Selenium Plugin for Jenkins 下载及安装教程
1. 项目介绍
Selenium Plugin for Jenkins 是一个开源的 Jenkins 插件,旨在帮助开发者和测试人员在 Jenkins 中集成 Selenium 自动化测试。通过该插件,用户可以轻松地在 Jenkins 构建过程中运行 Selenium 测试,并将测试结果集成到 Jenkins 的构建报告中。该插件支持多种浏览器和操作系统,适用于各种自动化测试场景。
2. 项目下载位置
要下载 Selenium Plugin for Jenkins 项目,可以通过以下步骤进行:
- 打开命令行工具(如 Terminal 或 CMD)。
- 使用
git clone命令下载项目:
git clone https://github.com/jenkinsci/selenium-plugin.git
下载完成后,项目文件将保存在当前目录下的 selenium-plugin 文件夹中。
3. 项目安装环境配置
在安装 Selenium Plugin for Jenkins 之前,需要确保系统满足以下环境要求:
- Java 开发工具包 (JDK):版本 8 或更高。
- Apache Maven:用于构建项目。
- Jenkins:版本 2.0 或更高。
3.1 JDK 安装
确保系统中已安装 JDK。可以通过以下命令检查 JDK 是否已安装:
java -version
如果未安装,请根据操作系统下载并安装相应版本的 JDK。
3.2 Maven 安装
确保系统中已安装 Maven。可以通过以下命令检查 Maven 是否已安装:
mvn -version
如果未安装,请根据操作系统下载并安装 Maven。
3.3 Jenkins 安装
确保系统中已安装 Jenkins。可以通过以下命令启动 Jenkins:
java -jar jenkins.war
Jenkins 启动后,可以通过浏览器访问 http://localhost:8080 进行配置。
4. 项目安装方式
4.1 构建项目
进入项目目录并使用 Maven 构建项目:
cd selenium-plugin
mvn clean install
构建完成后,Maven 会在 target 目录下生成一个 .hpi 文件,这是 Jenkins 插件的安装包。
4.2 安装插件
- 打开 Jenkins 管理界面,进入
Manage Jenkins->Manage Plugins。 - 选择
Advanced选项卡,找到Upload Plugin部分。 - 点击
Choose File,选择刚刚生成的.hpi文件。 - 点击
Upload按钮,等待插件安装完成。
5. 项目处理脚本
安装完成后,可以在 Jenkins 中配置 Selenium 测试任务。以下是一个简单的 Jenkins 任务配置脚本示例:
pipeline {
agent any
stages {
stage('Build') {
steps {
echo 'Building...'
}
}
stage('Test') {
steps {
echo 'Testing with Selenium...'
// 在这里添加 Selenium 测试命令
}
}
stage('Deploy') {
steps {
echo 'Deploying...'
}
}
}
}
通过以上步骤,您可以成功下载、安装并配置 Selenium Plugin for Jenkins,开始在 Jenkins 中集成 Selenium 自动化测试。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00