buildbot自动化测试工具安装及快速入门

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原创 最新推荐文章于 2026-06-04 19:26:43 发布 8.9k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
安装Buildbot并创建master与worker 一、master机器 1. 安装所需的包 pip install --upgrade pip pip install virtualenv sudo apt install python3-venv build-essential python3-dev libssl-dev libffi-dev pip install setuptools_rust pip install 'buildbot[bundle]'   2. 创建虚拟环境 mkdir 你想要的路径 cd 你创建的路径 python 阅读详情

buildbot自动化测试工具

  搭建一个完全自动化的buildbot服务器相对来说比较麻烦，所以打算开几条博客来具体说明，我以git作为本次搭建测试自动化测试的例子，
  由于本次自动化测试服务器需要一台buildmaster主机、两台buildslave（linux和windows）主机，所以本次搭建需要三台虚拟机

  最近公司的项目中的测试用例越来越多，并且项目必须要在linux和Windows下运行，每次提交patch后，我们只测试提交patch的部分，而没有对其他测试用例进行测试，为了防止由于提交patch而影响了其他功能，打算找一个自动化测试工具，在每次提交patch之后能够对所有的功能和测试用例进行测试，于是在网上收集了一些资料之后决定使用buildbot作为公司的自动化测试工具。

一、BuildBot简介

  BuildBot是一个开源的基于python的持续集成系统，它能够以下三种方式触发相应的自动构建和测试运行，从而迅速的发现问题所在，同时指出造成这个错误的开发人员，当然我们还可以通过页面直观的了解到当前所有和master绑定的任务以及各种测试状态。

  1. 监控代码管理库的变化从而触发构建测试任务
  2. 通过配置从而定时触发构建测试任务
  3. 通过配置从而允许强制触发构建测试任务

因为它有很多比较好的特点：

  • 跨平台：可以运行在各种平台上，实现不同平台上的测试
  • 可以处理各种语言编写的程序,例如C，Java，Python
  • 环境要求低并且配置简单：仅仅需要Python，和网络库Twisted
  • 结果的交付方式多，例如Email，webpage，IRC或者其他协议工具
  • 通过子类继承并重写父类从而灵活的配置
  • 很好的实现了分布式部署和集成工作

  BuildBot用python写的，该python程序只依赖python环境和Twisted（一个python网络框架），可以在很多平台运行。 自动化构建一般包括自动下载源码，编译，测试，打包。

二. buildbot工作原理

2.1系统架构

  Buildbot包含一个服务端，一个或多个客户端。以星形拓扑结构连接。需要配合GIT,SVN,CVS等相关版本工具使用。master可以给任意一个slave发送命令，slave执行master发送的命令并返回执行的结果。

来回发送大量命令是不太合适的，可以在slave中写出一个总的执行脚本，而master发送的命令只是启动这个脚本。

image

  Buildbot的原理是git，SVN等源码服务器上代码发生变化后，buildmaster（服务端）通知连接到它上的buildslave（客户端）从git或SVN服务器上自动下载源码，编译，测试，打包。最后把各个buildslave的自动化构建的结果搜集起来在web上展现，或通过email,IRC等方式通知相应的项目开发人员。

2.2测试状态结构体系

  master有一个总的status对象负责监控所有连接到自己的slave的连接状态对象，通过这个连接对象获得完整构建的状态及层次结构。
  在master.cfg配置文件中，控制各个status对象，获得每个slave的连接状态，以前的构建信息等，通过浏览器创建一个url调用html.Waterfall插件的query-on-demand接口可以获得Builder, Build, Step, and LogFile等各种请求信息。
image
  每一次的项目构建都可以产生一个status对象，可以通过MailNotifier每一次构建都建立一个邮件列表。

三、安装

3.1 环境搭建

  Buildbot所需要的Python依赖环境比较多，而且版本依赖比较严重，0.8.x和0.9.x中很多类的使用以及命名有很大区别本教程的master是以0.9.0b7这个版本来搭建的。
要求：

