Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

ПОЕЗДКА - некоторые библиотеки/ресурсы КРАСНЫЕ

Некоторые библиотеки/ресурсы в моем скрипте Robot Framework отмечены КРАСНЫМ цветом, как показано ниже: плохой скрипт с красными метками

В то время как другой (который я скопировал) выглядит нормально: хороший скрипт

Моя рабочая среда (дерево) выглядит так: рабочая среда/дерево

Чего я не понимаю, так это почему в одном скрипте все выглядит хорошо, а в другом (который выглядит почти так же) некоторые библиотеки/ресурсы КРАСНЫЕ.

Основная причина, по которой я спрашиваю, заключается в том, что мой скрипт Python (stability_tests.py) не получает параметры, которые я отправляю (stability_args, см. ниже).

скрипт моего робота

*** Settings ***
Force Tags        Critical    template    Conf=3    isTor=0    isSanity=0    

headless    rcmd
Library           BeAm.beacon.tests.BeaconTesting    WITH NAME    
BeaconTesting
Library           Collections
Library           BeAm.beacon.stability_tests
Library           BeAm.beacon.tests
Resource          ../../BeAm/beacon/settings.txt
Resource          ../../BeAm/settings.txt
Resource          ../../BeAm/local_settings.txt

*** Test Cases ***
Create Test Object
    [Tags]    must
    ${TEST} =    BeaconTesting.Get Beacon Test    3
    Set Suite Variable    ${TEST}    ${TEST}

Prepare Beacon Server
    [Tags]    prpr
    BeaconTesting.Change Mss Value    ${None}
    BeaconTesting.Prepare Server    ${TEST}

Beacon Stability
    [Tags]    stability
    ${stability_args} =    Create Dictionary
    Set To Dictionary    ${stability_args}    RANDOM_BEACON_TYPES    False
    Set To Dictionary    ${stability_args}    TIME_GAP    0.3
    Set To Dictionary    ${stability_args}    STRESS_TEST_NUM_OF_REQ    20
    Set To Dictionary    ${stability_args}    WORKERS    2
    stability workers    ${TEST}    &{stability_args}

Кстати, скрипт python включает функцию стабильности_воркеров.

def stability_workers(RANDOM_BEACON_TYPES=True, TIME_GAP=60, STRESS_TEST_NUM_OF_REQ=100000, WORKERS=25):
    s = NewStressTest(RANDOM_BEACON_TYPES, float(TIME_GAP), int(WORKERS), int(STRESS_TEST_NUM_OF_REQ)])
22.11.2017

Ответы:


1

Вы можете попробовать подход ниже

1) Укажите абсолютный путь в переменной окружения до BeAm.beacon

2) Если 1 не удалось, создайте переменную окружения PYTHONPATH и укажите абсолютный путь до BeAm.beacon.

Это должно решить вашу проблему

22.11.2017
  • Голосование и закрытие ответа, безусловно, помогут .. Спасибо 23.11.2017
  • Спасибо Панкадж. Одна вещь, которую я забыл упомянуть, это то, что я использую PyCharm для исследования/разработки, и по какой-то причине, когда я не использую PyCharm, проблемы, о которых я упоминал выше, не возникают, то есть я получаю стабилизацию_args из сценария Robot Framework в свой сценарий Python. . 23.11.2017
  • Я не могу комментировать это, так как я никогда не использовал pycharm 23.11.2017
  • Вы также можете добавить пути к PYTHONPATH из RIDE›Tools›Preferences. 24.11.2017
  • 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..