tmp_path不能自动清理全局变量，因为它仅隔离文件系统路径，不干预python命名空间；全局变量（如配置、日志、缓存）若在模块顶层初始化或硬编码绝对路径，会跨测试复用旧值，导致状态污染。
为什么 pytest 的 tmp_path 不能自动清理全局变量？
因为 tmp_path 只管文件系统隔离，不碰 Python 的命名空间。如果你在测试前把某个全局变量（比如 CONFIG_PATH 或 logger.handlers）指向了真实路径或单例对象，后续测试即使用了不同的 tmp_path，那个变量还指着旧值——污染就发生了。
常见现象：test_a 写了 config.load('/tmp/old')，test_b 用 tmp_path / "config.yaml"，但 config 模块里缓存的路径/内容没重置，直接读错文件或复用旧状态。
- 全局变量污染和
tmp_path是正交问题：一个在内存，一个在磁盘 -
tmp_path每次测试确实新建目录、自动清理，但不会 reload 模块、不会重置模块级变量 - 最容易被忽略的是 logging、config、cache 类模块，它们常在模块顶层初始化单例
如何在每个测试前重置关键全局变量？
用 pytest.fixture(autouse=True) 配合 importlib.reload() 或显式重置。别依赖“测试顺序”或“手动清空”，pytest 不保证执行顺序，且 autouse fixture 会自动注入所有测试。
示例：重置一个加载配置的模块
import importlib import pytest <p>@pytest.fixture(autouse=True) def reset_config_module(): import config # 假设这是你的配置模块 importlib.reload(config) # 强制重新执行模块顶层代码 yield</p><h1>如果需要，这里可加 teardown 清理（如关闭临时 handler）</h1><p></p>
- 只对真正有副作用的模块 reload；频繁 reload 会影响性能，但测试中可接受
- 如果模块里用了
os.chdir()或修改了sys.path，也要在 fixture 中还原 - 避免 reload 标准库或深度依赖的第三方模块（如
requests），可能引发不可预知行为
用 tmp_path 时怎样避免“路径写死”导致的隐性污染？
污染常来自测试代码里硬编码路径，比如 open("/tmp/test.db", "w") —— 这完全绕过了 tmp_path，多个测试共用同一路径，互相覆盖。
正确做法：所有 I/O 必须基于 tmp_path 构造，且优先用 tmp_path 而非 tmp_path_factory（后者适合跨测试共享，反而容易引入耦合）。
- 错误写法：
Path("/tmp/data.json").write_text(...) - 正确写法：
(tmp_path / "data.json").write_text(...) - 如果函数内部必须接收路径，就传
str(tmp_path / "xxx")，而不是拼字符串 - 检查日志、缓存、数据库连接等是否也悄悄用了绝对路径——它们比文件更难发现
logging 和 tempfile 模块特别容易踩坑
这两个模块的默认行为会偷偷逃出 tmp_path 隔离：logging 默认往 stderr 或固定文件写；tempfile.mktemp() 生成的路径不归属 tmp_path，且已被弃用。
解决方式：
- logging：在 autouse fixture 中调用
logging.getLogger().handlers.clear()，并确保所有 handler 的baseFilename显式设为tmp_path / "app.log" - tempfile：彻底禁用
mktemp()；改用tempfile.NamedTemporaryFile(dir=tmp_path)或直接用tmp_path / "xxx" - 注意：某些库（如
pandas.read_csv()）内部可能调用tempfile，需查文档确认是否支持传入tempdir参数
真正的隔离不是靠一个 tmp_path 参数，而是整条数据流——从路径生成、到模块初始化、再到运行时 IO——都得串在同一个临时上下文里。漏掉任意一环，污染就藏在你以为已经干净的地方。
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