polarion与Jenkins集成操作步骤

时间: 2024-01-30 19:05:28 浏览: 27
将Polarion与Jenkins集成可以实现Polarion中的测试用例自动化执行。以下是操作步骤: 1. 安装Jenkins插件 在Jenkins中安装Polarion插件,以便可以与Polarion系统进行通信。在Jenkins中选择“Manage Jenkins” -> “Manage Plugins” -> “Available”并搜索“Polarion”,安装Polarion插件。 2. 配置Polarion连接 在Jenkins中配置Polarion连接,以便可以访问Polarion系统。在Jenkins中选择“Manage Jenkins” -> “Configure System”,在“Polarion Connection”部分中输入Polarion服务器URL和访问凭证。 3. 配置Jenkins Job 在Jenkins中创建一个新的Job,以便可以执行Polarion中的测试用例。在Job配置页面中,选择“Polarion Test Result Publisher”选项,输入Polarion项目名称和测试计划名称。还可以选择在测试执行后将测试结果发布到Polarion系统中。 4. 执行Jenkins Job 在Jenkins中执行Job,以便可以在Polarion中自动执行测试用例。在构建完成后,测试结果将自动发布到Polarion系统中。 通过以上步骤,您就可以将Polarion与Jenkins集成,实现Polarion中的测试用例自动化执行。
相关问题

polarion如何与Jenkins集成

Polarion可以与Jenkins集成来实现自动化构建和测试。以下是一些步骤: 1. 安装Polarion Jenkins插件:首先在Jenkins中安装Polarion插件,该插件提供了与Polarion集成所需的API。 2. 配置Polarion连接:在Jenkins中配置Polarion连接,以便Jenkins可以与Polarion进行通信。这涉及到提供Polarion URL和凭据。 3. 设置Jenkins Job:在Jenkins中创建一个新的Job,并配置其构建步骤和测试步骤。您可以使用Jenkins提供的各种插件和工具来设置这些步骤。 4. 集成Polarion:在Jenkins Job中,添加Polarion插件,以便可以将构建和测试结果发送到Polarion。这可以通过在Jenkins中设置构建后操作来完成。 5. 运行Jenkins Job:最后,运行Jenkins Job,并检查结果是否已成功发送到Polarion。 通过这些步骤,您可以实现Polarion与Jenkins的集成,从而实现自动化构建和测试,并将结果集成到Polarion中进行跟踪和管理。

polarion 并发数据

对于"Polarion并发数据",可以解释为在Polarion平台中处理并发数据的情况。Polarion是一种用于软件开发和协作的应用程序,它允许多个用户同时访问和编辑同一份数据。在这种情况下,"并发数据"指的是多个用户同时对同一数据进行操作或修改的情况。 当多个用户同时对Polarion中的数据进行修改时,可能会发生冲突或数据不一致的问题。为了解决这些问题,Polarion提供了一些机制来处理并发数据,例如: 1. 锁定机制:Polarion可以提供数据锁定功能,确保只有一个用户可以对数据进行修改。其他用户在此期间无法对该数据进行编辑,以避免冲突。 2. 版本控制:Polarion可以跟踪数据的不同版本,并记录每个用户所做的修改。这样,当多个用户同时对同一数据进行修改时,可以很容易地比较和合并这些修改。 3. 冲突解决:当多个用户同时对同一数据进行修改时,可能会发生冲突。Polarion可以提供冲突解决机制,帮助用户识别和解决冲突,以确保数据的一致性。 综上所述,Polarion通过锁定机制、版本控制和冲突解决等机制来处理并发数据,确保多个用户同时对数据进行操作时的数据一致性和合理性。