  建议安装pip，由于buildbot版本更新以及python的更新，一些依赖可能并没有在官方文档里面显示出来，使用pip能使我们的安装更便捷一些

3.2 buildmaster环境搭建

环境：VMware Workstation
系统：winXP

  1. 安装Python
      双击.msi，一路next即可。安装完成之后需要在环境变量path中加入Python路径
  2. install Twisted
    安装 (解压进入此目录，下同)
$sudo python setup.py install
  1. 安装 zope.interface
    安装命令:
$python setup.py build  
$sudo python setup.py install
  1. 安装 buildbot(依赖Twisted和Python)(本例是在XP下建立master，Ubuntu下建立slave)
    安装
$python setup.py build  
$sudo python setup.py install

如果有安装出现Unable to find vcvarsall.bat的问题是没有安装Microsoft Visual C++ Compiler Package for Python 2.7的缘故，安装之后还需要配置环境变量，然后需要修改注册表：

  1. 打开注册表编辑器
  2. 配置
    2.1. 如果你安装的Python是32位的，则，创建如下项：
    HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\VisualStudio\9.0\Setup\VC
    2.2. 如果你安装的Python是64位的，则，创建如下项：
    HKEY_CURRENT_USER\Software\Wow6432Node\Microsoft\VisualStudio\9.0\Setup\VC
  3. 并在此项下新建字符串值：
  • 名称：productdir。
  • 数据：vcvarsall.bat所在路径。
  • 注意：路径中不包含最后的反斜杠。
  1. 检测buildbot是否安装成功
    终端下执行如下命令：
$buildbot --version 
Buildbot version: 0.9.1
Twisted version: 16.6.0
  1. 建立buildbot master
    在终端中执行如下命令：
$buildbot create-master buildbot_master

该命令会在当前目录下生成buildbot_master目录，且该目录下有一个配置文件为master.cfg.sample

1). 在启动之前，可以测试下配置文件。
终端下执行如下命令：

$cd buildbot_master              
$mv master.cfg.sample master.cfg 
$buildbot checkconfig master.cfg

正确则：Config file is good!

2).启动、停止

$cd buildbot_master
$buildbot start ./  
$buildbot stop ./

  到这里，buildmaster比较麻烦的时候就来了，在这一章节我不详细介绍master.cfg里面的各种配置，而是让大家能够让我们的master服务器正常跑起来————在浏览器中可以访问我们的buildbot。

  1. 运行buildmaster
      buildbot是在web页面对我们的项目测试以及代码监控进行显示，对于一个局域网下，只要我们能够连接到这台虚拟机，我们就可以通过web页面的形式来随时了解我们的slave的连接以及代码的变化和以往的测试情况。
    首先我们先要知道我们master主机的IP地址，在终端下执行如下命令:
$ipconfig
Ethernet adapter 本地连接:

        Connection-specific DNS Suffix  . :
        IP Address. . . . . . . . . . . . : 192.168.1.2
        Subnet Mask . . . . . . . . . . . : 255.255.255.0
        Default Gateway . . . . . . . . . : 192.168.1.1

之后打开我们的master.cfg文件，找到c[‘buildbotURL’] 和c[‘www’] 这两个属性，修改他们的URL(本地主机的IP地址)和端口号。如下图：
image
保存我们的master.cfg文件，然后用启动命令启动我们的buildbot。
  在上一节我们启动了buildmaster，细心的同学会发现在我们的buildmaster文件夹目录下多出来了一个twistd.log日志文件，由于buildbot所依赖的插件比较多，第一次运行不见得能成功。所以我们需要去twistd.log文件查看我们的buildbot是否启动成功，如果不成功会在.log中找到我们的出错信息。
image
  从这些错误信息中我们可以得到我们想要的信息，这个说明我们的buildbot缺少waterfall_view这个插件,我们可以去buildbot官网上去下载安装,安装步骤如buildbot安装步骤。
  如果我们下载成功，我们可以再任意一台可以ping通这台虚拟机的的电脑的浏览中输入我们在配置文件夹里面添加的url和端口号，就可以访问的我们的buildbot。
image
  这样我们就吧我们的buildbot搭建成功了，在下一节，我会详细介绍一下master.cfg配置，和buildslave的配置，搭建一个完整的buildbot服务器，对我们的代码进行监控、测试。

