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The Prolangs Analysis Framework (PAF

Controlling On-Line Adaptation of a Prototype-Based Classi?er for Handwritten Characters

Vuokko Vuori,Jorma Laaksonen,Erkki Oja Helsinki University of Technology Laboratory of Computer and Information Science P.O.Box5400,FIN-02015HUT,Finland {vuokko.vuori,https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,aksonen,erkki.oja}@hut.?

Jari Kangas

Nokia Research Center

P.O.Box100,FIN-33721Tampere,Finland jari.a.kangas@https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,

Abstract

Methods for controlling the adaptation process of an on-line handwritten character recognizer are studied.The classi?er is based on the-nearest neighbor rule and it is adapted to a new writing style by adding new prototypes, inactivating confusing prototypes,and reshaping existing prototypes in a self-supervised fashion.The dissimilarity measure used for the comparison of characters is a nonlin-ear curve matching method based on dynamic time warping algorithm.Time needed for the evaluation of the dissimilar-ity measure for a single character depends linearly on the size of the prototype set.The purpose of the control meth-ods is to increase the classi?er’s tolerance to malformed or mislabeled learning samples and to limit the growth of the prototype set.The control methods either set an upper limit for the number of prototypes per class or switch the adapta-tion of a particular character class on or off depending on the earlier performance of the classi?er.

1.Introduction

On-line recognition of handwriting has been an on-going research problem for four decades and it has been ap-proached in various ways.It has been gaining more interest lately due to the increasing popularity of hand-held com-puters as it is a good alternative to a keyboard for text in-put.It is more natural to use handwriting than a miniature keyboard or digit buttons.In addition,pointing operations can be included in the same pen-based interface.The main challenge in handwriting recognition is the vast variety of writing styles.It can be overcome,to some extent,by adapt-ing the recognition system to new writing styles.Another problem is that the contemporary hand-held devices possess fairly limited memory and processing capabilities compared to normal-sized computers.A good description of the state of the art of on-line handwriting recognition methods and the problem?eld in general is given in a recent thorough survey[4].

In this work,we propose methods suitable for on-line adaptation of a prototype-based classi?er.The adaptation is controlled in order to keep the size of the prototype set –and consequently the recognition time and memory con-sumption–reasonable.In addition,the controls are aimed at decreasing the system’s sensitivity to erroneously labeled or malformed learning samples.The control methods either set an upper limit for the number of prototypes per class or switch the adaptation of a particular character class on or off depending on the classi?er’s performance.The ef-fects of these simple controls are studied with simulations in which incorrectly labeled samples are introduced into the learning process.

2.Description of the classi?er

The classi?er used in the experiments is based on the-nearest neighbor(-NN)rule:an input character is matched against all stored prototypes and the most similar ones vote for its classi?cation.The prototype set covers sev-eral writing styles and it is formed with a clustering algo-rithm[2]from a database including characters written by several subjects.The number of prototypes per class is al-ways seven,which was the maximum number of different writing styles found for a single character in the manual ex-amination of the data.

The dissimilarity measure[6]used both for the cluster-ing and classi?cation of the characters is based on the dy-namic time warping(DTW)algorithm[5]which is a non-linear curve matching method.The connected parts of a drawn curve in which the writing pressure exceeds a pre-set value are in our work considered as strokes.The dis-similarity measure is de?ned on stroke basis so that it is in?nite between two characters having different numbers

of strokes.The strokes are matched in the same order as they were drawn and the?rst and last data points of the two curves are strictly matched against each other.The DTW-algorithm?nds the point-to-point correspondence between the curves which satis?es these constraints and yields the minimum sum of the costs associated with the matchings of the data points.A cost for matching two data points is their squared Euclidean distance.

The initial writer-independent classi?er is adapted to new writing styles by modifying its prototype set.The mod-i?cations include:1)adding new prototypes,2)reshaping existing protypes,and3)inactivating confusing prototypes. Adaptation strategy Add adds the input character into the prototype set if any of the most similar prototypes be-longs to a wrong class.AddAndLvq-strategy reshapes the nearest prototype if any of the most similar prototypes belongs to the correct class.Otherwise,the input charac-ter is included in the prototype set.The reshaping of the prototypes is based on a modi?ed version of the Learning Vector Quantization(LVQ)[1].Depending on the classes of the characters the data points of the prototype are moved towards,or away from,the data points of the input character along the lines connecting the matched data points.A suit-able value for parameter was found in some previous ex-periments to be4or3depending on whether the adaptation was performed according to Add-or AddAndLvq-strategy, respectively[6].

