真实数据常因字段缺失、接口变更、浮点精度、时区不一致导致测试通过但线上出错；应显式校验字段存在性、用真实响应做mock、math.isclose比较浮点数、统一utc时区构造时间。
测试数据太“干净”，真实数据一跑就报 KeyError
测试时用的是手写的字典或 JSON 片段，字段全、类型稳；线上一读 CSV 或 API 返回，data['user_id'] 直接炸——因为有些记录压根没这个 key，或者值是 None。
根本原因不是数据“脏”，而是测试没覆盖「字段缺失」这个最常见现实场景。
- 写断言前先用
assert 'user_id' in data或data.get('user_id') is not None显式检查，别依赖data['user_id'] - 生成测试数据时，用
random.choice([True, False])控制 20%～30% 的样本故意缺关键字段 - 如果用
pandas，注意df['user_id'].values在列不存在时抛KeyError，而df.get('user_id')返回None，更贴近真实容错逻辑
pytest 里 mock 的返回值和真实 API 响应结构不一致
mock 一个 requests.get，返回 {'result': [...], 'code': 0}；但真实接口某天加了 'meta' 字段，或把 'result' 改成 'items'，测试照过，代码上线就挂。
这不是 mock 写得不好，是 mock 没跟真实响应做双向对齐。
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- 上线前抓一次真实响应存为
tests/fixtures/api_v2_user.json，测试时用json.load()读它来构造 mock 返回值 - 在 CI 中加一步：用
jsonschema验证 mock 数据是否符合当前接口的 OpenAPI schema（哪怕只是简单校验字段名） - 避免在 test 文件里硬编码结构，比如不要写
mock_resp.json.return_value = {'data': {...}}，改用load_json_fixture('user_list_response.json')
浮点数精度导致测试通过、生产计算结果偏差
测试用 0.1 + 0.2 == 0.3 断言，本地过；但真实数据来自数据库 float 列或 C++ 服务返回的二进制 float，实际值是 0.30000000000000004，断言失败，或后续聚合出错。
Python 的 float 和数据库/其他语言的 float 表示方式一致，但输入源不同，舍入路径就不同。
- 测试中所有浮点比较改用
math.isclose(a, b, abs_tol=1e-9)，别用== - 从数据库读数值时，优先用
Decimal（如cursor.execute("SELECT CAST(price AS DECIMAL) FROM ...")），避免 float 中间态 - 如果必须用 float，确保测试数据也走同一套解析逻辑——比如别手工写
0.1，而是从同一条 SQL 或同一个 CSV 解析器加载
时间字段在测试和生产环境时区行为不一致
本地测试用 datetime.now()，UTC 时间戳硬编码进 fixture；生产环境服务器在东八区，datetime.now() 返回带 +08:00 的 datetime，一比对就错，尤其涉及 timedelta 计算或数据库 TIMESTAMP WITH TIME ZONE。
问题不在“用不用 timezone”，而在「测试数据的时间语义」和「生产时间上下文」没对齐。
- 所有测试中的时间构造统一用
datetime(2024, 5, 1, 12, 0, 0, tzinfo=timezone.utc)，显式带 tzinfo，不依赖系统时区 - 避免用
time.time()或datetime.utcnow()（后者已弃用），改用datetime.now(timezone.utc) - 如果业务逻辑本身要处理本地时间（如“今天 0 点”），测试时明确传入
timezone(timedelta(hours=8))，而不是靠环境变量或系统设置隐式生效
真实数据从来不会配合你的测试假设出现。最危险的不是报错，是静默偏差——比如金额少算 0.0001 元、时间窗口漏掉 1 秒、字段缺失被默认值掩盖。盯住数据源头的表示形式，比盯住代码逻辑更管用。
