--durations 统计每个测试项从 fixture setup 到 teardown 的完整耗时（含 fixture 开销），默认不显示；设为正整数（如 --durations=5）输出最慢的 N 个，--durations=0 输出所有用例倒序列表，单位秒、精度毫秒。
pytest --durations 显示耗时的原理和默认行为
pytest 默认不展示用例执行时间，--durations 是一个内置参数，它不会改变测试执行逻辑，只在运行结束后统计并输出最慢的 N 个用例（默认 N=0，即不显示；设为正整数才生效）。它统计的是每个 test_* 函数从进入 pytest 的 fixture setup 到 teardown 结束的完整生命周期耗时，包含 fixture 开销，不是纯函数体执行时间。
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--durations=5输出最慢的 5 个用例 -
--durations=0输出所有用例按耗时倒序排列 - 耗时单位是秒，精度到毫秒（如
0.123s） - 不支持按模块/类分组排序，只按单个函数粒度
为什么加了 --durations 却没看到耗时列表？
常见原因不是参数写错，而是触发条件没满足：
- 忘记指定数值：只写
--durations不带数字，等价于--durations=0，但 pytest 3.7+ 版本起已改为默认不输出（需显式写--durations=0或--durations=10） - 测试全部跳过（
pytest.skip()）或全被过滤（-k匹配不到），导致无用例执行，自然无耗时统计 - 使用了
--tb=no或--quiet等抑制输出的选项，会连带隐藏--durations报告段落 - 在 CI 环境中 stdout 被重定向且未 flush，可能让最后一段输出丢失（可加
--capture=no排查）
如何把 --durations 结果导出到文件或配合 HTML 报告
pytest 自身不支持直接导出 --durations 到 JSON/CSV，但可通过组合方式落地：
- 重定向终端输出：
pytest --durations=10 --tb=short > durations.log 2>&1（注意 stderr 也要捕获） - 配合
pytest-html插件：它默认不展示耗时，但启用--html=report.html --self-contained-html后，可在报告底部“Test Durations”区域看到汇总（需插件 v3.2.0+） - 若需每个用例行内标耗时，得换方案：
pytest --durations=0 -v是最接近的 CLI 方式；更细粒度要靠自定义 hook，例如在pytest_runtest_makereport中记录report.duration并写入临时文件
耗时数据不准？可能是 fixture 或 setup_method 拖慢了统计
--durations 统计的是整个测试项（item）耗时，包括：
Python 3.14.3
微软官方的 Python 扩展，是 VS Code 安装量最高的扩展（209M+）。集成 IntelliSense（通过 Pylance）、调试（通过 Python Debugger）、代码检查、格式化、重构和单元测试等功能。支持 Jupyter Notebook、虚拟环境管理和多 Python 版本切换。
- 所有作用域 ≥ function 的 fixture（如
@pytest.fixture(scope="session")只算首次调用） - 类级
setup_method/teardown_method（如果用了 unittest 风格） -
pytest_generate_tests参数化生成阶段不计入，但每个生成出的用例单独计时
容易误判的点：
- 一个用例耗时 2.4s，但实际函数体只跑 0.1s → 很可能卡在某个
module级 fixture 的首次初始化（比如启动数据库连接） - 并发执行（
pytest-xdist）下，--durations仍按单进程视角统计，无法反映资源争抢导致的延迟 - Windows 上高精度计时受系统调度影响，误差可能达 ±10ms，别拿它做微秒级性能归因
真正要定位瓶颈，得配合 pytest --profile（需安装 pytest-profiling）或在关键路径加 time.perf_counter() 手动打点。
