以下是 unittest 和 pytest 框架的核心特点对比，归纳自官方文档及开发者实践反馈：
一、基础特性对比
| 特性 | unittest | pytest |
| 安装与依赖 | Python 标准库，无需安装 | 需 pip install pytest |
| 测试用例语法 | 强制继承 TestCase 类，方法名以 test_ 开头 | 普通函数即可，函数名以 test_ 开头 |
| 断言方式 | 需用 self.assertXxx()（如 assertEqual） | 支持原生 assert 语句，失败信息更详细 |
| 前置/后置处理 | 固定方法：setUp()/tearDown() | 灵活 Fixture 系统（@pytest.fixture） |
二、高级功能差异
1. 参数化测试
- unittest：需依赖第三方库（如 ddt）或手动循环实现参数化。
- pytest：原生支持 @pytest.mark.parametrize 装饰器，一键多数据驱动。
# pytest 参数化示例
@pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [(1,2,3), (0,5,5)])
def test_add(a, b, expected):
assert a + b == expected2. 插件生态
- unittest：插件少，扩展性有限（如报告生成需依赖 HTMLTestRunner）。
- pytest：核心优势，拥有丰富插件生态（如：pytest-xdist：分布式并行测试；pytest-html：生成 HTML 报告；pytest-rerunfailures：失败用例重试。
3. 测试发现与执行
- unittest：需手动指定测试目录或模块，或调用 unittest.main()。
- pytest：自动递归发现 test_*.py 文件及 test_* 函数/类。
4. 失败调试
- unittest：错误信息较简略（如 AssertionError: False is not True）。
- pytest：自动输出上下文（如变量值对比），调试效率更高。
三、适用场景建议
选择 unittest 的情况：
- 小型项目或简单测试需求；
- 需兼容 Python 标准库且不愿引入额外依赖；
- 团队熟悉 JUnit 风格（与 Java 测试框架相似）。
优先 pytest 的情况：
- 中大型项目追求高效维护；
- 需要参数化、自定义 Fixture 等高级功能；
- 依赖插件扩展（如并发执行、Allure 报告）。
性能提示：pytest 通过插件支持并行测试（如 pytest-xdist），显著缩短大规模用例执行时间。
四、总结关键区别
| 维度 | unittest | pytest |
| 语法简洁性 | 中等（需继承类） | 高（函数式） |
| 扩展灵活性 | 低 | 极高（插件生态） |
| 学习曲线 | 平缓（适合初学者） | 稍陡峭（功能复杂） |
| 项目适用性 | 轻量级场景 | 中大型工程化项目 |
可根据项目规模和团队技术栈灵活选型，二者也可共存（pytest 可直接运行 unittest 用例）。