Python3.6+RobotFramework中的一些基础

本文介绍了如何在Python 3.6环境下使用Robot Framework进行自动化测试,包括执行测试数据、添加自定义库和关键字、转义字符处理,以及推荐的IDE Pycharm和相关插件的配置。特别强调了转义序列和空字符处理在测试数据中的重要性。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >


Python版本与RF版本支持:

  • Robot Framework 3.0 支持 Python 2.6, 2.7, 3.3及以上
  • RF 3.1中计划不再支持 Python 2.6 and 3.3
  • 旧版本中,Robot Framework 2.5-2.8 支持Python 2.5,Robot Framework 2.0-2.1 支持Python 2.3和2.4

推荐IDE:Pycharm(社区版) + Intellibot(关键字识别) + pabot(并发执行)
Intellibot的官方版本识别不太好,用这个:https://github.com/youwi/intellibot

执行

对RF来讲,测试数据test data可以是test case文件或者是包含这类文件的路径。一个test case文件将其中的test case组成一个test suite,一个路径将其中的test case组成一个高阶test suite、其他路径则组成一个sub test suite。
同时提供多个data source时,会创建一个包含由所有data source生成的suite的虚拟的top level suite。
1、后跟一个目录时,会批量执行目录下的所有suite
2、后跟一个suite文件,执行指定的suite

参数

参数 说明 版本
- -rpa 开启generic automation模式。从test改为task。默认从data file里
Python 是一门简单易学且功能强大的编程语言。它拥有高效的高级数据结构,并且能够用简单而又高效的 方式进行面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型,再结合它的解释性,使其在大多数平台的许多领 域成为编写脚本或开发应用程序的理想语言。 你可以自由地从 Python 官方点: http://www.python.org,以源代码或二进制形式获取 Python 解释器及其标 准扩展库,并可以自由的分发。此站点同时也提供了大量的第三方 Python 模块、程序和工具,及其附加文 档。 你可以很容易的使用 C 或 C++(其他可以通过 C 调用的语言)为 Python 解释器扩展新函数和数据类型。 Python 还可以被用作定制应用程序的一门扩展语言。 本手册非正式的向读者介绍了 Python 语言及其体系相关的基本知识与概念。在学习实践中结合使用 Python 解释器是很有帮助的,不过所有的例子都是完整的,所以本手册亦可离线阅读。 如果需要了解相关标准库或对象的详细介绍,请查阅 Python 参考文档 。Python 参考手册 提供了更多语言 相关的正式说明。如果想要使用 C 或 C++ 编写扩展,请查阅 Python 解释器扩展和集成章节 和 C API 参考 手册 。当然也可阅读一些深入介绍 Python 知识的图书。 本手册不会尝试涵盖 Python 的全部知识和每个特性,甚至不会涵盖所有常用的特性。相反地,它介绍了 Python 中许多最引人瞩目的特性,并且会给你一个关于语言特色和风格的认识。读完之后,你将能够阅读 和编写 Python 模块或程序,并为以后使用 Python 参考手册 继续学习诸多 Python 模块库做好准备。
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