Хобрук: Ваш путь к мастерству в программировании

Дженкинс возвращает статус задания УСПЕХ, когда тест не пройден

Я автоматизирую свои интеграционные тесты транспортира, используя Jenkins. Когда некоторые из тестов терпят неудачу, Дженкинс плачет, говоря, что результат был успешным. Это мой вывод:

24 specs, 1 failure
Finished in 64.079 seconds
Shutting down selenium standalone server.
[launcher] 0 instance(s) of WebDriver still running
[launcher] chrome #1 failed 1 test(s)
[launcher] overall: 1 failed spec(s)
[launcher] Process exited with error code 1

Test failed but keep the grunt process alive.

Done, without errors.[39m
Terminating xvnc.
$ vncserver -kill :28
Killing Xtightvnc process ID 24369
Finished: SUCCESS

Я не знаю, связана ли моя проблема с селеном или ворчанием.

Кто-нибудь знает, в чем может быть проблема? Заранее спасибо!

jenkins selenium protractor gruntjs
17.08.2015

Ответы:


1

Похоже, это задание Дженкинса настроено неправильно, я предлагаю вам просмотреть конфигурацию задания.

17.08.2015

2

После некоторых исследований я обнаружил проблему.

Я использую библиотеку grunt-protractor-runner. У него есть опция вызова «keepAlive», и для нее установлено значение true. Это заставляло процесс продолжаться, даже если что-то было не так, и код ошибки не передавался grunt.

После установки значения false все ведет себя так, как ожидалось.

18.08.2015
Новые материалы
Что такое гибкие методологии разработки программного обеспечения
Что представляют собой гибкие методологии разработки программного обеспечения в 2023 году Agile-методологии разработки программного обеспечения заключаются в следующем: И. Введение A...
Ториго  — революция в игре Го
Наш следующий вызов против ИИ и для ИИ. Сможет ли он победить людей в обновленной игре Го? Обратите внимание, что в следующей статье AI означает искусственный интеллект, а Goban  —..
Простое развертывание моделей с помощью Mlflow — Упаковка классификатора обзоров продуктов NLP от HuggingFace
Как сохранить свои модели машинного обучения в формате с открытым исходным кодом с помощью MLFlow, чтобы позже получить возможность легкого развертывания. Сегодня модели упаковки имеют несколько..
Математика и интуиция - Часть 1
У каждой математической формулы есть доказательство. Часто эти доказательства слишком сложно понять, поскольку многие из них основаны на индукции, некоторые - на очень сложных наблюдениях, а..
Раскрытие возможностей НЛП: часть речевой маркировки и ее проблемы
В сфере обработки естественного языка (NLP) маркировка частей речи (POS) выступает в качестве фундаментального метода, позволяющего компьютерам понимать и анализировать человеческий язык на..
Под поверхностью: раскрытие деталей системы с помощью инструментов Linux CLI
Чем больше вы изучаете Linux и продвигаетесь вперед, тем больше вам нужно проверять информацию о вашей системе. Эта информация может касаться аппаратного обеспечения, такого как процессор,..
Как реализовать линейную регрессию в JavaScript
Узнайте, как реализовать линейную регрессию в JavaScript с помощью ML.js Линейная регрессия — это метод машинного обучения, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и..