robotframework-linux

Tutorial: Configurando um Ambiente Virtual e Instalando o Robot Framework no Linux

Instalação do Robot Framework Linux

Passo 1: Verifique a Instalação do Python e Pip

Certifique-se de ter o Python 3.x e o pip instalados no seu sistema. Verifique as versões com os comandos:

bashCopy 

code
python3 --version
pip3 --version

sudo apt install python3-pip

sudo apt install python3

Passo 2: Criar um Ambiente Virtual

Abra o terminal e navegue para a pasta onde deseja criar o ambiente virtual:

bashCopy code
cd caminho/para/sua/pasta

Crie um ambiente virtual chamado "robot-env":

bashCopy code
python3 -m venv robot-env

Passo 3: Ativar o Ambiente Virtual

Ative o ambiente virtual para isolar suas instalações Python:

bashCopy code
source robot-env/bin/activate

Você verá o nome do ambiente no prompt, indicando que você está dentro do ambiente virtual.

Passo 4: Instalar o Robot Framework e Bibliotecas Adicionais

Dentro do ambiente virtual, instale o Robot Framework e bibliotecas adicionais (se necessário):

bashCopy code
pip install robotframework
pip install robotframework-seleniumlibrary  # Exemplo de biblioteca adicional
pip install --upgrade RESTinstance

Passo 5: Criar e Executar Testes do Robot Framework

Agora você pode criar e executar seus testes do Robot Framework dentro deste ambiente virtual. Crie um arquivo de teste meu_teste.robot:

robotCopy code
*** Settings ***
Documentation  Exemplo de teste Robot Framework

*** Test Cases ***
Meu Primeiro Teste
    Log  Olá, Mundo!

Execute o teste usando o comando robot:

bashCopy code
robot meu_teste.robot

Passo 6: Desativar o Ambiente Virtual

Quando terminar, saia do ambiente virtual:

bashCopy code
deactivate

Conclusão

Ao seguir este tutorial, você aprendeu a criar e gerenciar ambientes virtuais no Linux usando o Python venv. Isso permite que você isole seus projetos e instalações Python, tornando mais fácil gerenciar pacotes e dependências específicos para cada projeto. Além disso, você instalou o Robot Framework em um ambiente virtual e criou um teste simples para demonstração.

Lembre-se de ativar o ambiente virtual sempre que estiver trabalhando em um projeto específico e desativá-lo quando terminar. Isso ajudará a manter suas instalações Python organizadas e evitar conflitos de pacotes entre diferentes projetos.