1.标记机制（Marks）------ 用例的"筛选器"和"标签"
这是你项目中还没用到，但大项目必备的功能。它允许你给用例打标签，实现分组执行（比如只跑冒烟测试）。
用法：@pytest.mark.smoke（冒烟）、@pytest.mark.regression（回归）、@pytest.mark.P0（优先级）。
实战场景：你写了 500 个接口用例，发版前只想跑核心的 20 个冒烟用例。你只需在冒烟用例上加 @pytest.mark.smoke，然后执行 pytest -m smoke，Pytest 就会自动过滤，只跑这 20 个。
内置特殊标记（面试高频）：
@pytest.mark.skip：无条件跳过该用例（比如某个接口还在开发中）。
@pytest.mark.xfail：预期该用例会失败（比如已知 Bug，先标记上去，失败了不算额外报错，不影响整体通过率）。
@pytest.mark.usefixtures：在类或模块级别，批量引入 Fixture，省去每个函数都传参的麻烦。
2. 断言重写（Assertion Rewriting）------ 你的"智能调试助手"
这是 Pytest 区别于 unittest 的最大杀手锏。
原理：Pytest 会在运行前对 assert 语句做"字节码劫持"。当断言失败时，它自动拆解变量的值，并展示在报错信息里。
对比体验：
普通 Python：报错 AssertionError，你完全不知道变量当时是什么值。
Pytest：报错 AssertionError: assert 500 == 200，甚至 assert {'code':1} == {'code':0} 时，它会精确告诉你哪个键的值不一样。
实战价值：你在 Assertions 类里写 assert actual == expected 时，完全不需要拼接报错字符串，Pytest 会帮你把现场还原得极其清楚，极大节省了调试时间。
3. 插件系统（Hooks & Plugins）------ 无限扩展的"乐高积木"
Pytest 最伟大的设计就是极其开放的插件架构。你之前看到的 conftest.py 里的钩子函数，就是插件系统的地基。
除了自定义钩子，Pytest 生态里有三大"神器"插件（面试时提一嘴，显得你有全局视野）：
pytest-xdist：分布式并发执行。如果你有 500 个接口用例，串行跑要 10 分钟，用这个插件配合 -n auto 参数，可以开启 4 个进程并行跑，时间直接缩短到 3 分钟。（这是解决"用例太多跑得慢"的终极方案）
pytest-html / pytest-tmreport：生成独立的 HTML 报告（你项目中 tmreport 分支用的就是这个原理）。
pytest-rerunfailures：失败重跑机制。有些接口偶尔超时（Flaky Test），你可以设置 --reruns 2，遇到失败自动重跑 2 次，避免因为网络抖动导致的"误报"。
4. 缓存机制（Cache）------ 记住你的"上次失败"
Pytest 在运行时会自动在 .pytest_cache 目录下记录状态。这个功能配合命令行参数，极其好用：
--lf（--last-failed）：只重新运行上次失败的用例。比如你跑了 100 个用例，有 3 个失败了，你修完代码后，执行 pytest --lf，它只会跑那 3 个失败用例，不用全量跑，极大缩短开发自测的反馈周期。
--ff（--failed-first）：先跑上次失败的用例，再跑其他的。适合在 CI/CD 流水线中，让最重要的失败信息第一时间暴露出来。