HttpRunner v3.x开始，测试用例和测试用例集都可以实现参数化数据驱动，需要使用parameters关键字，定义参数名称并指定数据源取值方式。
如果让测试用例(testcase)的概念更纯粹，可以考虑将参数化的功能在testsuite中实现。
创建一个 testsuite，在 testsuite 中引用测试用例，并定义参数化配置。
参数配置概述
如需对某测试用例(testcase)实现参数化数据驱动，需要使用parameters关键字，定义参数名称并指定数据源取值方式。
参数名称的定义分为两种情况： * 独立参数单独进行定义； * 多个参数具有关联性的参数需要将其定义在一起，采用短横线(-)进行链接。
数据源三种方式
方式一：* 脚本中直接指定参数列表：该种方式最为简单易用，适合参数列表比较小的情况。 示例：
方式二：通过内置的parameterize(可简写为P)函数引用CSV文件：该种方式需要准备CSV数据文件，适合数据量比较大的情况。 示例：
方式三：在debugtalk.py中自定义的函数生成参数列表：该种方式最为灵活，可通过自定义Python函数实现任意场景的数据驱动机制，当需要动态生成参数列表时也需要选择该种方式。 示例：
三种方式可根据实际项目需求进行灵活选择，同时支持多种方式的组合使用。加入测试用例中定义了多个参数，那么测试用例在运行时会对参数进行笛卡尔积组合，覆盖所有参数组合情况。
参数详细配置
将参数名称定义和数据源指定方式进行组合，共有6中形式。先分别针对每一类情况进行详细说明。
独立参数&直接指定参数列表
对于参数列表比较小的情况，组u ii简单的方式是直接在YAML/JSON中指定参数列表内容。
例如，对于独立参数uid,参数列表为[1001, 1002, 1003, 1004]，那么就可以按照如下方式进行配置:
进行该配置后，测试用例在运行时就会对uid实现数据驱动，即分别使用[1001, 1002, 1003, 1004]四个值运行测试用例。
关联参数&直接指定参数列表
对于具有关联性的多个参数，比如username和password，那么可以按照如下方式进行配置：
进行该配置后，测试用例在运行时就会对username和password实现数据驱动，即分别使用 {"username": "user1", "password": "111111"}、{"username": "user2", "password": "222222"}、{"username": "user3", "password": "333333"} 运行 3 次测试，并且保证参数值总是成对使用。
独立参数 & 引用CSV文件
对于已有参数列表，并且数据量比较大的情况，比较适合的方式是将参数列表值存储在 CSV 数据文件中。
对于 CSV 数据文件，需要遵循如下几项约定的规则：
- CSV 文件中的第一行必须为参数名称，从第二行开始为参数值，每个（组）值占一行；
- 若同一个 CSV 文件中具有多个参数，则参数名称和数值的间隔符需实用英文逗号；
- 在 YAML/JSON 文件引用 CSV 文件时，文件路径为基于项目根目录（debugtalk.py 所在路径）的相对路径。
例如，user_id 的参数取值范围为 1001～2000，那么我们就可以创建 user_id.csv，并且在文件中按照如下形式进行描述。
然后在 YAML/JSON 测试用例文件中，就可以通过内置的 parameterize（可简写为 P）函数引用 CSV 文件。
假设项目的根目录下有 data 文件夹，user_id.csv 位于其中，那么 user_id.csv 的引用描述如下：
即 P 函数的参数（CSV 文件路径）是相对于项目根目录的相对路径。当然，这里也可以使用 CSV 文件在系统中的绝对路径，不过这样的话在项目路径变动时就会出现问题，因此推荐使用相对路径的形式。
关联参数&引用CSV文件
对于具有关联性的多个参数，例如 username 和 password，那么就可以创建 account.csv，并在文件中按照如下形式进行描述。
然后在 YAML/JSON 测试用例文件中，就可以通过内置的 parameterize（可简写为 P）函数引用 CSV 文件。
假设项目的根目录下有 data 文件夹，account.csv 位于其中，那么 account.csv 的引用描述如下：
需要说明的是，在 parameters 中指定的参数名称必须与 CSV 文件中第一行的参数名称一致，顺序可以不一致，参数个数也可以不一致。
例如，在 account.csv 文件中可以包含多个参数，username、password、phone、age：
而在 YAML/JSON 测试用例文件中指定参数时，可以只使用部分参数，并且参数顺序无需与 CSV 文件中参数名称的顺序一致。
独立参数 & 引用自定义函数
对于没有现成参数列表，或者需要更灵活的方式动态生成参数的情况，可以通过在 debugtalk.py 中自定义函数生成参数列表，并在 YAML/JSON 引用自定义函数的方式。
例如，若需对 user_id 进行参数化数据驱动，参数取值范围为 1001～1004，那么就可以在 debugtalk.py 中定义一个函数，返回参数列表。
然后，在 YAML/JSON 的 parameters 中就可以通过调用自定义函数的形式来指定数据源。
另外，通过函数的传参机制，还可以实现更灵活的参数生成功能，在调用函数时指定需要生成的参数个数。
关联参数 & 引用自定义函数
对于具有关联性的多个参数，实现方式也类似。 例如，在debugtalk.py中定义函数get_account，生成指定数量的账号密码参数列表。
在YAML/JSON的parameters中就可以调用自定义函数生成指定数量的参数列表
需要注意的是，在自定义函数中，生成的参数列表必须为 list of dict 的数据结构，该设计主要是为了与 CSV 文件的处理机制保持一致。
参数化运行
完成以上参数定义和数据源准备工作之后，参数化运行与普通测试用例的运行完全一致。 采用hrun命令运行自动化测试：
hrun tests/data/demo_parameters.yml
采用 locusts 命令运行性能测试：
locusts -f tests/data/demo_parameters.yml
区别在于，自动化测试时遍历一遍后会终止执行，性能测试时每个并发用户都会循环遍历所有参数。