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目录

一、为什么需要自建工具？

二、核心功能设计

三、技术选型

四、分步实现

第一步：搭建基础框架

第二步：实现请求转发逻辑

第三步：响应格式化处理

第四步：历史记录存储

五、进阶优化技巧

六、使用示例

七、性能对比

八、扩展方向建议

九、总结

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一、为什么需要自建工具？

当 Postman 变得臃肿，当我们需要快速验证一个 API 而不想打开浏览器，或者团队需要定制特定功能时，用 Python 自建 HTTP 调试工具成为优雅选择。本文将用 300 行代码实现核心功能，兼顾实用性与可维护性。

二、核心功能设计

• 请求发送：支持 GET/POST/PUT/DELETE 等方法
• 参数管理：Query Params、Form-data、JSON Body
• 响应解析：自动格式化 JSON/XML，显示状态码和耗时
• 历史记录：保存最近 100 条请求记录
• 环境变量：支持.env 文件配置基础 URL

三、技术选型

• 服务端：Flask（轻量简单） + requests（请求发送）
• 数据存储：JSON 文件（记录请求历史）
• 环境配置：python-dotenv（.env 文件支持）
• 交互界面：Rich 库（终端美化）

四、分步实现

第一步：搭建基础框架

from flask import Flask, request, jsonify
import requests
from rich.console import Console
from rich.panel import Panel
import json
import os
from dotenv import load_dotenvapp = Flask(__name__)
console = Console()
load_dotenv()  # 加载环境变量

第二步：实现请求转发逻辑

@app.route('/api/proxy', methods=['POST'])
def proxy():# 解析请求参数target_url = request.json.get('url')method = request.json.get('method', 'GET')headers = request.json.get('headers', {})data = request.json.get('data')# 发送请求try:if method == 'GET':resp = requests.get(target_url, headers=headers, params=data)elif method == 'POST':resp = requests.post(target_url, headers=headers, json=data)# 其他方法类似处理...# 记录请求save_request_history({'url': target_url,'method': method,'status': resp.status_code,'time': resp.elapsed.total_seconds()})return format_response(resp)except Exception as e:return jsonify({'error': str(e)}), 500

第三步：响应格式化处理

def format_response(resp):content_type = resp.headers.get('Content-Type', '')if 'application/json' in content_type:try:pretty_json = json.dumps(resp.json(), indent=2, ensure_ascii=False)return Panel(pretty_json, title=f"[bold green]Status: {resp.status_code}")except:return Panel(resp.text, title=f"[bold yellow]Raw Response")elif 'xml' in content_type:return Panel(resp.text, title=f"[bold blue]XML Response")else:return Panel(resp.text, title=f"[bold magenta]Text Response")

第四步：历史记录存储

HISTORY_FILE = 'request_history.json'def save_request_history(record):try:if os.path.exists(HISTORY_FILE):with open(HISTORY_FILE) as f:history = json.load(f)else:history = []history.insert(0, record)if len(history) > 100:history.pop()with open(HISTORY_FILE, 'w') as f:json.dump(history, f, indent=2)except Exception as e:console.print(f"[bold red]Error saving history: {str(e)}")

五、进阶优化技巧

1. 环境变量管理
创建 .env 文件：

BASE_URL=https://api.example.com
TIMEOUT=10

代码中读取：

base_url = os.getenv('BASE_URL', 'http://localhost')
timeout = int(os.getenv('TIMEOUT', 5))

2. 请求模板功能
创建 templates.json：

{"user_login": {"url": "/auth/login","method": "POST","headers": {"Content-Type": "application/json"},"body": {"username": "admin", "password": "123456"}}
}

添加模板调用接口：

@app.route('/api/templates', methods=['GET'])
def list_templates():with open('templates.json') as f:return jsonify(json.load(f))@app.route('/api/execute_template', methods=['POST'])
def execute_template():template_name = request.json.get('template')# 加载并执行模板...

3. 性能优化
使用连接池：
requests.adapters.HTTPAdapter(pool_connections=10, pool_maxsize=10)
异步支持（改用 FastAPI）：

from fastapi import FastAPI, Request@app.post("/async-proxy")
async def async_proxy(request: Request):# 使用 httpx 异步客户端

六、使用示例

场景1：发送 GET 请求

curl -X POST http://localhost:5000/api/proxy \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts/1","method": "GET"
}'

响应：

[bold green]Status: 200
{"userId": 1,"id": 1,"title": "sunt aut facere repellat provident occaecati excepturi optio reprehenderit","body": "quia et suscipit\nsuscipit recusandae consequuntur expedita et cum\nreprehenderit molestiae ut ut quas totam\nnostrum rerum est autem sunt rem eveniet architecto"
}

场景2：发送 POST 请求

curl -X POST http://localhost:5000/api/proxy \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"url": "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts","method": "POST","headers": {"X-Custom-Header": "test"},"data": {"title": "foo", "body": "bar", "userId": 1}
}'

响应：

[bold green]Status: 201
{"title": "foo","body": "bar","userId": 1,"id": 101
}

七、性能对比

特性	自建工具	Postman
启动速度	< 0.1s	~2s
内存占用	~10MB	~200MB
定制化能力	完全控制	插件扩展
团队协作	需自行实现	内置协作功能
自动化测试	需结合 unittest	内置测试集合

八、扩展方向建议

• 可视化界面：用 PyQt/Tkinter 添加简单 GUI
• 自动化测试：集成 pytest 生成测试报告
• 监控报警：添加响应时间/状态码异常告警
• 文档生成：根据请求历史自动生成 API 文档

九、总结

这个轻量级工具在以下场景特别适用：

• 快速验证 API 修改
• 调试内部测试环境
• 需要定制特殊请求逻辑
• 教学演示（展示 HTTP 原理）

对于需要复杂集合测试、Mock 服务器等高级功能的场景，仍建议使用 Postman 等成熟工具。但自建工具带来的灵活性和性能优势，在特定场景下会成为开发效率的提升利器。