These basic strategies can be controlled in two ways: an upper limit can be set for the number of prototypes per class,or the adaptation of a particular class can be switched on or off depending on the classi?er’s perfor-mance.Adaptation strategy PLAdd(PL stands for proto-type limit)works as Add if the number of prototypes is less than the upper limit U.Otherwise,the adaptation is turned off.PLAddAndLvq-and PLAddOrLvq-strategies are similar to AddAndLvq-and Add-strategies,respectively,but if the upper limit for prototypes is reached,they perform only prototype reshaping.Adaptation strategies OFAdd and OFAddAndLvq(OF stands for on and off)are based on an-other controlling principle.At the beginning of the adap-tation,they are similar to Add-and AddAndLvq-strategies. However,adaptation of a particular character is switched off if input samples of that class are classi?ed successfully off times in a row.On the other hand,adaptation is switched back on after on consecutive unsuccessful recognitions.

IAP-strategy is used for inactivating a prototype which has been the most similar prototype at least I times and whose class has been incorrect more often than correct. However,the last prototype for a character class cannot be inactivated.IAP-strategy can be used together with the other adaptation strategies as a cure for confusing initial prototypes and malformed or incorrectly labeled learning samples.A good value for I has been found to be1.Such a low value enables IAP-strategy to react immediately when problems arise due to the erroneous prototypes.

The adaptation is presumed to be carried out on-line and in a self-supervised way.This means that the correct labels of the input characters are concluded from the writer’s re-actions to the classi?cation results.If the writer does not re-enter characters,their classi?cations are assumed to be correct.Otherwise,they are labeled according to the latest character input in the same position.This kind of labeling method is susceptible to errors of two natures:the writer does not notice all the misclassi?ed characters,or,makes corrections,for example,to the spelling of the words.

3.Experiments

All the experiments were carried out with lower case let-ters(a-z,and diacriticals?,?,and?).Characters were col-lected with a special tablet the resolution and sampling rate of which are high–100lines per millimeter and at maxi-mum205data points per second.The datapoints consist of the-and-coordinates of the pen point,writing pressure, and time.Characters were written one at a time and the sub-jects were advised to use their own natural style of writing. All malformed characters were cleaned off manually.The number of data points was reduced by keeping only every third data point.Characters were normalized so that their mass centers were shifted to the origin of the coordinate system.In addition,they were rescaled so that the length of the longer side of the bounding box was set to a constant value while retaining the aspect ratio unchanged[6].

The prototypes of the initial classi?er were selected from a database of over7500characters written by22subjects by using a clustering algorithm.The database used in the experiments as a test set consists of approximately12500 characters.The latter database was written by24subjects which were not included in the former database.

In the?rst experiments,suitable parameter values were selected for the controlled adaptation strategies.Next,the uncontrolled adaptation strategies were compared with the controlled ones.In the last experiments,prototype inactiva-tion strategy was applied together with the most promising adaptation strategies.

Each adaptation strategy was applied in a test run in which the characters of every particular writer were recog-nized one by one and the classi?er was adapted after each classi?cation.In the simulations of type1,some of the mis-classi?ed characters were labeled according to their recog-nition result with a probability varied from zero to one.This kind of errors can occur if the user does not notice or care to correct all the recognition errors.In the simulations of type 2,the characters were labeled at random with a probability varied from zero to.Such errors are introduced when text editing,for example,corrections of writing mistakes

P(erroneous learning sample|recognition error)R e c o g n i t i o n e r r o r r a t e (%)

Figure 1.The effect of unnoticed recognition errors on the initial and ?nal error rates.are misinterpreted as corrections of recognition errors.All tests were repeated ten times with different random number sequences to even out statistical variations.

The performance of an adaptation strategy was measured with four ?gures:intial,?nal,and total error rates,and the growth percentage of the prototype set.The initial and ?nal error rates were evaluated for the ?rst and last 100charac-ters,respectively.The ?gures were averaged over the writ-ers.The selection of the parameter values U ,on ,and off was performed on the basis of the total error rates averaged over the writers and different error probabilities.

The results of the experiments are summarized in Fig-ures 1-3and Table 1.Figure 1illustrates the evolution of the initial and ?nal error rates when the probability for la-beling a learning sample according to an erroneous recogni-tion result is increased.In Figure 2,the effects of randomly labeled learning samples are studied in a similar way.Fig-ure 3shows the effects of the prototype inactivation strat-egy on the ?nal error rate.Finally,Table 1gives the aver-age growth percentages of the prototype count for different adaptation strategies.The average is calculated over the er-ror probabilities shown in the ?gures.

Without adaptation,the error rate is approximately 12%which is far too high for any practical application.The un-controlled adaptation strategies (Add and AddAndLvq )work well if there are no erroneous learning samples:the error rate is less than 7%for the ?rst 100characters and less than 2%for the last 100characters of the approximately 500characters from each writer.As could be expected,the adaptation methods are far too sensitive to errors,especially to randomly labeled learning samples as can be seen in Fig-ure 2.The unnoticed recognition mistakes have a

similar

Figure 2.The effect of random errors on the initial and ?nal error rates.

effect with both strategies but randomly labeled characters are more harmful with AddAndLvq -strategy.This can be ex-plained by the fact that AddAndLvq -strategy does not only add mislabeled characters into the prototype set but also de-stroys some of the original prototypes by reshaping them wrongly.Add -strategy increases the size of the prototype set signi?cantly.In the worst case,the size of the prototype set is doubled (see Table 1).AddAndLvq -strategy acts in a more restrained way and is satisfactory in that sense.In the light of these results,there is a certain need for additional control of the adaptation process.

