Python runner doesn't exit when gauge gets SIGINT
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Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Abbastanza chiara
- Stato di attività
- Ferma
- Stack tecnologico
- python
- Ambito
- testing-qa
Direzione di ricerca
Start by tracing how the Python runner handles SIGINT and exits when Gauge terminates; the issue names start.py and start.sh as processes that remain running. Check how the @after_suite hook and AbstractContentManager cleanup behave on abnormal exits. Done means the runner exits cleanly and resources are cleaned up after termination.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
Describe the bug
When gauge gets terminated, gauge python keeps running, though it doesn't keep executing specs
To Reproduce
Steps (or project) to reproduce the behavior:
- Initialise a gauge project with some specs
- Run gauge in a terminal
- Press Ctrl+C to send SIGINT to gauge
- Gauge exits, but check
ps -fC python3to see start.py and start.sh are still running.
Expected behavior
The python runner should exit cleanly. I should not have 20 start.py python3 processes running on my system after doing a few test runs.
In addition, I have some AbstractContentManager resources which need to get cleaned up after the test harness exits, whether it exits with an error or otherwise. Right now these are getting cleaned up in the @after_suite hook, so it would be nice if that could still get called on an abnormal exit. Alternatively, perhaps the test harness can help with managing and cleaning up AbstractContentManagers.
Versions:
- Ubuntu 20.04
- Python version 3.8
Gauge version: 1.4.1
Commit Hash: a82478a
Plugins
-------
html-report (4.1.0)
python (0.3.17)
screenshot (0.1.0)
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 96
- Fork
- 38
- Merge medio
- 1h 18m
- PR unite (30g)
- 2
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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