Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Автоматизация тестирования с помощью Selenium и TeamCity

Я пытаюсь разработать автоматизацию сборки кросс-браузерного веб-приложения с помощью TeamCity, которая будет делать что-то вроде этого:

  1. Берём исходники из VCS
  2. Создайте веб-приложение
  3. Разверните приложение на тестовом сервере
  4. Запустите тесты на нескольких виртуальных машинах/агенте сборки с установленным соответствующим браузером (версиями).
  5. Разверните на промежуточном сервере (для тестирования на людях), если все прошло нормально

Я немного запутался в шаге 4. Это далеко не тривиально, и я уже понял, что будут отдельные конфигурации сборки, поэтому каждая из них может работать на отдельном агенте сборки, но здесь я теряюсь.

Можно ли построить такую ​​конфигурацию, или мне нужно запланировать конфигурации тестовой сборки, которые запускаются на разных агентах сборки отдельно?

Другой вопрос: как мне получить конфигурацию сборки, чтобы скопировать что-то, что было построено с другой конфигурацией, в агент, выполняющий сборку?

Я имею в виду, что до сих пор я использовал агенты сборки только для фактической сборки чего-то и, при необходимости, запускал модульные тесты для чего-то, что только что было создано, но это вводит другое измерение, и я не уверен, что это вообще возможно.

Спасибо В.

selenium teamcity functional-testing
06.10.2012

Ответы:


1

Я столкнулся с этой проблемой при тестировании javaScript. Для чего мне не нужно было сначала копировать на удаленный сервер.

Мое решение состояло в том, чтобы использовать Qunit и NQUnit. Однако NQUnit жестко привязан к Watin, который поддерживает только IE.

Итак, я получил исходный код NQUnit и довольно тривиально изменил его, чтобы использовать веб-драйверы Selenium. Теперь я могу запустить модульный тест С#, который запускает NQunit, который, в свою очередь, запускает каждый браузер и возвращает результаты для каждого теста браузера.

Это будет означать только один экземпляр агента сборки.

12.06.2013
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..