冒烟测试需用 @pytest.mark.smoke 显式标记函数级用例并注册标记，通过 pytest -m smoke 运行；须满足单例≤2秒、零外部依赖、状态独立，且随业务持续维护标记。
冒烟测试不是 pytest 的内置概念，它只是用 pytest 执行一组轻量、高优先级的测试用例——关键在于怎么选、怎么跑、怎么防漏。
如何标记和筛选冒烟测试用例
pytest 本身不区分“冒烟”或“回归”，靠 @pytest.mark.smoke 这类自定义标记来归类。必须显式标记，否则 pytest 不知道哪些算冒烟项。
- 在测试函数上方加
@pytest.mark.smoke（推荐统一放在conftest.py中注册该标记，避免警告） - 不建议用文件名（如
test_smoke_*.py）做判断——容易误伤，也不利于跨模块组织 - 标记粒度建议到函数级，而非类级；有些方法稳定、有些不稳定，混在一起会降低冒烟有效性
如何只运行冒烟测试
用 -m smoke 是最直接的方式，但要注意默认行为会跳过未标记的测试——哪怕它们逻辑上也该进冒烟集。
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- 执行命令：
pytest -m smoke - 若想同时运行多个标记（比如 smoke + fast），用
-m "smoke and fast"（注意引号） - 加
--strict-markers可防止拼错标记名（如写成smok）却静默忽略 - 别依赖
pytest.ini里的markers = smoke自动启用——它只做声明，不改变运行逻辑
冒烟测试常被忽略的三个硬约束
冒烟测试失败意味着阻断后续流程，但它本身不能成为质量兜底手段，必须守住边界。
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- 单个用例执行时间建议 ≤ 2 秒；超时的应拆出或降级——
--timeout=3可配合pytest-timeout插件强制中断 - 禁止访问外部服务（数据库、HTTP 接口等），一律 mock；否则 CI 环境不稳定会导致冒烟误报
- 不依赖 fixture 的复杂状态链（如
setup_user → setup_order → setup_payment）；冒烟用例应尽量独立、可并行
真正难的不是跑起来，而是持续维护哪些算“冒烟”——业务逻辑一变，@pytest.mark.smoke 得同步更新，否则它就只是个装饰。
