必须用 requests.get() 发真实 HTTP 请求并检查状态码（200–399 为在线，5xx 报警），设 timeout、禁重定向；邮件需按服务商配 SMTP，捕获异常；循环检测要异常隔离与降频重试；告警去重；用 systemd 等进程管理器守护。
用 requests.get() 检测网站是否可访问，别用 socket.connect() 简单连通测试
只检查 TCP 连通（比如用 socket 连 80/443 端口）会误报：网站进程挂了但 Nginx 还在监听，或者反向代理返回 502 却没触发告警。必须发真实 HTTP 请求并检查响应状态码。
关键点：
-
requests.get(url, timeout=10)要设timeout，否则 DNS 卡住或后端死循环会导致脚本阻塞 - 只认
response.status_code在 200–399 范围为“在线”，4xx（如 404）算正常服务中，5xx（如 500、502、503）必须报警 - 加
allow_redirects=False避免被跳转干扰判断——比如监控https://example.com，结果被重定向到维护页，状态码变成 302 就漏判了
用 smtplib 发邮件时，SMTP 服务器和认证方式要匹配服务商要求
Gmail、Outlook、阿里云邮箱的 SMTP 配置差异很大，填错一个参数就静默失败。不是所有邮箱都支持密码直连，多数需要应用专用密码或开启 SMTP 权限。
常见配置示例：
- Gmail：
smtp.gmail.com:587，启用 TLS，用户名是完整邮箱地址，密码必须是 App Password（不是登录密码） - 阿里云企业邮箱：
smtp.mxhichina.com:465，必须用 SSL，用户名是邮箱全名，密码是邮箱登录密码（需在控制台开启 SMTP 服务） - 本地 Postfix 或自建 MailHog：用
localhost:1025，无需认证，适合开发调试
务必捕获 smtplib.SMTPAuthenticationError 和 smtplib.SMTPRecipientsRefused，否则发信失败你根本不知道。
写成循环检测时，用 time.sleep() 控制频率，但别忽略异常中断后的重试逻辑
简单 while True + sleep 容易出问题：网络临时抖动导致一次请求异常，如果没处理好，可能整个循环退出，监控就断了。
让 macOS 自动化像说话一样简单 —— 用代码控制你的 Mac，无需学习 AppleScript 系统要求 macOS 14+ (Sonoma) Python 3.9+ 需要开启：辅助功能 + 屏幕录制权限
建议结构：
- 外层用
while True:保证长期运行 - 内层用
try...except requests.RequestException:捕获所有网络相关异常（超时、DNS 失败、连接拒绝等），记录日志但不退出 - 成功检测后才 sleep；失败时 sleep 时间可略缩短（比如 30 秒），避免反复狂刷失败请求
- 每次发送报警邮件前，加个
if not last_alerted or (now - last_alerted) > 300去重——5 分钟内只报一次，防止邮件刷屏
生产环境别裸跑脚本，用 systemd 或 supervisord 管理进程
直接 python monitor.py & 启动，机器重启或 OOM kill 后就没了。必须交由进程管理器保障存活。
以 systemd 为例（/etc/systemd/system/website-monitor.service）：
[Unit] Description=Website Uptime Monitor After=network.target <p>[Service] Type=simple User=monitor WorkingDirectory=/opt/monitor ExecStart=/usr/bin/python3 /opt/monitor/check.py Restart=always RestartSec=10 StandardOutput=journal StandardError=journal</p><p>[Install] WantedBy=multi-user.target</p>
注意：Restart=always 是必须的；RestartSec=10 避免频繁崩溃重启；日志走 journal 方便用 journalctl -u website-monitor 查。
真正难的不是发一次邮件，而是让这个检测逻辑在没人看管的情况下，连续跑几个月不出偏差——超时设置、错误隔离、告警去重、进程守护，每一环断掉都会让“报警”变成“幻觉”。
Python免费学习笔记（深入）：立即使用
在学习笔记中，你将探索 Python 的核心概念和高级技巧！
