fixture固件中有params参数可以进行参数化配置，装饰器@pytest.mark.parametrize也可以为用例进行参数化配置，它们都是pytest框架中用于参数化测试的机制，但它们之间还是有很大差异的，该篇文章就来讲一讲这二者的区别使用：
一、作用上的差异
pytest.fixture是用于提供测试依赖项（如初始化数据、资源、环境状态等）的函数。它们可以用来设置测试前的初始状态、准备必要的测试数据、创建和清理临时资源（如数据库连接、文件、网络连接等），确保测试的隔离性和可重用性。
pytest.mark.parametrize 是一个装饰器，用于直接为测试函数指定一组或多组具体的输入参数和（可选的）预期输出。它使测试函数能够根据提供的数据集执行多次，每次使用不同的参数值，从而实现测试用例的参数化。
二、生命周期上的差异
pytest.fixture可以定义不同的作用域（如 function、class、module、session），决定其在何时被创建、何时被销毁。同一个 fixture 在其作用域内对所有使用它的测试函数都是共享的，除非显式指定为每次使用时重新创建（使用 autouse=True 或 scope='function'）。
pytest.mark.parametrize每个使用 pytest.mark.parametrize 的测试函数实例仅在其自身的执行期间存在，不涉及任何共享状态或资源管理。参数化数据只影响测试函数的调用次数和传入的参数。
三、使用方式上的差异
pytest.fixture通过在测试函数的参数列表中直接引用 fixture 函数名，pytest 会在运行测试函数前调用对应的 fixture 函数来获取所需资源，测试完成后执行 fixture 中的 yield（或 return，对于异步 fixture 使用 async def 和 await）语句之后的清理代码。
pytest.mark.parametrize将 pytest.mark.parametrize 装饰器放置在测试函数定义之上，指定参数名和参数值列表（或生成器）。测试函数内部根据这些参数编写测试逻辑。
四、参数化方式差异
pytest.fixture自身可以通过 params 参数进行参数化，这样同名 fixture 会为每个参数值生成一个独立的版本，对应到不同的测试用例中。测试函数通过接收这些参数化的 fixture 来执行针对不同数据或环境状态的测试。
pytest.mark.parametrize参数化数据直接在装饰器中定义，可以是静态的列表、元组、字典等，也可以是从外部源（如文件、数据库、API）动态获取的数据。测试函数根据参数化数据的不同组合生成多个独立的测试用例。
五、差异总结
- 目的不同：fixture 主要用于管理和提供测试所需的依赖和资源，确保测试的可重复性和环境一致性；而 pytest.mark.parametrize 专注于对测试函数的输入参数进行多样化，以覆盖多种特定的测试场景。
- 生命周期管理：fixture 有明确的作用域概念，负责资源的创建、共享和清理；pytest.mark.parametrize 不涉及资源管理，只影响测试函数本身的执行次数。
- 使用位置：fixture 通过在测试函数参数列表中引用其名称来使用；pytest.mark.parametrize 通过装饰测试函数并指定参数名和参数值来使用。
- 参数化方式：fixture 通过自身定义中的 params 参数实现参数化；pytest.mark.parametrize 直接在装饰器中定义参数化数据。
两者可以结合使用，一个测试函数既可以通过引用参数化的 fixture 来获取准备好的测试资源，又可以使用 pytest.mark.parametrize 来接收一组或多组不同的直接参数值，从而实现复杂测试场景的细粒度覆盖。这样的组合使用可以充分利用 pytest 提供的参数化能力，以灵活、高效的方式组织和执行测试用例。
希望这篇文章能有效帮助大家区分固件fixture的参数化和装饰器pytest.mark.parametrize
