Advertisement

在 Linux 系统中搭建 Robot Framework 环境

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本教程详细介绍如何在Linux系统上搭建Robot Framework环境，包括安装Python、必要的库及框架本身，并提供基本配置建议。 Robot Framework 是一个用 Python 编写的自动化测试框架，具有良好的可扩展性，并支持关键字驱动。它可以用于同时测试多种类型的客户端或接口，并且可以进行分布式测试执行。该工具主要用于需要多次迭代的验收测试以及验收测试驱动开发（ATDD）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在 Linux 系统中搭建 Robot Framework 环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux系统上搭建Robot Framework环境，包括安装Python、必要的库及框架本身，并提供基本配置建议。 Robot Framework 是一个用 Python 编写的自动化测试框架，具有良好的可扩展性，并支持关键字驱动。它可以用于同时测试多种类型的客户端或接口，并且可以进行分布式测试执行。该工具主要用于需要多次迭代的验收测试以及验收测试驱动开发（ATDD）。
     
  • 在Linux环境下搭建QQ聊天系统
    优质
    本项目旨在指导用户如何在Linux操作系统中部署一套QQ聊天系统的客户端和服务端环境，实现跨平台即时通讯功能。通过详细步骤讲解和配置说明，帮助技术爱好者或开发者掌握相关技能，丰富Linux下的应用生态。 本系统是在Linux平台下用C语言编写的非图形界面的简单QQ聊天系统。它的主要模块包括注册、登录、私聊、群聊、查看聊天记录以及查看在线用户。
     
  • 在Linux系统中搭建PyCharm、TensorFlow和OpenCV的开发环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux操作系统上配置用于Python开发的集成环境，包括安装与配置PyCharm IDE，以及设置必要的库如TensorFlow和OpenCV。适合希望在Linux下进行深度学习或计算机视觉项目开发的技术人员阅读。 在Linux系统上搭建用于深度学习的开发环境是许多数据科学家和机器学习工程师常见的任务。这个过程通常涉及安装PyCharm、TensorFlow和OpenCV这三个关键组件。 首先，我们来看看如何在Linux环境下安装PyCharm这款强大的Python集成开发环境（IDE）。它提供了代码高亮、自动完成、调试以及版本控制集成等多种功能。以下是具体步骤： 1. 根据你的Linux发行版下载合适的PyCharm社区版或专业版DEB安装包。 2. 打开终端，切换到包含下载文件的目录中：使用`cd`命令进行操作。 3. 使用`sudo apt-get install gdebi`来安装gdebi工具。该工具有助于更方便地处理和安装DEB格式的软件包。 4. 通过运行命令 `sudo gdebi pycharm-community.deb`（或根据实际情况替换为你的实际文件名）进行PyCharm的安装。 5. 安装完成后，你可以从菜单或者启动器中打开并使用PyCharm。 接下来是TensorFlow的安装过程。通常情况下，需要先设置一个Python环境管理工具如Anaconda来帮助我们创建和维护独立的工作区： 1. 下载适合Linux系统的最新版Anaconda。 2. 在终端执行 `bash Anaconda3-5.1.0-Linux-x86_64.sh` 来运行安装脚本，并按照提示完成安装过程。 3. 创建一个新的conda环境，例如使用命令：`conda create -n tensorflow python=3.6` 4. 使用激活命令 `source activate tensorflow` 启动刚刚创建的TensorFlow环境。 5. 在这个环境中通过pip工具来安装特定版本的TensorFlow。比如可以运行：`pip install tensorflow-1.10.0rc0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl` 最后，我们将介绍如何在已有的TensorFlow环境下添加OpenCV支持： 1. 在激活的TensorFlow环境中使用 `pip install opencv_python-3.4.2.17-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl`（根据实际情况替换为实际文件名）安装Python版本的OpenCV。 2. 安装完成后，你可以在Python代码中通过 `import cv2` 来使用OpenCV的功能。 至此，在Linux系统上搭建包含PyCharm、TensorFlow和OpenCV的深度学习开发环境已经完成。这个配置不仅能够帮助编写和调试复杂的机器学习模型，还能利用强大的计算机视觉库进行图像处理等任务。同时，借助于功能全面的IDE PyCharm可以显著提高代码编辑与项目管理效率，并且建议定期更新这些组件以获取最新的特性和性能改进。
     
