pytest-ordering 不支持真正自定义执行顺序，仅提供有限相对优先级控制；@pytest.mark.run(order=...) 常因参数化、继承或动态生成导致标记丢失；未标注测试默认归入 order=0 组，按原始发现顺序执行；替代方案是用 pytest_collection_modifyitems 钩子直接干预收集流程实现精准排序。
pytest-ordering 不能真正“自定义”执行顺序，它只支持有限的相对优先级控制（比如 @pytest.mark.run(order=...)），不支持按函数名、参数或运行时条件动态排序。
为什么 @pytest.mark.run(order=...) 常常失效？
这个插件依赖 pytest 的收集阶段对测试函数打标记，但一旦测试用例来自参数化（@pytest.mark.parametrize）、继承自基类、或被 pytest_generate_tests 动态生成，order 标记就可能丢失或应用错位。
- 参数化生成的每个用例会得到独立的节点 ID，但
@pytest.mark.run只能加在原始函数上，无法逐个指定子用例顺序 - 如果多个测试函数没显式标
order，它们会按 pytest 默认的文件/函数名顺序执行，不是“无序”，而是“未覆盖的默认顺序” - 插件不处理 fixture 依赖关系，
order=1的测试若依赖order=5才 setup 的 fixture，仍会报 fixture not ready 错误
pytest-ordering 的 order 参数实际行为
它只定义测试函数之间的相对位置，数值越小越靠前；相同数值的测试按原始发现顺序排列；未标注的测试统一归到 order=0 组（不是“最后”，而是“中间默认组”）。
-
@pytest.mark.run(order=-1)→ 比所有未标或order=0的测试更早执行 -
@pytest.mark.run(order=10)→ 比order=5晚，但比未标注的测试早（因为未标注 ≡order=0） - 两个都写
order=0的测试，执行顺序取决于它们在文件里定义的先后，不是随机
示例：
@pytest.mark.run(order=-1)
def test_setup():
pass
<p>def test_main(): # implicit order=0
pass</p><p>@pytest.mark.run(order=1)
def test_cleanup():
pass
</p>
执行顺序是：test_setup → test_main → test_cleanup（不是 -1 → 0 → 1 数值顺序，而是分组后组内保持原序）。
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替代方案：用 pytest_collection_modifyitems 真正接管顺序
如果确实需要按命名规则、标签组合、甚至外部配置文件决定顺序，直接 hook 收集结果更可靠，且兼容参数化和 fixture。
- 在
conftest.py中实现pytest_collection_modifyitems - 遍历
items列表，用item.name或item.get_closest_marker("priority")提取排序依据 - 调用
items.sort(key=...)，注意 key 函数必须稳定（避免同一测试多次运行顺序不同） - 不要在排序逻辑里调用
item.own_markers以外的运行时属性，此时 fixture 尚未 setup
简单示例（按测试名后缀数字排序）：
def pytest_collection_modifyitems(items):
items.sort(key=lambda x: int(x.name.split("_")[-1]) if x.name.endswith(tuple(str(i) for i in range(10))) else 999)
真正可控的顺序控制得绕过插件，直接干预 pytest 的 collection 流程；而 pytest-ordering 更适合“少量关键测试微调先后”的场景，别指望它撑起整套流程编排。
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