The experiments with adaptation strategies which set an upper limit for the number of prototypes per class (PLAdd ,PLAddAndLvq ,and PLAddOrLvq )showed that there is no need to add many new prototypes per class.Best re-sults were obtained if only two new prototypes were al-lowed per class (U

)and adaptation was contin-ued as pure LVQ-learning after the upper limit for proto-type count was reached.PLAdd -strategy was outperformed by PLAddOrLvq -strategy in all respects.PLAddAndLvq -strategy increased the size of the prototype set clearly less than PLAddOrLvq -strategy.However,in general,error rates obtained with the latter strategy were better than those ob-tained with the former strategy.PLAddOrLvq -strategy was able to decrease the system’s sensitivity to the erroneous learning samples of both types and the system’s ability to learn in the error-free situation was preserved.

The idea of controlling the adaptation by switching it on and off did not turn out to be as good an idea as limiting the number of new prototypes.OFAdd -strategy did reduce the harmful effects of erroneous learning samples and con-trol the growth of the prototype set.However,the error rate

Table1.Average growth percentage of the prototype count.The subscript indicates the type of errors:1)labeling according to recog-nition result,or2)random labeling.Super-script IAP means that the prototype inactiva-tion strategy has been applied.

Adapt.strategy

Add

20151 PLAddOrLvq

20121 OFAdd

robotframework-selenium学习

一 selenium简介什么是Selenium？ Selenium 自动化测试浏览器，它主要是用于Web 应用程序的自动化测试，但肯定不只局限于此，同时支持所有基于web 的管理任务自动化。 Selenium 的特点： 1.开源，免费 2.多浏览器支持：FireFox、Chrome、IE、Opera 3.多平台支持：linux 、windows、MAC 4.多语言支持：java、Python、Ruby、php、C#、JavaScript 5.对web 页面有良好的支持 6.简单（API 简单）、灵活（用开发语言驱动） 7.支持分布式测试用例执行 Selenium 经历了两个版本，Selenium 1.0 和Selenium 2.0 ，Selenium 也不是简单一个工具，而是由几个工具组成，每个工具都有其特点和应用场景。 Selenium IDE Selenium IDE 是嵌入到Firefox 浏览器中的一个插件，实现简单的浏览器操作的录制与回放功能。那么什么情况下用到它呢？快速的创建bug 重现脚本，在测试人员的测试过程中，发现了bug 之后可以通过IDE 将重现的步骤录制下来，以帮助开发人员更容易的重现bug。 IDE 录制的脚本可以可以转换成多种语言，从而帮助我们快速的开发脚本，关于这个功能后而用到时再详细介绍。 Selenium Grid Selenium Grid 是一种自动化的测试辅助工具，Grid 通过利用现有的计算机基础设施，能加快Web-app的功能测试。利用Grid，可以很方便地同时在多台机器上和异构环境中并行运行多个测试事例。其特点为： 1.并行执行 2.通过一个主机统一控制用例在不同环境、不同浏览器下运行。灵活添加变动测试机 Selenium RC Selenium RC 是Selenium 家族的核心工具，Selenium RC 支持多种不同的语言编写自动化测试脚本，通过Selenium RC 的服务器作为代理服务器去访问应用从而达到测试的目的。Selenium RC 使用分Client Libraries 和Selenium Server，Client Libraries 库主要主要用于编写测试脚本，用来控制Selenium Server 的库。

Robot Framework 测试总结

Robot Framework 测试总结分类：Robot Framework 2014-11-06 12:45 1163人阅读评论(0) 收藏举报在2014年结识robot framework，缘于一个偶然的机会。一个测试前辈推荐了robot framework。Robot framework是python语言的测试框架。简单的看了一下介绍，觉得不错，很适合新手入门。而且测试部门的领导也很支持引入开源的自动化测试工具。先来说说环境的搭建吧，对于入门者这个最重要了。首先安装Python，Jython(如果不是用java有关的library,可以不安装Jython)，Wxpython；然后安装robot Framework，安装Ride( 测试用例编辑和执行器，不是必须的。但最好安装ride,使用方便）。robot 框架本身自带了很多test library，包括Builtin,Operating System,Collections, String等，这些library不需要额外安装了，安装完框架后就可以直接使用了；对于第三方提供的测试library需要额外安装，我们要根据测试需求安装相应的测试library即可。例如测试web程序，安装selenium或者watir library; 测试数据库使用db library；测试java程序使用swing library。library 的具体安装细节在这里就不详述了，可以参考library提供的文档来安装。案例1：使用RemoteApplication + Swing Library 测试java程序（失败）参考官网的demo，使用swing启动测试程序，但是遇到很多问题。主要是由于被测程序是通过另一个程序启动的，但是swing不识别后来启动的被测程序。于是使用RemoteApplication先来启动被测程序，然后引入swingLibrary测试应用程序。虽然启动没问题，Swing也能正常使用。但是有一些控件（某些dialog,checkbox) Swing却是怎么也找不到。研究了许久，没有找到答案。虽然结果以失败告终，但还是收获许多。在研究过程中发现，swing的使用是很简单的，如果排除某些控件不识别的问题，完全可以被我们拿来作为主要的测试工具。案例2：使用Db library 测试数据库（成功）以postgreSql为例，安装Robotframework-Database-Library-0.6和 psycopg2-2.5.4.win-amd64-py2.7-pg9.3.5-release.exe后就可以开始测试了。具体参考官网的例子。案例3：使用AutoIT library测试C语言的应用程序（失败）

