pytest-reportlog 是第三方插件，用于输出每行一个 json 对象的结构化日志（json lines 格式），包含 test_report/collect_report 等事件，支持细粒度分析；而 --junitxml 仅生成汇总式 xml。它需 pip install 安装，且必须通过 pyproject.toml 配置 report_log = "report.json" 启用，不再支持 --report-log= 命令行参数。
pytest-reportlog 是什么，它和 pytest --junitxml 有啥区别？
它不是 pytest 内置插件，而是第三方插件 pytest-reportlog，专门用来输出结构化、细粒度的 JSON 日志（每条测试用例的开始/结束/失败详情都独立成行），不像 --junitxml 那样只生成汇总式 XML。如果你需要做实时日志消费、对接 ELK、或做失败用例的精准归因分析，pytest-reportlog 更合适。
注意：它默认不安装，必须显式 pip 安装；且从 pytest 7.0+ 开始，它的行为有变化——不再支持旧版 --report-log=xxx.json 写法，改用 --report-log + 配置文件方式。
如何正确安装并启用 pytest-reportlog？
直接运行 pip install pytest-reportlog 即可。但启用时不能只加命令行参数——必须配合配置文件，否则会静默失效或报错 ValueError: report_log_path is required。
- 在项目根目录新建
pytest.ini或pyproject.toml（推荐后者） - 在
pyproject.toml中写入：
[tool.pytest.ini_options] report_log = "report.json"
然后运行 pytest 就会自动生成 report.json，每行是一个 JSON 对象（JSON Lines 格式），不是单个大 JSON。
别用 --report-log=report.json 命令行参数——它已被弃用，只会触发警告且不生效。
report.json 每行是什么结构？怎么解析才不踩坑？
每行是独立的 JSON 对象，包含 event 字段标识类型："test_report" 表示用例执行结果，"collect_report" 表示收集阶段信息。真正关心的测试结果都在 "test_report" 类型里。
关键字段包括：nodeid（测试路径）、outcome（"passed"/"failed"/"skipped"）、duration（秒级浮点数）、longrepr（失败堆栈，是字符串而非对象，需 json.loads() 二次解析）。
-
longrepr是 base64 编码的字符串，不是原始 traceback；解码后才是可读错误信息 -
duration精确到微秒，但值很小（如0.001234），别误当成毫秒 - 同一用例可能出现多行：比如 setup 失败会先出一行
outcome="error"，再出outcome="failed"，要按nodeid+when字段去重或合并
想实时看失败详情，怎么快速 grep 或解析 report.json？
因为是 JSON Lines，不能直接 cat report.json | jq ——jq 默认期望单个 JSON，会报错。得加 -r 和 --slurp 或逐行处理。
- 查所有失败用例：
grep '"outcome":"failed"' report.json | jq -r '.nodeid' - 提取失败堆栈（需解码）：先用 Python 脚本更稳妥，例如：
import json, base64
for line in open("report.json"):
d = json.loads(line)
if d.get("outcome") == "failed" and "longrepr" in d:
raw = base64.b64decode(d["longrepr"]).decode()
print(d["nodeid"], "\n", raw)
别试图用 shell 工具直接 decode base64 —— longrepr 里可能含换行和双引号，shell 解析容易截断或报错。
report.json 文件本身不压缩、不校验、不轮转，跑完就全量覆盖，如果并发执行或多次 run，记得重命名或加时间戳，否则前一次日志会被冲掉。
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