Я использую фреймворк spock и groovy для своих тестов. Также я использую адаптер allure-spock-1.0 для создания отчетов Allure. Отчеты выглядят нормально, но не показывают шаги в результатах. Все классные методы аннотированы @Step, но все еще не зарегистрированы в отчете. Как это исправить?
Аннотация Allure @Step не работает с кодом groovy/spock
03.11.2016
- Добро пожаловать в Stack Overflow! Пожалуйста, просмотрите наш Контрольный список вопросов SO, чтобы помочь вам задать хороший вопрос и, таким образом, получить хороший ответ. 04.11.2016
Ответы:
1
Просмотрите Часто задаваемые вопросы. Я полагаю, вам нужно добавить javaagent. AspectJ используется для обработки шагов, вложений и параметров.
18.11.2016
2
Решено добавлением AspectJ и allure-junit-adaptor в pom.xml. Теперь @Step корректно обрабатывается тестами spock.
См. пример pom.xml:
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<groupId>allure.spock.demo</groupId>
<artifactId>allure-spock</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<properties>
<allure.version>1.4.23.HOTFIX1</allure.version>
<aspectj.version>1.8.9</aspectj.version>
<compiler.version>1.7</compiler.version>
</properties>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.codehaus.gmavenplus</groupId>
<artifactId>gmavenplus-plugin</artifactId>
<version>1.5</version>
<executions>
<execution>
<goals>
<goal>compile</goal>
<goal>testCompile</goal>
</goals>
</execution>
</executions>
</plugin>
<plugin>
<groupId>org.apache.maven.plugins</groupId>
<artifactId>maven-surefire-plugin</artifactId>
<version>2.19.1</version>
<configuration>
<argLine>
-javaagent:"${settings.localRepository}/org/aspectj/aspectjweaver/${aspectj.version}/aspectjweaver-${aspectj.version}.jar"
</argLine>
<includes>
<include>**/*Spec.*</include>
</includes>
</configuration>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
<version>${aspectj.version}</version>
</dependency>
</dependencies>
</plugin>
</plugins>
</build>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.spockframework</groupId>
<artifactId>spock-core</artifactId>
<version>1.1-groovy-2.4-rc-3</version>
<scope>test</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ru.yandex.qatools.allure</groupId>
<artifactId>allure-junit-adaptor</artifactId>
<version>${allure.version}</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.codehaus.groovy</groupId>
<artifactId>groovy-all</artifactId>
<version>2.4.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>ru.yandex.qatools.allure</groupId>
<artifactId>allure-spock-1.0-adaptor</artifactId>
<version>1.0</version>
</dependency>
</dependencies>
<reporting>
<excludeDefaults>true</excludeDefaults>
<plugins>
<plugin>
<groupId>ru.yandex.qatools.allure</groupId>
<artifactId>allure-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</reporting>
25.11.2016
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..