ROBOTFramework工具使用说明

ROBOT Framework工具使用说明摘要：本文主要对ROBOT Framework工具使用介绍，学习如何使用用具进行脚本开发，问题定位，以及测试报告的生成。关键字：自动化脚本开发ROBOT Framework工具缩略语：

ROBOT Framework工具的作用： ROBOT Framework是一种开源的，基于python开发的自动糊工具，它的作用有：?定义一种统一的方式来书写和组织测试用例（测试步骤，测试数据与期待返回值）； ?集成不同的测试驱动技术； ?控制测试用例的执行过程； ?生成测试报告和测试日志； ROBOT Framework工具的特点: ?易于使用，采用表格式语法，统一测试用例格式； ?重用性好，可以利用现有关键字来组合新关键字； ?支持变量； ?支持创建基于数据驱动的测试用例。 ?结果报告和日志采用HTML格式，易于阅读； ?提供标签以分类和选择将被执行的测试用例； ?平台、应用无关； ?功能全面，支持WEB测试（Selenium）、终端、SSH等； ?易于扩展，提供了简单API，用户可以自定义的基于Python的测试库； ?易于集成，提供了命令行接口和基于XML的输出文件； ?易于与版本管理集成；

ROBOT Framework方案的架构: 从上面的架构可以看出编写自动化用例与各种测试库的灵活运用是分不开的，如何快速学习各种测试库，对初学者下面的方法非常有效： ,方法1，使用F5进入各个库中对关键字逐步学习，每个关键字都有相对应的功能描述和举例。

方法2，站在巨人的肩膀上，用别人已开发的自动化脚本和项目来学习，打开已有自动化脚本，对需要学习的关键字进行学习。

(仅供参考)服务器硬件入门基础知识

服务器硬件入门基础知识开篇一:服务器主板服务器主板概述对于服务器而言，稳定性才是首要，服务器必须承担长年累月高负荷的工作要求，而且不能像台式机一样随意的重起，为了提高起可靠性普遍的做法都是部件的冗余技术，而这一切的支持都落在主板的肩上。下面我就来看看有关服务器主板的一些特性: 1、首先，服务器的可扩展性决定着它们的专用板型为较大的ATX，EATX或WATX。 2、中高端服务器主板一般都支持多个处理器，所采用的CPU也是专用的CPU。 3、主板的芯片组也是采用专用的服务器/工作站芯片组，比方Intel E7520、ServerWorks GC-HE等等，不过像入门级的服务器主板，一般都采用高端的台式机芯片组(比如Intel875P芯片组) 4、服务器通常要扩展板卡(比如如网卡，SCSI卡等)，因此我们通常都会发现服务器主板上会有较多的PCI、PCI-X、PCI—E插槽。 5、服务器主板同时承载了管理功能。一般都会在服务器主板上集成了各种传感器，用于检测服务器上的各种硬件设备，同时配合相应管理软件，可以远程检测服务器，从而使网络管理员对服务器系统进行及时有效的管理。

6、在内存支持方面。由于服务器要适应长时间，大流量的高速数据处理任务，因此其能支持高达十几GB甚至几十GB的内存容量，而且大多支持ECC内存以提高可靠性(ECC内存是一种具有自动纠错功能的内存，由于其优越的性能使造价也相当高)。 7、存储设备接口方面。中高端服务器主板多采用SCSI接口、SATA接口而非IDE接口，并且支持RAID方式以提高数据处理能力和数据安全性。 8、在显示设备方面。服务器与工作站有很大不同，服务器对显示设备要求不高，一般多采用整合显卡的芯片组，例如在许多服务器芯片组中都整合有ATI的RAGE XL显示芯片，要求稍高点的就采用普通的AGP显卡。而如果是图形工作站，那一般都是选用高端的3DLabs、ATI等显卡公司的专业显卡。 9、在网络接口方面。服务器/工作站主板也与台式机主板不同，服务器主板大多配备双网卡，甚至是双千兆网卡以满足局域网与Internet的不同需求。 10、最后是服务器的价格方面。一般台式机主板顶天也不过1、2千，而服务器主板的价格则从1千多元的入门级产品到几万元甚至十几万元的高档产品都有! 推荐品牌：泰安、超微、Intel 开篇二:服务器CPU 服务器CPU概述服务器是网络中的重要设备，要接受少至几十人、多至成千上万人的访问，因此对服务器具有大数据量的快速吞吐、超强的稳定性、长时间运行等严格要求。所以说CPU是计算机的“大脑”，是衡量服务器

