
测试工作需要用到了RobotFramework,之前只是使用,用了一段时间后,决定深入研究一下它。使用平台为Windows + Linux。由于是基于Linux 系统方面的测试工作,使用的RobotFramework版本为2.8.5
先简单介绍一下Robot中的一些概念
关键字(Keyword): 分为内部关键字和用户关键字。
内部关键字顾名思义为Robot内置的部分关键字,例如Should Be Equal,Run Keyword 等等
用户关键字,开发人员或者测试人员自行通过内部关键字组合 OR 采用外部代码导入构成的关键字
资源(Resource): 关键字的组合包,例如将多个关键字放在一个文件里,这个文件在Robot里可以称为一个资源
库(Library): Robot支持很多库,分为内置和外置,内置的如Collections等,外置的,可以是python写成的文件,java写成的文件,以及通过xml-rpc导入的远程库,这些库一般都是通过代码写成
用例(Case):多个关键字的组合,顺序 or 带分支控制等组成的文件为Case
Suite:可以理解为多个用例的组合,一个suit 文件下可以写多条用例。
Windows的入口文件为pybot.bat

Linux的入口文件为pybot

由上图可以知道,robot的入口文件为robot\run.py(可以查看robot\__init__.py中代码可知)
看一下run_cli()和run()的区别

从上图和下图的代码看,run_cli调用的是RobotFramework类下的execute_cli方法,run调用的是RobotFramework类下的execute方法,不同的是execute_cli多了一些参数解析的操作,所以推荐当代码中调用的时候,使用run_cli,而当工具调用的时候,使用run。
不管是run还是run_cli,核心都调用了_execute这个内部函数,而它又调用了main函数,这个main,在Application类中是一个需要被继承重写的函数,所以需要去继承它的类中寻找具体实现
def execute_cli(self, cli_arguments):
with self._logging():
options, arguments = self._parse_arguments(cli_arguments)
rc = self._execute(arguments, options)
self._exit(rc)
def execute(self, *arguments, **options):
with self._logging():
return self._execute(list(arguments), options)
def _execute(self, arguments, options):
try:
rc = self.main(arguments, **options)
except DataError, err:
return self._report_error(unicode(err), help=True)
except (KeyboardInterrupt, SystemExit):
return self._report_error('Execution stopped by user.',
rc=STOPPED_BY_USER)
except:
error, details = get_error_details()
return self._report_error('Unexpected error: %s' % error,
details, rc=FRAMEWORK_ERROR)
else:
return rc or 0
下面为main函数的具体实现,核心为5~9行,5行前面为初始化一些基础的配置,9行以后为生成测试log
def main(self, datasources, **options):
settings = RobotSettings(options)
LOGGER.register_console_logger(**settings.console_logger_config)
LOGGER.info('Settings:\n%s' % unicode(settings))
suite = TestSuiteBuilder(settings['SuiteNames'],
settings['WarnOnSkipped'],
settings['RunEmptySuite']).build(*datasources)
suite.configure(**settings.suite_config)
result = suite.run(settings)
LOGGER.info("Tests execution ended. Statistics:\n%s"
% result.suite.stat_message)
if settings.log or settings.report or settings.xunit:
writer = ResultWriter(settings.output if settings.log else result)
writer.write_results(settings.get_rebot_settings())
return result.return_code
以windows运行命令行为例 python run.py --outputdir C:\\logs --test 初始化环境 C:\\环境验证
5~7行,suite为TestSuiteBuilder根据Settings中的部分参数进行构建,并执行build函数,其中datasources为List类型的数据,即['C:\\环境验证'],说明指定用例suit的时候,是可以同时指定多个Suit一起跑
9行,为执行指定suite(用例),并获取结果
看一下build具体执行操作
def build(self, *paths):
if not paths:
raise DataError('One or more source paths required.')
if len(paths) == 1:
return self._build_and_check_if_empty(paths[0])
root = TestSuite()
for path in paths:
root.suites.append(self._build_and_check_if_empty(path))
return root
def _build_and_check_if_empty(self, path):
builded = self._build_suite(self._parse(path))
if not self._empty_suites_allowed and not builded.test_count:
raise DataError("Suite '%s' contains no tests." % builded.name)
builded.remove_empty_suites()
return builded
def _build_suite(self, data, parent_defaults=None):
defaults = TestDefaults(data.setting_table, parent_defaults)
suite = TestSuite(name=data.name,
source=data.source,
doc=unicode(data.setting_table.doc),
metadata=self._get_metadata(data.setting_table))
for import_data in data.setting_table.imports:
self._create_import(suite, import_data)
self._create_setup(suite, data.setting_table.suite_setup)
self._create_teardown(suite, data.setting_table.suite_teardown)
for var_data in data.variable_table.variables:
self._create_variable(suite, var_data)
for uk_data in data.keyword_table.keywords:
self._create_user_keyword(suite, uk_data)
for test_data in data.testcase_table.tests:
self._create_test(suite, test_data, defaults)
for child in data.children:
suite.suites.append(self._build_suite(child, defaults))
return suite
build根据传入的datasources的个数进行构建,对于单独的一个文件的情况下,调用了内部函数_build_and_check_if_empty,这个函数会判断传入的datasource是否真实存在,如果存在,会再次调用_build_suite进行suite构建
_parse()这个内部的函数完成了robot文件(.txt 或者.robot文件)到robot的数据结构TestData的转换, TestData数据结构会在后面的文章详细讲解
def _parse(self, path):
try:
return TestData(source=abspath(path),
include_suites=self.include_suites,
warn_on_skipped=self.warn_on_skipped)
except DataError, err:
raise DataError("Parsing '%s' failed: %s" % (path, unicode(err)))
回到_build_suite
data.setting_table.imports是指suite最开始定义的可以进行导入的Source, Libriary等
data.setting_table.suite_setup 是指在suite中定义的 Suite Setup,同理 data.setting_table.suite_teardown 是指 Suite Teardown
data.variable_table.variables 是指在suite中定义的变量
data.keyword_table.keywords 定义的关键字
data.testcase_table.tests 是指suite中定义的case,对test,会调用下面的代码进行创建test
def _create_test(self, suite, data, defaults):
values = defaults.get_test_values(data)
test = suite.tests.create(name=data.name,
doc=unicode(data.doc),
tags=values.tags.value,
template=self._get_template(values.template),
timeout=self._get_timeout(values.timeout))
self._create_setup(test, values.setup)
for step_data in data.steps:
self._create_step(test, step_data, template=values.template)
self._create_teardown(test, values.teardown)
values是获取了单个test的一些具体信息,如tags,test Setup, Test Teardown等
suite.tests为 TestCase类型数据,TestSuite 继承于model.TestSuite, 而model.TestSuite 中通过装饰器为tests 赋予TestCase类型数据
@setter
def tests(self, tests):
returnTestCases(self.test_class, self, tests)
后续代码创建了分解了整个case的各个步骤,通过_create_step对test的步骤进行扩充
到此为止,TestSuiteBuilder便构建完成
由于Case执行部分复杂,将在下一篇文章中详细讲解
软件测试技术交流群:1125760266
网友评论