标签
#自动化测试 #git #自动化
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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一、介绍 1. buildbot是一个开源的基于python的持续集成系统，它能够以下三种方式触发相应的自动构建和测试运行，从而迅速的发现问题所在，同时指出造成这个错误的开发人员，当然我们还可以通过页面直观的了解到当前所有和master绑定的任务以及各种测试状态。    1) 监控代码管理库的变化从而触发构建测试任务    2) 通过配置从而定时触发构建测试任务    3) 通过配置从而允

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Buildbot是一个基于Python的持续集成测试框架，它通过灵活的构建步骤（BuildStep）来自动化软件构建、测试和部署流程。本文将介绍10个最常用的BuildStep及其实战应用，帮助新手快速掌握Buildbot的核心功能。 ## 1. ShellCommand：执行命令行指令的万能工具 **ShellCommand**是Buildbot中最基础也最常用的构建步骤，用于在构建过程中执

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python进程管理工具 ci_六款不容错过的开源持续集成工具

持续集成是敏捷软件开发工作当中的一大组成部分。从一轮冲刺到下一轮冲刺，技术团队在“不断前进”的同时持续推出各类增量化功能。不过当开发人员高度专注于添加功能的同时，代码错误有时候也会不期而至、并导致软件无法正常使用。为了阻止此类错误被集成至软件配置管理(简称SCM)方案当中，持续集成服务器则扮演守门人的角色，帮助我们对代码质量进行把关。即使糟糕代码已经被集成到SCM当中，持续集成服务器仍然能够快速告...

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Python 高手编程系列一百七十二：持续交付

和编译器遵循良好的设计实践，并且它们通过适当的退出代码指示故障，并在 sdout 或 stderr 输出流上返回可读的错误/警告消息。通常没有选择，所有的构建必须在 Ubuntu 或 Mac OS X（仍然在编写本书时的实验）的一些版本中进行。的方法，其中所有验收测试是自动化的，不需要客户的手动批准。项目之一，与 Hudson 配对（这两个项目的开发是分开的，Jenkins 是 Hudson 的一个派生）。一环境中执行所有的构建步骤，所以它的工作方式更像 Jenkins 或 Buildbot 的从服务器。

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Python 高手编程系列二百七十二：持续交付

和编译器遵循良好的设计实践，并且它们通过适当的退出代码指示故障，并在 sdout 或 stderr 输出流上返回可读的错误/警告消息。通常没有选择，所有的构建必须在 Ubuntu 或 Mac OS X（仍然在编写本书时的实验）的一些版本中进行。的方法，其中所有验收测试是自动化的，不需要客户的手动批准。项目之一，与 Hudson 配对（这两个项目的开发是分开的，Jenkins 是 Hudson 的一个派生）。一环境中执行所有的构建步骤，所以它的工作方式更像 Jenkins 或 Buildbot 的从服务器。

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持续集成工具

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如何选择自动化测试框架

软件自动化测试，作为手工测试的替代，越来越受到关注。Pekka Klärck，作为Robot Framework的创建者和核心开发者，按照系统级别，介绍了几种不同的自动化测试方法的区别。一、记录回放的方式流行于商业工具之中，无需编程技能即可快速上手。然而这种方法相对脆弱，一旦UI变化测试就会受到影响，分散的脚本不可重用且难以维护，而且系统在测试前必须可用（也就意味着无法使用A-TDD方法）。因此这种

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Python 高手编程系列七十二：持续交付

和编译器遵循良好的设计实践，并且它们通过适当的退出代码指示故障，并在 sdout 或 stderr 输出流上返回可读的错误/警告消息。通常没有选择，所有的构建必须在 Ubuntu 或 Mac OS X（仍然在编写本书时的实验）的一些版本中进行。的方法，其中所有验收测试是自动化的，不需要客户的手动批准。项目之一，与 Hudson 配对（这两个项目的开发是分开的，Jenkins 是 Hudson 的一个派生）。一环境中执行所有的构建步骤，所以它的工作方式更像 Jenkins 或 Buildbot 的从服务器。

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Tilane
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