，需要改变的也是具体的步骤定义。所以， 想写好 BDD 的测试用例，关键点在用业务视角描述。
既然 BDD 的用例更多偏向业务视角，所以在真实的项目中使用它时，我们更多偏向于把它当做验收测试的工具来用。这里就会有一个我们常常忽略的点：业务测试的模型。很多人的第一直觉是，一个测试要啥模型？
既然 BDD 更多的使用场景是复杂的验收场景，所以，相应地我们也要为测试场景进行建模。还记得我们讲好测试应该具备的属性吗？其中一点就是专业性。对于复杂场景而言，想要写好测试同写好代码是一样的，一个好的模型是不可或缺的。
这方面一个可以作为参考的例子是做 Web 测试常用的一个模型：Page Object。它把对页面的访问封装了起来，即便你在写的是步骤定义，你也不应该在代码中直接操作 HTML 元素，而是应该访问不同的页面对象。
以前面的登录为例，我们可能会定义这样的页面对象。
public?class?LoginPage?{
public?boolean?login(String?name,?String?password)?{
...
}
}
如此一来，在步骤定义中，你就不必关心具体怎么定位到输入框会让代码的抽象程度得到提升。当然这只是一个参考，面对你自己的应用时，你要考虑构建自己的业务测试模型。
BDD 的延伸
最后，我们再来说说 BDD 的一些延伸。从上面的内容我们可以知道，BDD 的用例和普通测试的用例只是在表述方式上有所差异，从结构上看，二者几乎是完全等价的。所以，只要你想，完全可以采用 BDD 的方式进行从单元测试到系统测试所有类型的测试。
所以我们会看到，在行业里还有一些 BDD 风格的单元测试框架，其中最典型的就是 RSpec。我从 RSpec 的文档上截取了一段代码，你可以感受一下。
RSpec.describe?Order?do
it?"sums?the?prices?of?its?line?items"?do
order?=?Order.new
order.add_entry(LineItem.new(:item?=>?Item.new(
:price?=>?Money.new(1.11,?:USD)
)))
order.add_entry(LineItem.new(:item?=>?Item.new(
:price?=>?Money.new(2.22,?:USD),
:quantity?=>?2
)))
expect(order.total).to?eq(Money.new(5.55,?:USD))
end
end
其实，它与前面的 Cucumber 用例还是有很大差异的，因为它属于单元测试的范畴，所以没有像 Gherkin 部分那种面向于业务人员的描述。但同时你也能看到，它同传统的 xUnit 框架有着很大的不同，主要是框架本身会引导你写出更具描述性的代码。
BDD 的另外一个延伸方向是对需求进行文档化的表述。既然 BDD 是在朝着业务方向靠近，争取让业务人员能够很好地理解这些测试用例，那从本质上来说，它就起到了文档的作用，这个文档和真实实现是紧密相关的，是一种“活”文档（Living Document）。活文档指的是持续更新的文档，这个概念本身不局限于技术领域。Cucumber 本身有对 活文档的支持，它可以与 JIRA 去集成，可以直接把 Cucumber 测试用例变成文档。
既然要写文档，那就不局限于是否采用 BDD 这样的格式，所以，还出现了像 Concordion 这样的工具，甚至可以让我们把验收用例写成一个完整的参考文档。最开始它支持用 HTML 的方式写文档，现在也支持 用 Markdown 的方式 来编写文档。
无论是 BDD 也好，活文档也罢，它们背后还有一个概念，叫做 实例化需求（Specification by Example，SbE），也就是用实例的方式对需求进行阐述，你可以看到 BDD 和活文档就是通过这种方式在将需求表现出来。
总之，如果你对这个方向有兴趣，前面还是有很多东西可以探索。总的来说，它就是让技术团队不再局限于技术本身，更加贴近业务，这和整个行业的发展趋势是高度吻合的。
总结
今天我们聊了 TDD，也就是测试驱动开发。测试驱动开发已经是行业中的优秀实践，学习测试驱动开发的第一步是记住测试驱动开发的节奏：红——绿——重构。
知道了 TDD 的节奏之后，我们还需要理解测试怎样驱动开发。在 TDD 的过程中，我们要先进行任务分解，把大需求拆成小任务，然后考虑代码的可测试性，编写出整洁的代码，这一切都是在“测试”驱动下产生的。
正是因为视角的转变，为了编写可测的代码，我们甚至要为此调整设计，所以，有人也把 TDD 称为测试驱动设计。
无论你是否采用 TDD 的实践，在动手写代码之前，从测试的角度进行思考都是非常有价值的一件事，这也是编写高质量代码的重要一环。
紧接着我们又谈了 BDD，也就是行为驱动开发。这种思想是站在 xUnit 的框架基础之上，让测试用例的表达更贴近业务行为。
如果今天的内容你只能记住一件事，那请记住：从测试的视角出发看待代码， 技术团队要更加贴近业务。
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