源码注释：
def fixture(scope="function", params=None, autouse=False, ids=None, name=None):
"""这是一个标记工厂函数的装饰器.
不管是否带有参数，这个装饰器是用来定义一个fixture函数.
fixture函数的函数名被引用后，能够在运行测试用例前被调用:
测试模块或类可以使用pytest.marker.usefixtures(fixturename)来标记.
测试用例函数可以直接使用被装饰的fixture名称，作为测试函数的输入参数，在这种情况下，
fixture函数将返回一个fixture实例来注入测试用例函数，即作为入参传递。
fixture可以使用‘return’或者‘yield’语句来返回他们的值.使用‘yield’时，
‘yield’语句后的代码块将作为teardown代码执行，不管测试结果如何，必须只生成一次，
也就是说yield语句后的代码只有在最后一次调用后执行.
:参数 scope: 共享scope范围的fixture, 有以下几种：
``"function"`` (默认), ``"class"``, ``"module"``,
``"session"``,``"package"``(实验中) .
:参数 params: 一个可选的参数列表，能够使得fixture函数的多次调用和所有测试用例函数使用它.
:参数 autouse: 如果为True，那么该fixture函数将被激活，所有测试对象都能使用；
如果为False，那么激活该fixture函数需要显式引用.
:参数 ids: 字符串ids的列表，每个id对应着参数，以便于他们是测试id的一部分，
如果没有提供id，那么将由参数自动生成.
:参数 name: fixture的名称，默认是被装饰的函数的名字.
如果一个fixture在同一个模块中被定义使用，那么该fixture的函数名将被请求fixture的函数参数隐藏.
解决此问题的方法是命名该装饰函数：
``fixture_<fixturename>````@pytest.fixture(name='<fixturename>')``.
"""
fixture的作用范围
+ fixture里面有个scope参数可以控制fixture的作用范围：session>module>class>function
+ -function：每一个函数或方法都会调用
+ -class：每一个类调用一次，一个类中可以有多个方法
+ -module：每一个.py文件调用一次，该文件内又有多个function和class
+ -session：是多个文件调用一次，可以跨.py文件调用，每个.py文件就是module
1.fixture为function级别的时候，它的作用范围是每个测试用例来之前运行一次，销毁代码在测试用例之后运行。
2.fixture为class级别的时候，如果一个class里面有多个用例，都调用了次fixture，那么此fixture只在此class里所有用例开始前执行一次。
3.fixture为module时，在当前.py脚本里面所有用例开始前只执行一次。
4.fixture为session级别是可以跨.py模块调用的，也就是当我们有多个.py文件的用例的时候，如果多个用例只需调用一次fixture，那就可以设置为scope="session"，并且写到conftest.py文件里。
fixture的调用：
定义fixture跟定义普通函数差不多，唯一区别就是在函数上加个装饰器@pytest.fixture()，fixture命名不要以test开头，跟用例区分开。fixture是有返回值得，没有返回值默认为None。用例调用fixture的返回值，直接就是把fixture的函数名称当做变量名称。
例如：
import pytest
@pytest.fixture()
def test():
list1=[1,2,3,4,5,6]
return list1
def test_func(test):
print("传入的参数:"+str(test))
for i in test:
assert 1==i
输出：
============================ test session starts ==============================
test_fix-1.py 传入的参数:[1, 2, 3, 4, 5, 6]
@pytest.fixture()装饰器用于声明函数是一个fixture，如果测试函数的参数列表中包含fixture名，那么pytest会检测到，并在测试函数运行之前执行该fixture。fixture可以完成任务，也可以返回数据给测试函数。
建议：被fixture装饰的函数别以test命名，比如上面的命名为some_data，而不是test_data。当然，这样命名也没有错，只是为了方便区分是fixture还是测试用例（函数）
多个fixture调用：
如果用例需要用到多个fixture的返回数据，fixture也可以返回一个元祖，list或字典，然后从里面取出对应数据。
import pytest
@pytest.fixture()
def data1():
list1=[1,2,3,4,5,6]
return list1
@pytest.fixture()
def data2():
list1=[3,4,5,6,7,8]
return list1
def test_func(data1,data2):
print("传入的参数:"+str(data1))
print("传入的参数:"+str(data2))
assert len(data1)==len(data2)
if __name__ == '__main__':
pytest.main["-s","test_fix-1.py"]
输出：
test_fix-1.py 传入的参数:[1, 2, 3, 4, 5, 6]
传入的参数:[3, 4, 5, 6, 7, 8]
.
conftest.py
fixture可以放在单独的测试文件里，如果你希望多个测试文件共享fixture，可以在某个公共目录下新建一个conftest.py文件，将fixture放在其中。
如果你希望fixture的作用域仅限于某个测试文件，那么将它写在该测试文件里。可以供所在目录及其子目录下的测试使用。
说明：
尽管conftest.py是python模块，但它不能被当测试文件导入，import conftest的用法是不允许出现的。
例如：
conftest.py:
import pytest
@pytest.fixture()
def data_list():
return [1,2,3,4,5,6]
test_fix-1.py:
def test_func(data_list):
print("传入的参数:"+str(data_list))
assert len(data_list)==4
运行结果：test_fix-1.py 传入的参数:[1, 2, 3, 4, 5, 6]
当pytest执行test_func函数时，会自动去conftest.py里找data_list并执行，这样比如我们的用例，有些需要登录，有些不需要登录，我们可以给需要登录的用例加上fixture.
fixture配置及yield
fixture会在测试函数之前运行，但如果fixture函数包含yield，那么系统会在yield处停止，转而执行测试函数，等测试函数执行完毕后再回到fixture，继续执行yield后面的代码。因此，可以将yield之前的代码视为配置（setup）过程，将yield之后的代码视为清理（teardown）过程，无论测试过程中发生了什么，yield之后的代码都会被执行
例如以下代码：
@pytest.fixture(scope="module")
def data_list():
print("打开浏览器，并且打开百度首页")
yield
print("执行teardown!")
print("最后关闭浏览器")
def test_func(data_list):
print("开始执行测试用例一")
def test_func1(data_list):
print("开始执行测试用例二")
输出结果：
test_fix-1.py 打开浏览器，并且打开百度首页
开始执行测试用例一
.开始执行测试用例二
.执行teardown!
最后关闭浏览器
--setup-show
上面的运行结果中，没有具体看到执行结果，可以加入参数--setup-show查看具体执行过程，命令：pytest -s --setup-show test_fix-1.py
设置autouse=True
平常写自动化用例会写一些前置的fixture操作，用例需要用到就直接传该函数的参数名称就行了。当用例很多的时候，每次都传这个参数，会比较麻烦。fixture里面有个参数autouse，默认是Fasle没开启的，可以设置为True开启自动使用fixture功能，这样用例就不用每次都去传参了。
代码：
@pytest.fixture(scope="session",autouse=True)
def data_list():
print("打开浏览器，并且打开百度首页")
yield
print("执行teardown!")
print("最后关闭浏览器")
使用usefixture方法
使用装饰器@pytest.mark.usefixtures()修饰需要运行的用例
代码如下：
@pytest.mark.usefixtures("data_list")
def test_func():
print("开始执行测试用例一")
@pytest.mark.usefixtures("date_list")
def test_func1():
print("开始执行测试用例二")
