@property 作用是什么？:
@property 是 Python 内置的一个装饰器，它的核心作用非常优雅：让你能把一个方法"伪装"成一个普通的属性（变量）来调用。用大白话翻译就是：去掉方法名后面的小括号 ()。
正常情况下，你读取 YAML 数据需要这样写（带括号）：
python
req = RequestBase()
data = req.get_yaml_data() # 注意这里有括号
但如果你在 get_yaml_data 方法上加了 @property，调用时括号就可以省略了：
python
req = RequestBase()
data = req.get_yaml_data # 注意这里没有括号，就像访问普通属性一样
什么是钩子函数?:
"钩子函数"（Hook Function） 是理解 pytest 框架 核心机制的关键词。用一句话说人话就是：
钩子函数 = 框架预先埋好的"事件监听器"。当程序运行到特定时刻（比如刚开始、跑完一个用例、全部结束），框架会自动"触发"这些函数，让你有机会插进去执行自己的自定义代码。
接口的名字通常以 pytest_ 开头
钩子函数 = 框架给的"插口"。你只要按照 conftest.py 里规定的函数名写，不用管它什么时候运行，pytest 到了那个时间节点自动回头执行它。
@pytest.fixture(scope="session", autouse=True)这句是什么意思？:
这句话是 pytest 框架中最核心、最高频使用的配置之一。
你可以把这句装饰器理解为："定义一个全自动、全局只执行一次的启动前保洁员"。
定义一个自动运行的初始化函数，它会在整个测试套件启动时（session）且只在一开始时（仅一次），默默地（autouse=True）把旧数据清掉、把残留报告删掉，不用每个用例单独去调用它。
1.这是 Python 的装饰器语法，它告诉 pytest："下面这个函数不是普通的工具函数，而是一个'固件（Fixture）'。"
固件（Fixture） 在测试里的角色是：提供测试所需的前置资源或环境准备（比如：创建数据库连接、生成测试数据、清理垃圾文件）。
2.scope="session" ------ 作用范围（管多久？）
scope 参数决定了这个固件什么时候执行一次，以及执行结果能管多久。
"session" 是作用域最大的一种，意味着：在整个 pytest 测试会话中，这个固件只会在最开始执行 1 次，所有的测试用例（无论几百个）都共享这一次执行的效果。
对比其他 scope 帮你建立记忆锚点：
scope="function"（默认）：每个用例执行前都跑一次（最频繁）。
scope="class"：每个测试类执行前跑一次。
scope="module"：每个 .py 文件执行前跑一次。
scope="session"：整个测试任务（比如你运行 pytest 命令的整个过程）只跑一次。
3.autouse=True ------ 触发方式（怎么启动？）
autouse 直译是"自动使用"。
正常情况下，你想让一个固件生效，必须在测试用例的参数里写上它的名字（比如 def test_case(clear_extract):）。
加了 autouse=True 之后，你不需要在任何测试用例里去声明它。pytest 会在合适的时机（根据 scope 决定）自动、无条件地调用这个函数。
你代码里写的是 autouse=True，配合 scope="session"，就变成了："只要我一运行 pytest，不用打招呼，系统自动先把环境清理干净，且只清理这一次。"
测试用例的命名:
pytest 遍历 ./testcase 下的所有文件，把里面的 def test_xxx 函数全部找出来。这句话中test_xxx 函数一定要以test_开头吗 def test_xxx 这种写法，正是严格遵守了 pytest 对测试函数/方法的命名要求
test_xxx 函数必须以 test_ 开头，这是 pytest 框架的默认强制规则。
pytest 就是靠这个命名规则来自动发现并执行测试用例的
也可以自定义在 项目的根目录下创建一个 pytest.ini 配置文件 中自定义
@pytest.mark.parametrize 介绍:
parametrize相当于for循环遍历吗？区别很大
@pytest.mark.parametrize 是 pytest 的"用例生成器"（Generator），而不是"用例执行器"。
它的运行时机：发生在 pytest 收集用例阶段（也就是你之前问的 run.py 跳转到 pytest 内部后，正式跑代码之前）。
它的工作：把你写的 1 个函数，根据传入的列表长度，动态克隆出 N 个独立的测试函数对象
场景 A：使用 for 循环
python
def test_for_loop():
data_list = 1, 2, 3
for data in data_list:
assert data > 0 # 假设第2个数据失败了
print(f"检查完 {data}")
执行结果：当循环到 data=2 时断言失败，程序直接崩溃终止，后面的 data=3 根本不会执行，也不会被打印。
报告显示：你只会看到 1 条测试用例，状态是"失败"
场景 B：使用 @pytest.mark.parametrize（正确做法）
python
@pytest.mark.parametrize('data', 1, 2, 3)
def test_parametrize(data):
assert data > 0
print(f"检查完 {data}")
执行结果：即使 data=2 失败了，data=3 依然会继续执行。
报告显示：你会看到 3 条独立的测试用例，比如 test_parametrize1 通过，test_parametrize2 失败，test_parametrize3 通过。
你用 parametrize：pytest 会把 YAML 里的 10 条接口数据变成 10 个独立的测试用例。即使第 3 个接口报 500 错误，第 4 个接口依然会正常执行。而且在 Allure 报告里，你能清晰地看到 10 行结果，每行对应一个接口，而不是笼统的 1 行。