pytest-check 在 Python 3.9+ 中“看起来没效果”是因为默认为硬断言，需显式启用 --check 开关才能开启软断言模式实现多重检查收集，否则失败即终止；它不支持原生类型提示语法用于运行时类型检查，也不支持异步断言。
pytest-check 本身不支持 Python 3.9+ 的原生类型提示语法（如 list[str]）直接用于断言参数推导，但可以正常使用——关键在于别误以为它能自动捕获所有异常并汇总，它只是把失败收集起来延迟抛出。
为什么 pytest-check 在 Python 3.9+ 里“看起来没效果”？
常见现象是：写了多个 check.equal()，但测试一失败就停，根本没执行后面的检查。这不是版本兼容问题，而是没启用 pytest-check 的“软断言模式”——它默认仍是硬断言（即失败立刻 raise），必须显式开启收集。
- pytest-check 不修改 pytest 默认行为，需通过
--tb=short或配置addopts配合使用 - Python 3.9+ 中若用了
from __future__ import annotations，check.is_instance()等依赖运行时类型检查的断言可能因类型未解析而失效 - pytest 7.0+ 默认禁用旧插件 hook，确保安装的是
pytest-check>=2.2.0（支持 pytest 7+）
如何正确启用多重断言收集？
核心是让 pytest 运行时加载 pytest-check 插件，并避免提前退出。最简方式是在命令行加 --check 参数：
pytest test_example.py --check
或在 pyproject.toml 中声明：
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[tool.pytest.ini_options] addopts = ["--check"]
-
--check是开关，不是可选参数名；没它，所有check.xxx()行为等同于普通 assert - 不推荐用
@pytest.mark.check装饰单个测试函数——它只对当前函数生效，且容易漏写 - 如果用 pytest-xdist 并行执行，
--check仍有效，但失败汇总仅限单个 worker 内
check.equal() 和 check.is_in() 在复杂数据结构中怎么用才不踩坑？
pytest-check 的断言函数不递归深比较，默认只做浅层相等判断。例如 check.equal(a, b) 对字典或嵌套列表会直接调用 ==，但错误信息不展示差异细节。
- 对字典建议拆成字段级检查：
check.equal(resp["code"], 200)、check.is_in("data", resp) - 避免
check.equal(big_dict1, big_dict2)—— 失败时只报AssertionError，没 diff 输出 -
check.is_instance(obj, list)在 Python 3.9+ 中若注解用了list[str]，运行时实际传入的是list，类型检查会通过；但check.is_instance(obj, list[str])会报NameError（因为字符串化注解未被 eval）
替代方案：什么时候该放弃 pytest-check 改用 pytest-asyncio + 自定义收集？
当测试涉及异步逻辑、或需要和 fixture 深度耦合（比如每个 check 都要依赖数据库连接），pytest-check 的同步收集机制会阻塞 event loop，且无法在 fixture teardown 中触发检查。
- 此时更稳妥的做法是用普通
assert+ try/except 手动收集失败消息，最后统一 raise：errors = [] try: assert len(items) == 3 except AssertionError as e: errors.append(f"item count failed: {e}") try: assert "admin" in roles except AssertionError as e: errors.append(f"role missing: {e}") if errors: raise AssertionError("\n".join(errors)) - pytest-check 不支持 async def 测试函数内的 await 表达式断言（如
await check.equal(...)），语法直接报错 - 它的失败堆栈指向
check.xxx()调用行，而非原始 assert 行——调试时可能多跳一层
真正决定是否用 pytest-check 的，不是 Python 版本，而是你愿不愿意为“一次看到所有失败”付出配置成本和语义限制。它适合简单同步断言场景，一旦逻辑变重，手动收集反而更可控。
