代码覆盖（Coverage.py）：

• 重要性：了解实际被测试的代码量很重要，Coverage.py结合pytest-cov插件可提供详细测试覆盖洞察。
• 安装及使用：使用pip install pytest-cov安装，pytest --cov=src运行，可生成包括代码覆盖百分比、每行代码执行路径分析、分支覆盖统计及 HTML 报告等综合报告。

模拟测试（pytest-mock）：

• 作用：复杂系统测试常需组件隔离，pytest-mock插件通过包装unittest.mock功能简化此过程。
• 代码示例：通过模拟外部 API 调用并断言响应数据来进行测试，具有更简单语法、自动清理模拟及更好与 Pytest 夹具系统集成等优点。

多环境测试（tox）：

• 必要性：不同 Python 版本和环境的测试对库维护者很关键，tox可自动化此过程。
• 配置及使用：在项目中设置pytest.ini，使用tox -e py39等命令在特定 Python 版本中执行测试，tox可处理创建隔离虚拟环境、安装依赖、在每个环境中运行测试及生成综合测试报告。

调试（PDB）：

• 作用：测试失败时理解原因有挑战，Pytest 与pdb集成提供强大调试能力。
• 使用方法：使用--pdb标志，在失败点自动启动调试会话，可使用p/print expr等调试命令。

工具集成最佳实践：

• 配置管理：使用pytest.ini或tox.ini进行一致配置。
• 依赖管理：在requirements.txt中明确指定工具版本以确保可重现测试环境。
• CI 管道设计：合理设计 CI 管道以充分利用各工具优势，如先运行快速测试、并行生成覆盖报告等。
• 文档：维护清晰的测试设置文档，包括所需工具和版本、配置细节及常见故障排除步骤。