Python TDD 并非适用于所有项目，其适用性取决于项目规模、团队经验、交付节奏和问题域确定性；适合需求明确、逻辑可拆解、边界清晰的场景，如核心业务规则模块、工具类库开发、遗留系统重构等。
Python TDD 并不适合所有项目，它是否适用取决于项目的规模、团队经验、交付节奏和问题域的确定性。
适合 TDD 的典型场景
当需求相对明确、逻辑可拆解、边界清晰时，TDD 能显著提升代码质量与长期可维护性。比如：
- 核心业务规则模块（如订单折扣计算、权限校验逻辑）
- 工具类库或 SDK 开发（接口稳定、需高兼容性）
- 需要频繁重构的遗留系统改造阶段
- 团队熟悉 pytest/unittest 且有持续集成支持
不推荐强推 TDD 的情况
在探索性强、反馈周期短、需求快速变动的初期阶段，TDD 可能拖慢节奏甚至带来负担：
- 数据科学原型、算法验证（先跑通再优化，测试用例难定义）
- 一次性脚本或临时自动化任务（写完即用，无后续维护）
- 前端交互密集型应用（Python 后端逻辑简单，主要瓶颈在 UI 层）
- 小团队单人开发 MVP，优先验证市场假设而非代码结构
折中实践更常见
多数真实项目采用“选择性 TDD”：对关键路径写测试驱动，对胶水代码或 I/O 密集部分后补测试或仅做集成验证。
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- 先写一个失败测试，再写最小实现让它通过，不强求“红-绿-重构”完整循环
- 用 property-based testing（如 hypothesis）补充边界覆盖，减少手工用例数量
真正决定成败的是习惯，不是框架
TDD 的价值不在工具链，而在推动开发者提前思考输入输出、异常分支和协作契约。哪怕不严格遵循流程，只要保持“写代码前想清楚怎么验证”，就已经踩在了 TDD 的实质上。