robot framework环境搭建

Robot framework环境搭建 1．安装Python 访问Python官方网站：https://https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/ 由于Robot Framework框架是基于Python语言开发的，要想使用Robot Framework 首先需要有Python环境。在学习和使用Python时，首先会碰到Python版本的问题，这在其它编程语言中是不存在的，目前Python分为Python2和Python3两个版本。之所以会有两个版本并存的情况，是因为随着近几年Python语言的逐渐流行起来，早期的Python为版本在基础的设计存在着一些不足之处，Python3在设计的时候很好的解决了这些遗留问题，并且在性能上也有了很大的提升，但同时带来了新的问题就是不完全向后兼容，所以就造成了两个版本并存的情况。由于Robot Framework框架是基于Python2开发，所以这里我们选择安装Python2。由于版本适应性问题，下载2.7.8版本即可。对于Windows用户来说，如果你的系统是32位的请选择x86版本，如果是64位系统请选择64版本进行下载。下载完成会得到一个以.msi为后缀名的文件，双击进行安装。如图1.1。图1.1python2.7.8安装界面因本人电脑已安装python2.7.8，故界面提示有所不同，总之请读者next安装即可，与其他windows软件安装相同，安装完成后即可在目录中找到如图1.2所示目录。

图1.2python2.7.8目录 2．添加环境变量 Python安装后，必须将环Python目录本身和它的子目录Script加入到环境变量的Path项。如 D:\Python27和 D:\Python27\Scripts。具体过程如下（因笔者环境64位win10，故此教程以win10为准，如有偏差，请自行百度如何添加环境变量）：右键计算机——属性——高级系统设置——高级——环境变量，在系统变量中找到Path一项，加入 D:\Python27和 D:\Python27\Scripts，如下图2.1所示。图2.1 添加环境变量

RobotFramework基本使用及问题解决

创建百度搜索例例?子创建测试项?目选择菜单栏file->new project Type（类型）：File（?文件）、Directory（?文件夹，?目录）Format（格式）：ROBOT、TXT（?文本）、TSV、HTML 创建测试套件右键点击测试项?目选择new suite：

创建测试?用例例右键点击测试套件选择new test case

导?入selenium2Library库，因为RF框架编写基于web 的测试?例，所以，我们需要selenium 的库?持。所以，我们在使?的过程中需要加载 selenium2lLibrary库。

导?入selenium2Library 库时直接输?入Name ，点击OK 即可。导?入的库显示为红?色，表示导?入的库不不存在。如果是?黑?色表示导?入成功。编写?用例例下?面就可以开始写我们的?用例例了了，可是怎么写呢？我们可以通过按F5 快捷键来查询脚本的关键字。关键字不不区分?大?小写。

“Open Browser”变蓝了了，说明它是?一个合法的关键字，后?面有?一个?方框是红?色的，表示这个参数是不不能缺省的。通过查询关键字说明信息，它需要?一个url 地址，是必填的，当然还需要指定browser （默认不不填为 friefox ），如果要?用IE 运?行行，需要把IEDriverServer.exe 放到C:\python27?目录下。更更多关键的使?用，请参考相关API ?文档。按照上?面的?方法。创建百度搜索?用例例如下：

运?行行测试?用例例：勾选当前需要运?行行的测试?用例例，点击?工具栏运?行行按钮，如果只运?行行单个?用例例的话，也可以切换到?用例例的Run标签?页，点击“start”按钮。加载selenium2Library失败： 1、进?入?目录：C:\Python27\Scripts，然后输?入命令： easy_install pip，等待安装完成（python的包管理理?工具） 2、在官?网下载master?文件，即源码（下载地址：https://https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/rtomac/robotframework- selenium2library/#readme），下载位置如下图：

robotframework_sample_中文版

翻译部分： 2.2.1 测试用例语法基本语法测试用例是由测试用例表中有效的关键字构成的。关键字可以从测试函数库或资源文件中导入，也可以在测试用例文件中的关键字表里创建。测试用例表的第一列为测试用例名。一个测试用例是从某一用例名开始直到下一个用例名出现或者表格已到末端为止的。表头和第一个测试用例之间不能存在任何东西，否则将被认为是错误的。第二列通常存放的是关键字名。但存在一种特例即：存在变量接收关键字的返回值，当有一个变量或者多个变量用作接收关键字返回值时，关键字写在这些变量后面。不论何种情况，关键字名后面的列都会包含指定关键字合适的参数。测试用例举例 ************************************************************************ 测试用例表设置测试用例也可以拥有它们自己的设置。与关键字一样，设置名永远在第二列中，且它们的值会紧随在后续的列中。设置名都被方括号包围着，以区别开关键字。下面列出的是可用的设置名，将会在后面的章节进行解释。 [Documentation]

