conftest.py 是 pytest 框架中用于共享测试配置的核心文件，支持层级化管理和自动发现机制。以下是其核心作用及用法详解：
1. 共享 Fixture
作用：定义公共测试夹具（Fixture），供多个测试模块复用，避免重复代码。
示例：
# conftest.py import pytest @pytest.fixture(scope="session") def database_connection(): conn = create_db_connection() yield conn conn.close()使用范围：
同级目录及所有子目录的测试文件均可使用该 Fixture。
不同层级的
conftest.py中 Fixture 按就近原则覆盖。
作用域
- function默认作用域
- class
- module
- package
- session
-
setup函数和teardown函数
如果想在测试用例或者测试类执行前后都加上重复执行的代码，例如：
使用setup 函数完成初始化测试环境：在测试用例执行前完成准备工作，例如创建数据库连接、生成测试数据、启动浏览器等；
使用teardown函数完成清理测试环境：在测试用例执行后释放资源，例如关闭数据库连接、删除临时文件、释放内存
pytest 支持多层级作用域，不同层级的 setup/teardown 按以下顺序执行：
会话级（Session）
通过 setup_session/teardown_session 实现，整个测试会话（所有模块）执行一次。
适用场景：全局资源初始化（如启动服务集群）。
模块级（Module）
使用 setup_module/teardown_module，单个 .py 文件执行前后各运行一次。
示例：加载测试数据。
类级（Class）
通过 setup_class/teardown_class 实现，每个测试类执行一次。
适用场景：初始化类内共享资源（如日志对象、API 请求客户端）。
方法级（Method）
使用 setup_method/teardown_method，每个测试方法（类中的函数）执行前后运行。
示例每个用例创建独立浏览器实例。
函数级（Function）
通过 setup_function/teardown_function 实现，适用于类外的独立测试函数。
适用场景：函数级数据准备（如参数化测试输入）
代码demo如下：
class TestCase():
def setup_class(self):
print("====整个测试类开始前只执行一次setup_class====")
def teardown_class(self):
print("====整个测试类结束后只执行一次teardown_class====")
def setup_method(self):
print("==类里面每个用例执行前都会执行setup_method==")
def teardown_method(self):
print("==类里面每个用例结束后都会执行teardown_method==")
def test_1(self):
print("测试功能点1")
def test_2(self):
print("测试功能点2")
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-q", "-s"])输出
============================= test session starts =============================
collecting ... collected 2 items
test_fixture1.py::TestCase::test_1 ====整个测试类开始前只执行一次setup_class====
==类里面每个用例执行前都会执行setup_method==
PASSED [ 50%]测试功能点1
==类里面每个用例结束后都会执行teardown_method==
test_fixture1.py::TestCase::test_2 ==类里面每个用例执行前都会执行setup_method==
PASSED [100%]测试功能点2
==类里面每个用例结束后都会执行teardown_method==
====整个测试类结束后只执行一次teardown_class====
============================== 2 passed in 0.03s ==============================
使用conftest.py实现setup 函数和teardown函数的功能
在conftest.py编写代码如下：
import pytest
@pytest.fixture(scope="function")
def fixture_method():
print("==类里面每个用例执行前都会执行setup_method==")
yield
print("==类里面每个用例结束后都会执行teardown_method==")
@pytest.fixture(scope="class")
def fixture_class():
print("====整个测试类开始前只执行一次setup_class====")
yield
print("====整个测试类结束后只执行一次teardown_class====")
测试用例py文件代码如下：
import pytest
class TestCase():
def test_1(self,fixture_method,fixture_class):
print("测试功能点1")
def test_2(self,fixture_method,fixture_class):
print("测试功能点2")
if __name__ == '__main__':
pytest.main(["-q", "-s"])
很显然测试用例中的代码看起来，清爽了很多很多，执行代码会有同样的效果
2. 层级化配置
目录结构示例：
project/ ├── conftest.py # 作用范围：全局 └── tests/ ├── conftest.py # 作用范围：tests 目录 └── subdir/ ├── conftest.py # 作用范围：subdir 目录 └── test_b.py优先级：子目录的
conftest.py优先级高于父目录，同名 Fixture 会被覆盖。
3. 钩子函数（Hooks）
自定义 pytest 行为：Pytest 提供了丰富的钩子函数（Hook），允许在测试生命周期不同阶段进行自定义扩展。
关于钩子函数，大家可以参考文章：
4. 自动发现机制
文件名固定：必须命名为
conftest.py，否则 pytest 无法识别。无需导入：Fixture 和钩子函数会被 pytest 自动发现，测试文件直接通过名称引用。
5. 其他用途
插件加载：在
conftest.py中初始化插件或外部库。全局配置：设置全局变量、环境变量或模拟外部服务。
示例场景
假设需要为 API 测试提供鉴权 Token：
# conftest.py
import pytest
@pytest.fixture(scope="module")
def auth_token():
token = get_token_from_api()
return token
测试文件直接使用：
# test_api.py
def test_user_profile(auth_token):
headers = {"Authorization": f"Bearer {auth_token}"}
response = call_api(headers)
assert response.status_code == 200
总结
核心价值：通过
conftest.py实现测试配置的模块化、复用和层级管理。适用场景：共享 Fixture、自定义钩子、环境配置、插件集成等。
最佳实践：将通用配置放在高层级
conftest.py，局部配置放在子目录中。