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网罗开发（小红书、快手、视频号同名）

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📅 最新动态：2025 年 3 月 17 日
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摘要

在日常运维和开发工作中，我们经常会遇到这样一个问题：系统上线之后，需要验证几十甚至上百个接口是否都能正常访问。手动一个一个去点、去测，不仅效率低，而且容易漏掉关键接口。特别是在微服务架构下，接口数量庞大，接口的健康状况直接决定了服务是否稳定。
本文将介绍如何通过 Python 和 Shell 脚本快速实现接口监控，自动读取接口列表，批量检测接口返回状态和耗时，并最终生成一份清晰的可视化报告（支持 Markdown 或 HTML 格式）。这样你就能在最短时间内确认接口是否健康，而不是盯着浏览器或 Postman 一次次重复操作。

引言

随着微服务、API 网关、容器化部署的普及，一个完整的应用系统可能依赖几十个甚至上百个 REST API 接口。每次上线之后，团队都要花费时间确认接口是否正常响应，尤其是在跨环境（开发、测试、生产）部署时，这种验证工作不可或缺。
传统做法是开发手工用浏览器打开、用 Postman 点接口，或者通过 curl 一条条执行。这种方式效率很低，而且不可持续。理想的方式应该是：

• 批量读取接口地址
• 自动检测接口是否存活、返回码和响应时间
• 把结果生成报告，一目了然

接下来，我们就来一步步构建一个这样的轻量化解决方案。

用 Python 快速实现接口监控

读取接口列表

通常我们会把接口集中放在一个文本文件里，比如 urls.txt：

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

每一行代表一个待检测的接口。

核心脚本实现

下面的 Python 脚本使用 requests 来检测接口，记录返回的状态码和耗时，并把结果写入一个 Markdown 报告文件。

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():# 读取接口列表with open("urls.txt", "r") as f:urls = [line.strip() for line in f if line.strip()]# 生成报告文件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"接口检测完成，结果保存在 {report_name}")if __name__ == "__main__":main()

代码解析

• check_url：负责单个接口检测，返回状态码和耗时。
• urls.txt：统一管理所有待检测接口。
• report_xxx.md：自动生成 Markdown 格式的检测结果，方便阅读或上传到 GitLab/GitHub。

示例输出

| 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 脚本实现极简版本

有些时候，Python 环境不方便直接部署，这时可以用一个简单的 Shell 脚本加 curl 来实现：

#!/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 "接口检测完成，结果保存在 $output"

核心逻辑

• 用 curl 获取接口响应状态码。
• 计算时间差作为响应时长。
• 输出 Markdown 格式结果。

应用场景举例

场景一：服务上线前的批量验证

开发完成后要上线新版本，可以先在测试环境跑一遍检测脚本，确保所有接口返回 200，再推进到生产。

示例：

python check_api.py

得到报告后，可以快速交给 QA 或运维确认。

场景二：定时健康检查

通过 cron 或 CI/CD 配合脚本定时执行，把接口状态报告每天生成一次。
这样可以快速发现某个接口挂掉的情况，而不是等用户反馈。

示例 crontab -e 配置：

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

表示每小时执行一次。

场景三：上线后灰度验证

在灰度发布过程中，可以只把部分接口地址放进 urls_gray.txt，运行检测脚本，快速确认新版本健康。

QA 环节

Q1：能不能直接生成 HTML 报告？
可以。把 Markdown 转换成 HTML 非常容易，Python 中可以用 markdown 库，或者直接输出 HTML 表格。

Q2：如果接口需要鉴权怎么办？
可以在 requests.get() 或 curl 中加上 Header，比如带上 Token。

Q3：能不能同时检测并发请求？
完全可以，用 Python 的 concurrent.futures 或者 asyncio 实现异步检测，可以大幅度提升检测速度。

总结

本文展示了如何用 Python 和 Shell 脚本快速实现一套接口监控方案，解决了部署后需要手动逐一验证接口的问题。方案的关键点在于：

1. 接口集中管理，批量检测。
2. 检测结果可视化（Markdown/HTML）。
3. 可结合 CI/CD 或定时任务，实现自动化。

这种方案非常适合微服务架构下的日常运维，既轻量又实用，不需要额外引入复杂的监控平台，就能在第一时间发现接口问题。