用于标明一个测试用例的文档 [Tags] 用于标记测试用例 [Setup], [Teardown] 指定测试的创建和销毁。和使用 [Precondition]和[Postcondition]效果相同。(synonyms的含义是同义词) [Template] 用于指定模板关键字。这类测试本身将只包含所对应关键字的参数数据。 [Timeout] 用于设置测试用例超时。超时将会在其对应的章节中进行阐述。包含设置的测试用例举例 ************************************************************************ 在设置表中与测试用例相关的设置设置表提供以下测试用例相关的设置项。这些测试用例相关的设置基本使用默认值。 Force Tags, Default Tags 标签的强制值和默认值 Test Setup, Test Teardown 测试安装和销毁的默认值，和使用test Precondition和test Postcondition作用相同

RobotFramework框架

Robot Framework是一个通用的自动化测试框架。这是系列文章中的第一篇，重点在全面介绍该框架。你可能可以搜索到很多关于robot框架的文章，但是都比较零散，不成体系。推出这个系列的意图是为了在这个话题上给出一个更结构化的视图，并且同时会包含一些已存在的文章便于构建更打的视图。请注意，这第一篇文章几乎没有包含任何实现的干货，而是一介绍整体概念为主，只有为后续文章做一些铺垫。什么是自动测试框架? 由于介绍自动测试框架不是本文的主题，我们只简单介绍一下。所谓自动测试框架就是为了使测试自动化而开发的各种工具的集合，通常包括测试用例执行、测试报告生成、测试计划管理，以及各种接口、各种脚本支持等等。有些自动化测试框架的功能更加宽泛，还包括测试用例管理、测试计划管理、需求管理、bug管理、版本管理、并发的任务执行等等。自动化测试基本框架

最小话的测试框架设计* 上图表示的是一个非常基本的自动化测试框架。一个能够执行测试、能够生成测试报告的核心系统，并且预留出插件接口，允许开发专用的测试功能。这样的插件结构保证插件的开发可以变得比较简单。在robot framework中，可以允许使用非常多的不同语言开发插件。在详细介绍robot framework的结构之前，接下来我们要先讨论keyword-driven testing。什么是keyword-driven testing? 一个keyword是一个可以被用于测试SUT（System under Test）的功能或者一个方法。一个keyword可以被另外一个keyword定义，也就是说keyword是分层次的： ?高层次keywords:反映SUT的某个具体的业务逻辑。 ?低层次keywords:将一个高层次keyword分解为一些低层次keyword，低层次的keyword是高层次keyword的具体实现。 ?技术keywords:提供技术实现以访问并测试SUT。

Robotframework中各个级别的Setup和Teardown执行顺序以及范围

Robotframework中各个级别的Setup和Teardown执行顺序以及范围 ●suite级别的Setup\Teardown是不会被覆盖的，但test级别的Setup\Teardown会被覆盖●覆盖顺序是test case -> test suite -> Project/Directory ●当TestCase有自己的Setup或Teardown时，则会选择执行自己的，抛弃上级的 ●当Test Suite和Test Case都没指定其Setup\Teardown时，就执行Project/Directory的●当某个TestCase没有Setup或Teardown，就执行上一级的；如果另一个Case有的话，就执行自己对应的Setup或Teardown 情况1：Project/Directory、TestSuite、TestCase将所有Setup和Teardown都写上Log关键字结论： ●执行顺序 ”Project”Suite Setup ->“Test Suite”Suite Setup ->“Test Case” Setup -> ...Test执行... “Test Case” Teardown ->“Test Suite”Suite Teardown ->“Project”Suite Teardown -> ●范围可以发现“顶层Test开始”\“顶层Test结束”\“套件Test开始”\“套件Test结束”这几个没有出现结果里面，说明他们没有被执行，究其原因应该是被TestCase的Setup和Teardown给覆盖。也就是说当TestCase有自己的Setup或Teardown时，则会选择执行自己的，抛弃上级的 Project

robot framework安装和使用

Robot Framework +Appium的简单教程 RF+Appium介绍网上文章较多，不做赘述 Robot Framework Appium RF 的安装和配置在使用RF（Rebot framework）的时候需要Python 或Jython 环境，具体可根据自己的需求来确定。本文以在有Python 的环境的机器上安装和使用RF 为例。在配置过程中需要安装如下包：python 2.7、wxPython、robot framework、robot framework ride、robot framework selenium library。安装Python 2.7 RF 框架是基于Python 语言的，所以一定要有Python 环境。可以通过下面的下载页面下载对应的Python 版本。下载页面：https://https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/downloads/。下载完成后，选择默认项进行安装安装完后，需要设置环境变量：计算机—属性—高级系统设置—环境变量—系统变量—Path，写入C:\Python27 和C:\Python27\Scripts（更改为您指定路径即可）。

