2026/2/16 6:50:37
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快速开发一个私网监控系统原型#xff0c;功能包括#xff1a;1.实时扫描局域网设备 2.可视化展示在线设备及其IP 3.异常连接告警 4.简单的流量监控 5.生成网络健康报告。使用Py…快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容快速开发一个私网监控系统原型功能包括1.实时扫描局域网设备 2.可视化展示在线设备及其IP 3.异常连接告警 4.简单的流量监控 5.生成网络健康报告。使用Python的Scapy库进行网络扫描Flask提供REST APIReact构建监控面板。要求代码简洁突出核心功能演示。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果1小时打造私网监控系统原型最近在排查公司内网问题时经常需要快速了解局域网设备的在线状态和连接情况。传统方法要么太复杂比如部署专业监控软件要么太简陋手动ping测试。于是我用InsCode(快马)平台尝试快速搭建了一个轻量级私网监控系统原型整个过程比想象中顺利很多。核心功能设计这个原型主要解决四个实际问题设备发现自动扫描局域网内所有活跃设备识别IP和MAC地址状态监控持续跟踪设备在线/离线状态变化异常检测发现陌生设备接入或流量异常时告警可视化展示通过网页直观查看网络拓扑和健康状态技术方案选择经过对比几种方案最终采用PythonFlaskReact的技术栈网络扫描层使用Python的Scapy库发送ARP请求包比传统ping扫描更快更准确数据处理层Flask提供REST API接口处理扫描数据并存入内存数据库展示层React构建响应式前端用ECharts实现拓扑图可视化告警模块通过WebSocket实时推送异常事件到前端关键实现步骤网络扫描模块通过Scapy构造ARP广播包收集响应设备的IP和MAC地址。这里特别注意设置了2秒超时避免扫描阻塞主线程。扫描结果会与历史记录对比识别新上线设备。数据存储设计使用Python字典暂存设备信息包括首次发现时间、最后活跃时间、流量统计等。虽然用内存存储不够持久但作为原型完全够用。API接口开发Flask提供了三个核心接口/scan手动触发扫描/devices获取当前设备列表/stats获取流量统计数据前端监控面板React应用通过axios轮询API数据使用ECharts绘制设备拓扑图。当WebSocket接收到告警时会在页面右上角弹出通知。异常检测逻辑设置两个简单规则陌生MAC地址出现时触发新设备接入告警某设备流量突增300%时触发流量异常告警开发中的经验总结性能优化最初同步扫描导致界面卡顿改为多线程后流畅很多兼容性问题部分IoT设备对ARP响应较慢需要调整超时参数数据过滤需要忽略路由器、交换机等网络设备避免干扰安全考虑临时关闭了Flask的debug模式防止生产环境信息泄露实际使用效果这个原型虽然简单但已经能 - 10秒内完成/24网段扫描 - 准确识别90%以上的在线设备 - 在测试环境中成功捕获了手机热点接入事件 - 流量监控帮助发现了某台中毒电脑的异常上传行为最惊喜的是整个开发过程在InsCode(快马)平台上异常顺畅。不需要配置任何环境从写代码到实际运行只用了不到1小时。特别是一键部署功能直接把本地开发的原型变成了可公开访问的演示系统同事们都觉得很神奇。后续优化方向如果继续完善这个系统我会考虑 1. 增加设备指纹识别厂商、操作系统等 2. 实现历史数据存储和分析 3. 添加多子网扫描支持 4. 开发移动端告警推送对于需要快速验证想法的场景这种轻量级原型开发方式真的很高效。不用纠结架构完美性先做出最小可行产品再迭代这才是工程师该有的敏捷思维。推荐大家也试试在InsCode(快马)平台上快速实现你的创意原型那种即写即得的体验会上瘾。快速体验打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net输入框内输入如下内容快速开发一个私网监控系统原型功能包括1.实时扫描局域网设备 2.可视化展示在线设备及其IP 3.异常连接告警 4.简单的流量监控 5.生成网络健康报告。使用Python的Scapy库进行网络扫描Flask提供REST APIReact构建监控面板。要求代码简洁突出核心功能演示。点击项目生成按钮等待项目生成完整后预览效果