相关推荐

function generateReport() { try { var getUrl = window.location; var baseUrl = getUrl.protocol + "//" + getUrl.host + "/"; var url = baseUrl + 'polarion/ImpactAnalysisTree/ImpactAnalysisTree?projectId=' + projectId; var parameters = ""; var Id = false; var title = false; var workItemId = document.forms["tracegraph"]["itemId"]; if (workItemId != null) { if (!workItemId.value.trim().length == 0) { parameters = '&op=search&workItemId=' + workItemId.value; Id = true; } } if (!Id) { $(".widget-errors").text("Enter a valid Work Item ID /Title to generate traceability report.").show(); return false; } setTimeout(function() { var jsonTree = [{"name": "DAIS-2183","title": "系统架构测试使用","image": "/polarion/icons/default/enums/type_purple_feature.png","url": "#/project/DAISCHproject/workitem?id=DAIS-2183","nodeDispText": "DAIS-2183 : 系统架构测试使用","nodeDispType": "7","parent": "null","backlinked": [{"name": "DAIS-2332","title": "集成","image": "/polarion/icons/default/enums/type_purple_testcase.png","url": "#/project/DAISCHproject/workitem?id=DAIS-2332","nodeDispText": "DAIS-2332 : 集成","nodeDispType": "7","parent": "DAIS-2183","linkcolor": "#ccc","backlinked": [{"name": "DAIS-2333","title": "任务","image": "/polarion/icons/default/enums/type_task.gif","url": "#/project/DAISCHproject/workitem?id=DAIS-2333","nodeDispText": "DAIS-2333 : 任务","nodeDispType": "7","parent": "DAIS-2332","linkcolor": "#ccc","backlinked": []}]}],"linked": [{"name": "DAIS-2320","title": "系统需求","image": "/polarion/icons/default/enums/type_purple_spec.png","url": "#/project/DAISCHproject/workitem?id=DAIS-2320","nodeDispText": "DAIS-2320 : 系统需求","nodeDispType": "7","parent": "DAIS-2183","linkcolor": "#ccc","linked": []},]}]; root = jsonTree[0]; root.x0 = height / 2; root.y0 = width; console.log(root); var t1 = d3.layout.tree().nodeSize([30, 10]) .separation(function separation(a, b) { return a.parent == b.parent ? 1.2 : 1.4; }) .children(function(d) { return d.linked; }); var t2 = d3.layout.tree().nodeSize([30, 10]) .separation(function separation(a, b) { return a.parent == b.parent ? 1.2 : 1.2; }).children(function(d) { return d.backlinked; }); t1.nodes(root); t2.nodes(root); var rebuildChildren = function(node) { node.children = getChildren(node); if (node.children) node.children.forEach(rebuildChildren); } rebuildChildren(root); root.isRight = false; update(root); }); $(location).attr('href', url+parameters); } catch (e) { console.log(e); alert(e); } return false; } 使用ajax重新渲染页面

最新推荐

recommend-type

高级色系PPT11.pptx

高级色系PPT11.pptx
recommend-type

node-v7.9.0-linux-x86.tar.xz

Node.js,简称Node,是一个开源且跨平台的JavaScript运行时环境,它允许在浏览器外运行JavaScript代码。Node.js于2009年由Ryan Dahl创立,旨在创建高性能的Web服务器和网络应用程序。它基于Google Chrome的V8 JavaScript引擎,可以在Windows、Linux、Unix、Mac OS X等操作系统上运行。 Node.js的特点之一是事件驱动和非阻塞I/O模型,这使得它非常适合处理大量并发连接,从而在构建实时应用程序如在线游戏、聊天应用以及实时通讯服务时表现卓越。此外,Node.js使用了模块化的架构,通过npm(Node package manager,Node包管理器),社区成员可以共享和复用代码,极大地促进了Node.js生态系统的发展和扩张。 Node.js不仅用于服务器端开发。随着技术的发展,它也被用于构建工具链、开发桌面应用程序、物联网设备等。Node.js能够处理文件系统、操作数据库、处理网络请求等,因此,开发者可以用JavaScript编写全栈应用程序,这一点大大提高了开发效率和便捷性。 在实践中,许多大型企业和组织已经采用Node.js作为其Web应用程序的开发平台,如Netflix、PayPal和Walmart等。它们利用Node.js提高了应用性能,简化了开发流程,并且能更快地响应市场需求。
recommend-type

基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类

【作品名称】:基于tensorflow的的cnn卷积神经网络的图像识别分类 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。
recommend-type

### 数据分析概念、使用技巧、优缺点的文章

数据分析是指通过收集、清洗、处理和解释数据,以发现其中的模式、趋势和关联,从而提供决策支持或洞察见解的过程。它在各行各业中都扮演着至关重要的角色,从市场营销到科学研究,从金融领域到医疗保健,都有广泛的应用。
recommend-type

对微信帐单进行数据分析

#pip install pandas -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple #安装pandas处理数据模块 #pip install xlwt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple #安装excel模块 #pip install openpyxl #从微信导出对帐帐单 import pandas as pd #引入pandas,重命名为pd,Python3.9.10版本的Pandas无法兼容低版本的xls import numpy as np #导入均值模块 #从第17行读取csv格式的帐单 df = pd.read_csv('微信支付账单(20230101-20230401).csv',header=16) #分析数据 ...... #将分析数据另存为out.xlsx ..... #进行交易进间分析 ...... #统计交易对方 ...... #将结果保存到excel ..... writer.close()
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

如何用python编写api接口

在Python中编写API接口可以使用多种框架,其中比较流行的有Flask和Django。这里以Flask框架为例,简单介绍如何编写API接口。 1. 安装Flask框架 使用pip命令安装Flask框架: ``` pip install flask ``` 2. 编写API接口 创建一个Python文件,例如app.py,编写以下代码: ```python from flask import Flask, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api/hello', methods=['GET']) def hello():
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。