pytest fixture需用@pytest.fixture装饰，yield分隔准备与清理，作用域按需设置，依赖通过参数声明，共享需放conftest.py，配置应解耦避免硬编码。
pytest fixture 怎么写才能自动准备测试数据
fixture 不是装饰器，也不是函数调用时手动传的参数——它是 pytest 在运行测试前自动注入的依赖。写错位置或漏掉 yield，数据就只准备不清理。
- 必须用
@pytest.fixture装饰，且函数名会被当成 fixture 名被测试函数直接当参数接收 - 需要清理资源（比如临时文件、数据库连接）时，用
yield分隔准备和清理逻辑；只准备不清理就用return - 作用域别乱设：
scope="function"（默认）每次测试都重来，scope="session"整个测试会话只跑一次，适合启动 HTTP 服务这类开销大的操作 - 别在 fixture 里写
assert或抛异常：pytest 会把这当成 fixture 初始化失败，报FixtureLookupError或ValueError，而不是测试失败
fixture 之间怎么互相依赖
一个 fixture 可以把另一个 fixture 当参数传进来，pytest 会自动按依赖顺序执行。但循环依赖会导致 CircularReferenceError，而且容易让初始化逻辑变得隐晦难调试。
- 依赖写法就是普通函数参数：
def db_session(tmpdir):→def user_in_db(db_session):，pytest 自动识别db_session是 fixture - 避免跨层级强依赖：比如
user_in_db依赖db_session没问题，但如果它还隐式依赖某个全局 mock，就很难单独复现 - 参数化 fixture 别套太深：用
params=[...]做数据驱动时，如果被依赖的 fixture 也参数化，组合爆炸会让测试数量翻倍，还容易漏覆盖
为什么测试跑着跑着突然找不到 fixture
常见原因是作用域和定义位置不匹配。pytest 查找 fixture 的规则很严格：先找测试函数所在模块，再找 conftest.py，最后找更上层的 conftest.py，但不会跨包搜，也不会自动 import。
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- fixture 定义在
test_*.py文件里 → 只对本文件有效 - 想跨文件共享？必须放在
conftest.py中，且该文件需和测试文件在同一目录或父目录 - 名字拼错、大小写不对、或者用了下划线但调用时写成驼峰（比如定义了
api_client却写成ApiClient）都会触发FixtureLookupError: fixture 'xxx' not found - 如果用了
autouse=True却没意识到它会对整个作用域内所有测试生效，可能意外干扰其他测试的环境状态
测试环境变量和配置怎么安全注入到 fixture 里
硬编码路径、URL 或 token 到 fixture 里等于把密码写进 Git。得靠 pytest 的命令行参数或环境变量机制解耦，否则本地能过 CI 直接挂。
- 用
pytest_addoption在conftest.py里注册自定义参数，比如--env=staging，然后在 fixture 里通过request.config.getoption("--env")拿值 - 敏感配置（如数据库密码）走系统环境变量，fixture 里用
os.getenv("DB_PASSWORD", "default")，千万别写死 - 配置文件（如
config.yaml）路径要用tmpdir或pytest-datadir插件提供的路径，避免测试写到真实/etc或用户家目录下 - 别在 fixture 里改
sys.path或os.chdir()：会影响后续测试的模块导入行为，尤其在并行执行（-n auto）时出问题更隐蔽
最常被忽略的是 fixture 的执行时机——它在测试函数「进入」前就完成了，但如果你在 fixture 里启动了一个后台进程（比如 subprocess.Popen），却没等它真正 ready 就开始发请求，那测试大概率随机失败。这时候得加健康检查逻辑，而不是单纯 sleep。
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