Python 测试模式

要解决什么问题

Python 项目一旦进入协作与持续交付，没有可重复的测试往往意味着回归只能靠手工点、重构不敢动、CI 只能跑 lint。常见痛点包括：外部 API/数据库难以隔离、异步与并发行为难断言、fixture 组织混乱导致用例互相污染，以及「先写代码再补测」带来的设计债。

技能如何帮你落地

本技能围绕 pytest 生态，把单元测试、集成测试与 TDD 放在同一套叙事里，而不是零散技巧清单：

• Fixtures 与测试基础设施：如何分层组织 conftest.py、共享资源与作用域，避免每个文件重复造轮子。
• Mock 与外部依赖：对 HTTP 客户端、消息队列、第三方 SDK 做替身，让用例在本地与 CI 中稳定运行。
• 参数化与表驱动：用 @pytest.mark.parametrize 覆盖边界条件，减少复制粘贴的断言块。
• 异步与并发：针对 async 代码与多线程/协程场景，说明可操作的断言与隔离方式。
• 集成与数据库：在可控环境（事务回滚、测试库、容器化）下验证仓储层与 API 行为。
• 属性测试与失败调试：在需要时引入基于属性的思路，并给出定位 flaky 与失败用例的步骤。

更细的代码模式与示例见技能附带的 resources/implementation-playbook.md；使用时应先明确目标、约束与输入，再按步骤验证结果。

适用边界

任务与 Python 测试无关、或需要本技能范围外的专用框架（例如非 Python 栈、纯前端 E2E 专用工具链）时，不必强行套用。技能侧重模式与工程实践，不会替代你对业务域测试策略的最终决策。