  • 在Linux下搭建PHP运行环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux系统中搭建PHP运行环境，包括安装Apache或Nginx、PHP及数据库，并配置文件以支持PHP应用开发。 在Linux环境下部署PHP的整个过程将边操作边记录，并严格按照文档指示进行直至成功完成部署。
     
  • 在Linux环境下搭建QT和OpenCV
    优质
    本简介提供了一步一步的教学指南，在Linux系统中安装与配置Qt和OpenCV开发环境的方法。适合希望使用这两个工具进行跨平台应用开发的技术爱好者阅读。 本段落介绍了在虚拟机环境下安装Ubuntu的操作步骤，并详细讲解了如何进行交叉编译OpenCV以适用于ARM板的过程。
     
  • Linux系统环境搭建手册：凝思版
    优质
    《Linux系统环境搭建手册：凝思版》旨在为读者提供一套详细的指南，涵盖从安装到高级配置的所有步骤，帮助用户快速掌握凝思操作系统。 本手册是《凝思 Linux 系统环境搭建手册》，主要用于指导工程人员安装凝思 6.0 操作系统。
     
  • 在Linux环境中构建QEMU环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Linux操作系统中搭建和配置QEMU虚拟化平台，涵盖安装步骤、基本命令及常见问题解决方法。 在Linux环境下搭建QEMU的步骤如下： 1. 更新系统软件包列表： 使用`sudo apt-get update`命令更新系统的软件包列表。 2. 安装必要的依赖项： 运行`sudo apt-get install build-essential gawk wget sed curl git libglib2.0-dev zlib1g-dev libxml-parser-perl flex bison -y` 3. 下载QEMU源代码： 使用git命令克隆QEMU的仓库：`git clone https://github.com/qemu/qemu.git` 4. 配置和编译QEMU： 进入下载好的qemu目录，运行`./configure --target-list=x86_64-softmmu,i386-softmmu` 5. 完成安装： 在配置好之后使用命令：`make -j$(nproc)`进行编译。完成后用 `sudo make install` 命令来完成QEMU的安装。 请根据具体环境调整上述步骤中的参数和路径，以确保与您的系统兼容并满足需求。
     
  • Linux下CUDA Fortran环境搭建
    优质
    本教程详细介绍了在Linux环境下配置和安装CUDA Fortran开发工具的过程，涵盖必要的软件包安装、驱动程序设置及编译器配置等步骤。适合希望利用NVIDIA GPU进行高性能计算的开发者学习参考。 在Ubuntu或CentOS上搭建CUDA Fortran、HPC SDK以及CUDA的步骤如下： 1. 安装必要的依赖项。 2. 下载并安装NVIDIA驱动程序。 3. 安装CUDA Toolkit，同时注意选择与系统兼容的版本。 4. 配置环境变量以确保正确使用新安装的工具包。 5. 测试安装是否成功。可以通过编译和运行示例代码来验证。 对于CUDA Fortran而言： - 下载并安装NVIDIA HPC SDK（包含CUDA Fortran）。 - 确保已配置好相应的环境变量，以便能够调用Fortran编译器和其他工具。 - 编写测试程序，并使用提供的模块和库进行编译与运行。 请根据官方文档或相关教程执行以上步骤。
     
