在pytest测试中如何安全定义并复用共享测试对象？

针对你在测试中重复定义字典、担心全局字典被修改污染的问题，以下是几种实用的解决方案，按推荐优先级排序：

1. 使用pytest Fixture（最推荐） #

Fixture是pytest的核心特性，默认每个测试函数都会生成全新的实例，天然隔离测试间的修改，完全解决污染问题。

import pytest

@pytest.fixture
def test_dict():
    # 在这里定义基础字典，每个测试调用时都会返回新的对象
    return {
        "key1": "value1",
        "key2": 2,
        "key3": ["a", "b"]
    }

# 测试函数直接注入fixture即可使用
def test_foo_modify_key(test_dict):
    test_dict["key1"] = "modified_value"
    assert foo(test_dict) == "modified_result"

def test_foo_original_state(test_dict):
    # 这里的test_dict是全新的，不受上一个测试的修改影响
    assert test_dict["key1"] == "value1"
    assert foo(test_dict) == "original_result"

如果需要在多个测试模块复用这个fixture，可以把它放到conftest.py文件中，无需导入就能在所有测试函数里使用。

2. 定义工厂函数 #

如果需要灵活生成带自定义参数的字典，工厂函数是不错的选择——每次调用都会返回新的字典实例，同时支持按需修改初始值。

def create_test_dict(custom_updates=None):
    base_dict = {
        "key1": "value1",
        "key2": 2,
        "key3": ["a", "b"]
    }
    if custom_updates:
        base_dict.update(custom_updates)
    return base_dict

def test_foo_with_custom_key():
    test_dict = create_test_dict({"key2": 100})
    assert foo(test_dict) == "custom_result"

def test_foo_default():
    test_dict = create_test_dict()
    assert foo(test_dict) == "default_result"

3. 全局字典 + 深拷贝（备选方案） #

如果一定要用全局变量存储基础字典，每次测试前通过深拷贝生成新实例，避免修改原全局对象。注意必须用deepcopy，因为字典中的可变对象（比如列表、嵌套字典）用浅拷贝会共享引用，依然会污染原数据。

import copy

# 全局存储基础模板，只做读取不直接修改
_BASE_TEST_DICT = {
    "key1": "value1",
    "key2": 2,
    "key3": ["a", "b"]
}

def test_foo_modify_nested():
    test_dict = copy.deepcopy(_BASE_TEST_DICT)
    test_dict["key3"].append("c")
    assert foo(test_dict) == "nested_modified_result"

def test_foo_original_nested():
    test_dict = copy.deepcopy(_BASE_TEST_DICT)
    # 这里的key3还是初始的["a", "b"]
    assert test_dict["key3"] == ["a", "b"]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Álvaro A. Gutiérrez-Vargas