同时我们也可以通过DOS 环境来验证安装的Python 信息。安装WxPython 下载页面： https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/download.php#stable。在选择版本下载的时候要注意选择与Python 版本对应的版本，并且选择unicode 版本，比如版本：wxPython2.8-win32-unicode-py26.exe，否则安装完成后不能支持中文。下载完成后，选择默认项进行安装即可。 https://https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/projects/wxpython/files/wxPython/2.8.12.1/ 安装PyCrypto 下载页面：https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/python/modules.shtml#pycrypto。选择对应的pycrypto installer 版本，进行默认安装。需要在安装库（如SHHLibrary）之前进行安装，否则会出现错误“Can't find vcvarsal.bat”。安装Robot Framwork 进入Python 的安装路径，执行命令“pip install robotframework”或者通过下载页面 https://https://www.wendangku.net/doc/877781996.html,/pypi/robotframework下载源码。解压后，执行命令“python setup.py install”进行安装。进入Python 的安装路径，执行命令“pip install robotframework”。 pip install robotframework easy_install robotframework （3.0）

一种基于RobotFramework的嵌入式软件自动化测试框架

0 引言通过工具（程序）的方式来代替或辅助手工测试的行为称为自动化测试。自动化测试一般包括测试过程自动化和测试结果分析自动化，自动化测试能够带来的好处包括：对程序的新版本运行已有的测试(回归测试)，能大大降低回归测试的开销；可以运行更多更频繁的测试；可以执行一些手动测试特别费时费力，甚至无法达到测试目的的项目。比如压力测试，大数据或者大量重复数据测试，必须有自动化工具的支持；使测试具有一致性和可重复性；可以增加软件信任度；可以更快地将软件推向市场。并非所有的软件产品都适用于自动化测试，自动化测试适用的场景为：（1）软件需求及功能相对稳定测试脚本的稳定性决定了自动化测试的维护成本。如果软件需求变动过于频繁，测试人员需要根据变动的需求来更新测试用例以及相关的测试脚本，如果脚本维护所花费的成本超过了利用其节省的测试成本，那么在不稳定阶段不适于自动化测试。（2）项目周期足够长由于自动化测试需求的确定、自动化测试框架的设计、测试脚本的编写与调试均需要相当长的时间来完成。这样的过程本身就是一个测试软件的开发过程，需要较长的时间来完成。如果项目的周期比较短，没有足够的时间去支持这样一个过程。（3）自动化测试脚本可重复使用如果投入大量资源开发了自动化测试脚本，但是脚本的重复使用率很低，致使其间所耗费的成本大于所创造的经济价值，自动化测试不能真正产生效益。目前的测试框架及工具主要针对C/S 架构或B/S 架构的应用，由于嵌入式软件测试目标及运行方式千差万别，没有专门用于嵌入式软件测试的通用测试工具。为了解决嵌入式软件测试过程中自动化测试问题，本文在介绍了已有的测试框架和工具的基础上，提出了一种适合于嵌入式软件的嵌入式软件自动化测试框架，并着重描述了测试框架下的功能划分和测试流程。 1 自动化测试框架与工具常见测试框架及工具包括：QTP，Rational Robot，Phoenix Framework，selenium，watir，Robot Framework 等。自动化测试框架与工具主要分为两类：一种是可提供可重用的基础自动化测试模块，如： selenium、watir 等，它们主要提供最基础的自动化测试功能，比如打开一个程序，模拟鼠标和键盘来点击或操作被测试对象，最后验证被测对象的属性以判断程序的正确性；另外一种是可以提供自动化测试执行和管理功能的架构模块，如：Phoenix Framework，Robot Framework 等，它们本身不提供基础的自动化测试支持，只是用于组织、管理和执行那些独立的自动化测试用例，测试完成后统计测试结果，通常这类框架一般都会集成一个基础自动化测试模块。 2 基于RobotFramework 的嵌入式自动化框架 2.1 总体框架针对嵌入式软件自动测试领域，利用已有的测试框架完成主机端的测试管理工作，如果测试脚本管理，测试报告的生成等；目标机端完成实际测试执行，主机端与目标机端之间的通信与测 Key Words :automated testing; RobotFramework; embedded software testing

服务器基础知识(初学者必看)

精心整理服务器基础知识【初学者必看】 1. 什么是服务器? ?? 就像他的名字一样，服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服 2. ?? WWW服务器也称为Web服务器(Web Server)或HTTP服务器(HTTP Server)，它是Internet上最常见也是使用最频繁的服务器之一，WWW服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。比如：我们在使用浏览器访问?

