SciPy项目中pytest断言重写与scipy 1.15版本的兼容性问题分析

在Python科学计算领域，SciPy作为核心库之一，其稳定性对生态系统至关重要。近期发布的SciPy 1.15版本引入了一个与pytest测试框架的兼容性问题，值得开发者关注。

问题现象

当用户使用pytest运行测试时，如果配置文件中设置了python_files = *.py（即对所有Python文件进行断言重写），并且测试代码中导入了SciPy 1.15版本，会出现以下错误：

AttributeError: module 'scipy.ndimage._delegators' has no attribute '@py_builtins_signature'

技术背景

pytest的断言重写机制是其核心功能之一，它通过修改字节码来提供更详细的断言失败信息。当配置python_files = *.py时，pytest会对所有Python文件（包括依赖库）尝试进行断言重写。

SciPy 1.15版本在ndimage模块中引入了新的后端支持机制，使用动态导入和装饰器模式来实现对不同计算后端（如CuPy、JAX）的支持。这种实现方式与pytest的断言重写机制产生了冲突。

根本原因

问题出在SciPy的_support_alternative_backends.py文件中，该文件使用__all__ = [s for s in dir() if not s.startswith('_')]动态导出符号。当pytest进行断言重写时，会注入@py_builtins等特殊符号，这些符号被包含在导出列表中，导致后续代码尝试访问不存在的属性。

解决方案

目前有三种可行的解决方案：

1. 修改pytest配置：避免对依赖库进行断言重写

   [pytest]
   python_files = test_*.py  # 只对测试文件重写
   

2. 禁用断言重写：

   [pytest]
   addopts = --assert=plain
   

3. 升级SciPy：等待包含修复的新版本发布

最佳实践建议

1. 测试配置应明确指定测试文件模式，避免使用通配符*.py
2. 对于大型项目，考虑将测试代码与产品代码分离
3. 谨慎使用动态导出（__all__）机制，特别是结合装饰器使用时

技术启示

这一案例展示了测试工具与库实现之间的微妙交互。在现代Python生态中，动态特性（如装饰器、元编程）的广泛使用增加了这类边界情况的可能性。开发者应当：

1. 了解所用测试工具的核心机制
2. 在库开发中考虑被测试工具处理的情况
3. 建立完善的CI流程，覆盖不同测试场景

SciPy团队已意识到这一问题，并计划在后续版本中修复，体现了开源社区对稳定性的重视和快速响应能力。