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📅 最新動態：2025 年 3 月 17 日
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摘要

在日常運維和開發工作中，我們經常會遇到這樣一個問題：系統上線之后，需要驗證幾十甚至上百個接口是否都能正常訪問。手動一個一個去點、去測，不僅效率低，而且容易漏掉關鍵接口。特別是在微服務架構下，接口數量龐大，接口的健康狀況直接決定了服務是否穩定。
本文將介紹如何通過 Python 和 Shell 腳本快速實現接口監控，自動讀取接口列表，批量檢測接口返回狀態和耗時，并最終生成一份清晰的可視化報告（支持 Markdown 或 HTML 格式）。這樣你就能在最短時間內確認接口是否健康，而不是盯著瀏覽器或 Postman 一次次重復操作。

引言

隨著微服務、API 網關、容器化部署的普及，一個完整的應用系統可能依賴幾十個甚至上百個 REST API 接口。每次上線之后，團隊都要花費時間確認接口是否正常響應，尤其是在跨環境（開發、測試、生產）部署時，這種驗證工作不可或缺。
傳統做法是開發手工用瀏覽器打開、用 Postman 點接口，或者通過 curl 一條條執行。這種方式效率很低，而且不可持續。理想的方式應該是：

• 批量讀取接口地址
• 自動檢測接口是否存活、返回碼和響應時間
• 把結果生成報告，一目了然

接下來，我們就來一步步構建一個這樣的輕量化解決方案。

用 Python 快速實現接口監控

讀取接口列表

通常我們會把接口集中放在一個文本文件里，比如 urls.txt：

https://api.example.com/health
https://api.example.com/v1/user
https://api.example.com/v1/order

每一行代表一個待檢測的接口。

核心腳本實現

下面的 Python 腳本使用 requests 來檢測接口，記錄返回的狀態碼和耗時，并把結果寫入一個 Markdown 報告文件。

import requests
import time
from datetime import datetimedef check_url(url):try:start = time.time()response = requests.get(url, timeout=5)duration = round((time.time() - start) * 1000, 2)  # 毫秒return response.status_code, durationexcept Exception as e:return None, Nonedef main():# 讀取接口列表with open("urls.txt", "r") as f:urls = [line.strip() for line in f if line.strip()]# 生成報告文件report_name = f"report_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.md"with open(report_name, "w") as report:report.write("| URL | Status | Response Time (ms) |\n")report.write("| --- | ------ | ------------------ |\n")for url in urls:status, duration = check_url(url)if status:report.write(f"| {url} | {status} | {duration} |\n")else:report.write(f"| {url} | Error | - |\n")print(f"接口檢測完成，結果保存在 {report_name}")if __name__ == "__main__":main()

代碼解析

• check_url：負責單個接口檢測，返回狀態碼和耗時。
• urls.txt：統一管理所有待檢測接口。
• report_xxx.md：自動生成 Markdown 格式的檢測結果，方便閱讀或上傳到 GitLab/GitHub。

示例輸出

| URL | Status | Response Time (ms) |
| --- | ------ | ------------------ |
| https://api.example.com/health | 200 | 120.35 |
| https://api.example.com/v1/user | 200 | 220.11 |
| https://api.example.com/v1/order | Error | - |

用 Shell 腳本實現極簡版本

有些時候，Python 環境不方便直接部署，這時可以用一個簡單的 Shell 腳本加 curl 來實現：

#!/bin/bashinput="urls.txt"
output="report_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).md"echo "| URL | Status | Time (ms) |" > $output
echo "| --- | ------ | --------- |" >> $outputwhile IFS= read -r url
doif [ -n "$url" ]; thenstart=$(date +%s%3N)status=$(curl -o /dev/null -s -w "%{http_code}" "$url")end=$(date +%s%3N)duration=$((end-start))if [ "$status" -eq 200 ]; thenecho "| $url | $status | $duration |" >> $outputelseecho "| $url | $status | $duration |" >> $outputfifi
done < "$input"echo "接口檢測完成，結果保存在 $output"

核心邏輯

• 用 curl 獲取接口響應狀態碼。
• 計算時間差作為響應時長。
• 輸出 Markdown 格式結果。

應用場景舉例

場景一：服務上線前的批量驗證

開發完成后要上線新版本，可以先在測試環境跑一遍檢測腳本，確保所有接口返回 200，再推進到生產。

示例：

python check_api.py

得到報告后，可以快速交給 QA 或運維確認。

場景二：定時健康檢查

通過 cron 或 CI/CD 配合腳本定時執行，把接口狀態報告每天生成一次。
這樣可以快速發現某個接口掛掉的情況，而不是等用戶反饋。

示例 crontab -e 配置：

0 * * * * python /home/user/check_api.py

表示每小時執行一次。

場景三：上線后灰度驗證

在灰度發布過程中，可以只把部分接口地址放進 urls_gray.txt，運行檢測腳本，快速確認新版本健康。

QA 環節

Q1：能不能直接生成 HTML 報告？
可以。把 Markdown 轉換成 HTML 非常容易，Python 中可以用 markdown 庫，或者直接輸出 HTML 表格。

Q2：如果接口需要鑒權怎么辦？
可以在 requests.get() 或 curl 中加上 Header，比如帶上 Token。

Q3：能不能同時檢測并發請求？
完全可以，用 Python 的 concurrent.futures 或者 asyncio 實現異步檢測，可以大幅度提升檢測速度。

總結

本文展示了如何用 Python 和 Shell 腳本快速實現一套接口監控方案，解決了部署后需要手動逐一驗證接口的問題。方案的關鍵點在于：

1. 接口集中管理，批量檢測。
2. 檢測結果可視化（Markdown/HTML）。
3. 可結合 CI/CD 或定時任務，實現自動化。

這種方案非常適合微服務架構下的日常運維，既輕量又實用，不需要額外引入復雜的監控平臺，就能在第一時間發現接口問題。