allure-framework / allure-framework/allure-python

Robot Framework Allure listener generates a huge amount of files

Offen
#814 6 Kommentare 10 Reaktionen 0 zugewiesene Personen Auf GitHub ansehen
Vorherrschende Sprache
Python
Sterne
814
Forks
260
PR-Merge-Kennzahlen
Keine gemergten PRs in 30 T.

Beschreibung

**Describe the bug**
When I use the Allure listener with Robot-Framework, a huge amount of files are generated.
For example : around 3000 json & html files (13MB !) are generated for a couple of basics Robot-Framework tests.
The final Allure report generated from the same tests also contains around 1500 files (6MB).

This situation has a limited impact for some basics tests, but, in case of my real tests campaign, more than 800.000 files are generated, for more than 1GB size ! This lead to memory issues or disk spaces failures.

**To Reproduce**
Steps to reproduce the behavior:
1. Start a basic Robot-Framework test campaign with the Allure listener ( --listener "allure_robotframework;allure-export"
2. Check the number of files in the "allure-export" folder and its size.
3. Generate the Allure report from the previous export files.
4. Check the number of files in the report folder, and its size .

**Expected behavior**
The listener output and Allure report should be optimized to reduce number of files generated and their size.

**Environment (please complete the following information):**

Allure version: 2.12.1
Test framework: robotframework@3.0.2
Allure adaptor: allure-robotframework@2.8.6

Beitragsleitfaden

Beitragsleitfaden öffnen

Rechercherichtung

Beginne damit, das Problem mit dem genannten Robot Framework listener command zu reproduzieren und die Ordner allure-export und generated report zu untersuchen, wobei Dateianzahl und -größen verglichen werden. Das payload nennt keine Quelldateien oder Tests; verfolge daher anhand dieser Reproduktion die Einstiegspunkte von listener und report-generation. Als abgeschlossen gilt die Änderung, wenn deutlich weniger Dateien und eine kleinere Ausgabe entstehen, ohne Berichtsinhalte zu verlieren.

Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.

Bewertung

Tech-Stack
python
Bereich
testing
Issue-Typ
Bug
Schwierigkeit
4/5
Geschätzter Aufwand
3-5 Tage
Aktivitätsstatus
Veraltet
Klarheit
Größtenteils klar
Anfängerfreundlichkeit
35/100

Neue Issues direkt in Ihr Postfach

Eine kurze Übersicht über anfängerfreundliche GitHub-Issues.