? (2) FTP服务器(FTP Server)? 以从 (3)

?? e-mail是Internet上应用最频繁的服务之一，而Internet上每天数亿百亿计的电子邮件的收发都是通过邮件服务器实现的。邮件服务器就像邮局一样，可以为用户提供电子邮件的接收存储和发送服务。? ?? ……? 3. ? ?? Windows是美国微软公司(Microsoft)开发的操作系统，在服务器领域，主要有Windows2000Server/Advanced?Server/Data Center与Windows2003 Standard Edition/EnterpriseEdition操作系统，Windows的优点是操作简?

单，由于Windows使用图形界面进行操作，因而对各种服务器软件功能配置简便。但它的缺点也不可忽视，例如：Windows操? 作系统成本较高；安全性相对较低；能承受的访问量较低等等。? Linux， Linux 企业（包括电信企业和Google、百度、新浪、搜狐等等）的服务器都运行在Unix/Linux系统之上。?

4. Apache与IIS? ?Apache与IIS都属于WWW服务器，是世界上使用最多的两种WWW服务器。? ?IIS操议协议但IIS 的性能和安全性相对较差，并且IIS只能在Windows中使用，无法在UNIX中运行。? (2) Apache?

Robotframework与xpath

Robotframework与xpath 一、安装及使用软件要求： Firefox 插件：先装Firebug再装firepath 插件安装：

装好之后按F12，开启firebug，选择firepath，使用指针定位界面元素，获取xpath 二、xpath讲解学习之前一定要先学习html，不用精通，但要了解绝对路径（只包含/）相对路径（包含//） 1、xpath绝对路径： xpath = html/body/div[2]/div/div[1]/div/div/div[1]/ul/li[2]/ul/li[2]/a/span 我们可以从最外层开始找，html 下面的body 下面的div 下面的第2 个ul 下面的第2个li下面的a下面的span。通过一级一级的锁定就找到了想要的元素。 2、xpath相对路径：绝对路径的用法往往是在我们迫不得已的时候才用的。大多时候用相对路径更简便。 //div[@id='ui-view']/div/div[2]/div[1]/section/header/h2 3、定位元素： a)可以利用元素自身的属性：

Xpath = //*[@id=’kw1’] //表示某个层级下，*表示某个标签名。@id=kw1 表示这个元素有个id 等于kw1 。当然，一般也可以制定标签名： Xpath = //input[@id=’kw1’] b)元素本身，可以利用的属性就不只局限为于id 和name ，如： Xpath = //input[@type=’text’] Xpath = //input[@autocomplete=’off’] 但要保证这些元素可以唯一的识别一个元素。具体分析： 1、text()：表示文本值 xpath讲解： //div 查找当前页面下所有标签为div的元素 //div[@id='ui-view'] 查找当前页面下所有标签为div，同时id为ui-view //div[@id='ui-view']//h2 查找id为ui-view的div下所有h2标签 //div[@id='ui-view']//h2[text()='角色管理'] 查找id为ui-view的div下所有h2标签，h2的文本值为“角色管理”

为Robotframework整理了火狐版本

火狐浏览器版本历程初步整理版本43.0.3【更新时间：2015-12-29】主要是在43版的基础上修复了一些兼容性问题，例如NVIDIA网络访问管理器冲突问题以及在某些情况下YouTube的解码无法进行的问题。从大的方面看Firefox 43.0正式版为GNU/Linux用户带来了期待已久的GTK+ 3 GUI工具箱的支持。对于所有支持的系统来说，本次更新提升了对M4V视频回放API的支持、多显示器下的WebRTC串流、以及Big5支持等方面。版本45.0.2【更新时间：2016-04-12】 Mozilla Firefox 45正式发布，本次更新最大改进在于Linux版本整合GTK3，并优化了同步系统，Hello功能已经可以共享当前的标签页，在访问多国文字的域名后缀系统的不兼容问题也已经被彻底解决，标签组功能也在这一版本中被删除版本46.0.1【更新时间：2016-05-04】 Firefox 46.0.1修复了多项用户报告或者Mozilla团队开发者发现的BUG和安全漏洞，此外在搜索插件中能够更好的支持各种地理位置的搜索，并改善扩展程序的签名证书有效时间。版本47.0.1【更新时间：2016-06-29】 Mozilla Firefox 47 正式版已经来临，新版最大的新增功能是支持来自谷歌的Widevine CDM 流媒体技术，ChaCha20/Poly1305密码套件，并且在符合要求的计算机上开始支持快速启用VP9视频解码器。除此之外，针对Web开发者也有相当大的改进，并带来了几十个安全修补程序，详情可见更新列表。版本48.0.1【更新时间：2016-08-19】 Firefox48.0.1主要更新如下： ——修复了一些主要网站音量减弱的问题；（Bug 1295296） ——修复了JavaScript引擎崩溃的问题；（Bug 1290469） ——修复了Websense引起的启动崩溃问题；（Bug 1291738） ——修复了