  • 在Linux环境中搭建支持IPv6的DNS服务器
    优质
    本教程详细介绍在Linux系统中配置和部署一个兼容IPv6的DNS服务器的过程，涵盖必要的软件安装、网络设置及安全优化。 在Linux环境下构建支持IPv6的DNS服务器涉及多个步骤和技术细节。首先需要确保系统已经安装了必要的软件包，比如BIND DNS服务器，并且配置文件中正确设置了IPv6地址的支持。接着要进行网络接口的相应设置以及防火墙规则调整以允许DNS流量通过IPv6传输。最后，测试整个DNS服务是否能够在支持IPv6的环境下正常工作是非常重要的步骤。
     
  • 在 Eclipse 中搭建 ARM Linux 内核驱动开发环境
    优质
    本教程详细介绍如何在Eclipse集成开发环境中配置并使用ARM Linux内核驱动开发工具链，助力开发者高效编写与调试嵌入式系统代码。 ### Eclipse 搭建 ARM Linux 内核驱动开发环境 在构建ARM Linux内核驱动程序开发环境的过程中，需要准备以下工具： 1. **Eclipse**：一种多功能集成开发环境（IDE），适用于多种编程语言，特别是C和C++等系统级开发工作。 2. **arm-linux-gcc交叉编译器**：用于生成能在ARM架构上运行的代码，在x86平台上进行编译时使用此工具链。 3. **对应ARM板的Linux内核源码**：根据目标硬件平台选择合适的内核版本，这是驱动程序开发的基础。 #### 安装与配置步骤详解 ##### 1. 安装开发工具及解压内核源码 - 确保已经安装了Eclipse IDE和arm-linux-gcc交叉编译器。 - 将Linux内核源代码包解压缩到指定路径，例如`usr/local/armlinux_E9_3.0.35_for_Linux`。推荐使用最新的内核版本以获取更多的特性支持。 ##### 2. 在Eclipse中创建项目 - 打开Eclipse IDE并选择“File” -> “New” -> “C Project”，然后在弹出的对话框里选择“Empty Project”。 - 按照提示填写项目的名称和位置信息，点击完成设置步骤直到出现添加交叉编译器路径的界面。 - 设置好路径后，点击“Finish”以完成项目创建。 ##### 3. 配置CC++ 编译环境 - 在新建的项目上右键选择“Properties”，然后依次进入“CC++ General” -> “Paths and Symbols”进行设置。 - 在右侧选项卡中选择适当的编程语言（如GNU C或C++），点击“Libraries”标签页下的“New…”按钮添加新的库路径。 ##### 4. 添加内核宏定义到Eclipse - 进入解压后的Linux内核源码的`include/generated/`目录，执行命令：`cat autoconf.h | grep define | awk {print $2$3} > symbol.xml` - 此操作会生成一个名为 `symbol.xml` 的文件，其中包含了内核宏定义的信息。 - 打开之前创建的`.xml`文件，在适当位置插入以下代码： `__KERNEL__1` 以确保所有配置正确应用到环境中。 ##### 5. 导入配置文件 - 在Eclipse中导入编辑好的.xml文件，这样可以保证所有的设置都已正确地应用于开发环境之中。 ##### 6. 添加C源代码与Makefile - 将所需的C源码添加至项目目录下。 - 创建一个名为`Makefile`的文本段落件，并在其中指定正确的内核路径。例如，在ARM板上，KDIR应指向 `usr/local/armlinux_E9_3.0.35_for_Linux`; 而对于x86平台，则指向当前系统的内核路径。 ##### 7. 编译与调试 - 使用Eclipse的编译功能对项目进行构建。 - 构建成功后，会生成`.ko`格式的文件。这些文件可以通过NFS等方法传输到目标ARM设备上进行测试和验证。 #### 总结 通过上述步骤，在Eclipse环境下可以顺利完成ARM Linux内核驱动程序开发环境的搭建工作。在整个过程中需要注意路径配置准确性以及确保所有必要的文件与设置都已正确设定，这对于高效地开展嵌入式系统开发至关重要。