Robot Framework 安装指南:从零开始搭建自动化测试环境
2026-02-04 04:00:46作者:殷蕙予
前言
Robot Framework 是一个通用的开源自动化测试框架,采用关键字驱动的方式实现测试用例编写。本文将详细介绍如何在不同操作系统上安装 Robot Framework 及其运行环境,帮助测试工程师快速搭建自动化测试平台。
环境准备
Python 版本要求
Robot Framework 基于 Python 实现,因此需要先安装 Python 环境:
- 推荐版本:Python 3.8 或更高版本
- 兼容版本:
- Python 3.6-3.7:最高支持 Robot Framework 6.1.1
- Python 2.x:最高支持 Robot Framework 4.1.3(已停止维护)
注意:新项目强烈建议使用 Python 3.8+ 和 Robot Framework 最新版本
各操作系统安装指南
Linux 系统安装
1. 检查现有 Python 版本
python3 --version
# 或指定具体版本
python3.11 --version
2. 安装建议
- 大多数 Linux 发行版已预装 Python 和 pip
- 如需特定版本,请使用发行版的包管理器
- 推荐使用虚拟环境避免影响系统 Python
Windows 系统安装
1. 下载官方安装包
访问 Python 官网下载 Windows 安装程序
2. 安装注意事项
- 勾选"Add Python to PATH"选项
- 建议使用管理员权限安装
3. 验证安装
python --version
4. 多版本管理
使用 py 启动器管理多个 Python 版本:
py -3.11 --version
macOS 系统安装
1. 官方安装方式
下载 macOS 版 Python 安装包进行安装
2. 替代方案
使用 Homebrew 安装:
brew install python
安装 Robot Framework
使用 pip 安装
pip 是 Python 的包管理工具,安装 Robot Framework 最简单的方式:
# 安装最新稳定版
pip install robotframework
# 安装特定版本
pip install robotframework==7.0
# 升级到最新版
pip install --upgrade robotframework
验证安装
robot --version
多 Python 环境下的使用
python3.11 -m robot --version
高级配置
虚拟环境使用
创建隔离的 Python 环境:
# 创建虚拟环境
python -m venv myenv
# 激活环境
# Linux/macOS
source myenv/bin/activate
# Windows
myenv\Scripts\activate
# 在虚拟环境中安装 Robot Framework
pip install robotframework
PATH 环境变量配置
确保 Python 和 Robot Framework 可执行文件所在目录已加入系统 PATH:
- Windows:通过系统属性 > 高级 > 环境变量设置
- Linux/macOS:修改 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc 文件
常见问题解决
-
命令未找到错误
- 检查 Python 和 pip 是否在 PATH 中
- 尝试使用完整路径执行
-
版本冲突问题
- 使用虚拟环境隔离不同项目
- 明确指定 Python 版本
-
权限问题
- 在 Linux 上避免使用 sudo 安装
- 使用 --user 参数进行用户级安装
最佳实践建议
- 为新项目创建独立的虚拟环境
- 使用 requirements.txt 文件记录依赖
- 定期更新 Robot Framework 版本
- 在 CI/CD 环境中明确指定版本号
通过本文的详细指导,您应该已经成功搭建了 Robot Framework 的测试环境。接下来可以开始编写您的第一个自动化测试用例了!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
558
3.8 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
372
434
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
890
638
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
143
暂无简介
Dart
792
195
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
769
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
117
146
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
347
193
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.12 K
265