Monkeypatch 是 pytest 提供的临时打补丁工具，本质为 fixture，仅在测试函数或类作用域内生效且自动清理；必须作为参数传入，不可在模块顶层使用，环境变量修改用 setenv/delenv，属性打补丁优先用 setattr，注意路径引用和描述符限制。
Monkeypatch 是 pytest 提供的临时打补丁工具，不是 Python 自带的
它本质是 pytest.fixture，只在测试函数或类作用域内生效，退出即还原。别把它和 unittest.mock.patch 混用——后者需要手动管理生命周期，而 monkeypatch 自动清理，写错地方（比如放在模块顶层）会直接报 ValueError: monkeypatch can only be used as a fixture。
常见错误现象：在 conftest.py 里直接调用 monkeypatch.setenv() 报错；或者在测试函数外使用 monkeypatch 变量，提示未定义。
- 必须作为参数传入测试函数，如
def test_something(monkeypatch): - 不能在
@pytest.mark.parametrize外部提前 patch，否则 patch 时机错乱 - 若需跨多个测试复用 patch，应封装成自定义 fixture，而非反复写
monkeypatch.setattr()
修改环境变量要用 monkeypatch.setenv()，不是 os.environ.update()
os.environ.update() 是永久修改，会影响后续其他测试，且无法自动回滚；monkeypatch.setenv() 才是安全的。尤其在 CI 环境中，残留的 os.environ 变更可能让下游测试读到错误配置。
使用场景：测试依赖 DEBUG=True 或 API_URL 的初始化逻辑。
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monkeypatch.setenv("DEBUG", "1")—— 字符串值，别传布尔或数字 - 要删环境变量，用
monkeypatch.delenv("CACHE_DIR", raising=False)，加raising=False避免键不存在时报错 - 注意大小写：Windows 下环境变量不区分大小写，Linux/macOS 区分，测试时最好按目标平台习惯写
给类属性或模块变量打补丁，优先用 monkeypatch.setattr() 而非重赋值
直接写 some_module.CONST = "new" 看似简单，但一旦测试失败或跳过，这个修改就留在内存里了，污染其他测试。而 monkeypatch.setattr() 保证还原。
参数差异很关键：第一个参数可以是模块对象、类、字符串路径；第二个是属性名（字符串）；第三个是新值。
- 改模块级变量：
monkeypatch.setattr("requests.get", mock_get)（字符串路径） - 改类属性：
monkeypatch.setattr(MyClass, "timeout", 0.1)（传类对象 + 属性名） - 改实例属性？不行——
monkeypatch不支持实例绑定，得用mock.patch.object(instance, "attr") - 想 patch 一个函数但保留原行为？用
lambda *a, **kw: original_func(*a, **kw) + 1，别漏掉**kw
patch 对象方法时，monkeypatch.setattr() 和 mock.patch() 行为不同
对实例方法 patch，monkeypatch.setattr(obj, "method", new_func) 是直接替换实例上的绑定方法，但不会影响同类其他实例；而 mock.patch.object(cls, "method") 是 patch 类本身，所有实例都受影响。选哪个取决于你测试的是“某个具体对象的行为”还是“整个类的契约”。
容易踩的坑：用 monkeypatch.setattr() 去 patch 类方法（比如 monkeypatch.setattr(str, "upper", lambda s: "HELLO")），这实际无效——因为 str.upper 是描述符，不是普通属性，得用 mock.patch。
- patch 实例方法 → 用
monkeypatch.setattr(instance, "method", ...) - patch 类方法 / 静态方法 / 内置类型方法 → 用
mock.patch更可靠 - patch 后调用被测函数时，确保该函数确实从被 patch 的对象上取方法，而不是缓存了旧引用
最常被忽略的一点：monkeypatch 不会拦截已导入的引用。比如模块 A 里写了 from os import environ，你在测试里 monkeypatch.setenv() 改的是 os.environ，但 A 模块用的却是本地 environ 变量——这时候 patch 失效。得去 patch A 模块里的 environ，而不是 os.environ。
