如何在Robot Framework中并行执行CSV数据驱动测试？

问题根源 #

你当前的测试结构是单个测试用例+固定模板，CSV中的多条数据是该测试用例的内部迭代逻辑，而非独立测试用例。pabot的-testlevelsplit是按测试用例条目拆分并行，因此只会把整个测试用例作为一个单元运行，无法拆分内部的CSV数据迭代。

解决方案步骤 #

1. 安装DataDriver库 #

使用robotframework-datadriver库自动将CSV每条记录转为独立测试用例，这是实现数据驱动并行的关键：

pip install robotframework-datadriver

2. 调整测试文件结构 #

修改你的测试文件（比如命名为data_driven_tests.robot），让CSV数据直接映射为独立测试用例：

*** Settings ***
# 加载CSV文件，dialect根据你的CSV格式调整（比如excel/tab）
Library    DataDriver    file=你的测试数据.csv    dialect=excel
# 绑定测试模板到Keyword
Test Template    My test template

*** Test Cases ***
# 无需手动编写测试用例，DataDriver会自动从CSV生成每条记录对应的测试用例
# 测试用例名称默认会包含参数信息，方便区分不同迭代

*** Keywords ***
My test template
    [Arguments]    ${field1}    ${field2}
    # 这里写你的测试逻辑代码
    Log    执行测试：field1=${field1}, field2=${field2}
    # 其他测试步骤（比如断言、操作等）

3. 用pabot并行运行 #

使用--testlevelsplit参数让pabot拆分DataDriver生成的每个动态测试用例，结合--processes指定并行进程数：

pabot --testlevelsplit --processes 10 ./data_driven_tests.robot

额外说明 #

• 如果不想用DataDriver，也可以手动读取CSV并通过Create Test Case关键字动态生成测试用例，但DataDriver更简洁高效。
• 确保CSV文件的列数和Keyword的参数数量完全匹配，若CSV有表头，表头名称需和参数名对应（或通过columns参数指定映射）。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pradeep Kumar Mahendran