pytest中fixture复用需严守生命周期与作用域：默认用function级，避免全局状态污染；依赖名须严格匹配；测试数据优先用factory_boy解耦模型约束；跨模块复用仅通过conftest.py自动查找，禁用直接import；mock统一用pytest-mock的mocker fixture确保自动清理。
pytest 中 fixture 复用：别直接写全局变量
测试代码复用最常踩的坑，是把共享逻辑塞进 conftest.py 里就以为万事大吉。fixture 不是函数集合，它有明确的生命周期和作用域约束。
常见错误现象：AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'id'，往往是因为 fixture 返回了 None 却被当成对象用了；或者多个测试并发跑时状态污染，比如数据库连接被提前 close。
- 作用域选
scope="function"是默认且最安全的起点；只有确认无副作用、纯计算类逻辑（如生成固定 token），才考虑scope="session" - fixture 函数体内避免直接操作外部状态（如修改全局字典、写文件）；要用就封装在
yield块里，确保 teardown 可靠 - 依赖其他 fixture 时，参数名必须和被依赖 fixture 的函数名完全一致，大小写敏感，拼错就静默 fallback 成
None
测试数据生成：用 factory_boy 而不是手写 dict
手动拼 {'name': 'test', 'email': 't@e.st', 'created_at': datetime.now()} 看似快，但一改字段类型或新增校验，所有测试都得同步修，复用性反而最低。
factory_boy 的核心价值不是“少写几行”，而是把模型约束和测试数据解耦。你改了 Django Model 的 email 字段为 UniqueConstraint，只需更新 UserFactory，不用翻遍所有 test_*.py。
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使用模板与程序分离的方式构建，依靠专门设计的数据库操作类实现数据库存取，具有专有错误处理模块，通过 Email 实时报告数据库错误，除具有满足购物需要的全部功能外，成新商城购物系统还对购物系统体系做了丰富的扩展，全新设计的搜索功能，自定义成新商城购物系统代码功能代码已经全面优化，杜绝SQL注入漏洞前台测试用户名：admin密码：admin888后台管理员名：admin密码：admin888
-
UserFactory.build()生成未保存实例，适合单元测试；UserFactory.create()才真正落库，适合集成测试 - 避免在 factory 中调用耗时操作（如发邮件、调外部 API），这类行为应由 fixture 显式控制启停
- 不同测试场景用
params或class Params定义变体，而不是复制粘贴整个 factory 类
跨模块测试复用：通过 conftest.py 暴露 fixture，而非 import
看到同事在 test_api.py 里 from tests.unit.conftest import db_session，基本可以判定后续会出问题——pytest 的 fixture 查找机制不走 Python import 路径，硬导会绕过作用域管理，导致 fixture 不执行 setup/teardown。
正确路径只有一条：把 fixture 函数放在 conftest.py 中，并确保该文件位于测试模块的父目录下（pytest 自动向上查找）。子目录可再放自己的 conftest.py 覆盖或扩展。
- 同名 fixture 在更近的
conftest.py中会覆盖外层定义，这是可控的覆盖，不是冲突 - 如果需要“有条件启用”某个 fixture（比如只在 CI 环境加载 mock），用
if os.getenv('CI'):判断，别试图用 pytest 配置项动态注册 - 不要在
conftest.py里写业务逻辑或 import 应用代码的 models —— 它只负责测试上下文，不是启动器
mock 复用：用 pytest-mock 插件，别自己 patch
手写 @patch('xxx.yyy.func') 看起来直观，但一旦测试类继承、fixture 嵌套、作用域混用，patch 就容易漏掉或重复，mock 对象状态混乱，报错信息还指向 patch 行而不是真实调用点。
pytest-mock 提供的 mocker fixture 是绑定到每个测试函数的，自动 cleanup，且支持链式调用，比如 mocker.patch.object(cls, 'method').return_value = 42，比原生 patch 更贴近测试意图。
- mock 对象尽量只 stub 必需返回值，别过度配置 side_effect；复杂逻辑应抽成真实 helper 函数再 mock 其调用
- 对异步函数 mock，必须用
mocker.patch('mod.async_func', new_callable=AsyncMock)，普通Mock无法 await - 不要 mock 内置函数（如
open,print）除非必要；优先考虑重写测试路径（比如用临时目录 +tmp_pathfixture 替代 mock 文件系统）
复用的本质不是“写一次用多次”，而是“改一处，全量生效”。越想省事跳过作用域、生命周期、边界条件的判断，后面 debug 花的时间越不成比例。fixture 名、factory 类名、conftest 位置，这些看着琐碎的约定，其实是隔离变化的最小单位。
