文章导读

python如何检查网络连接状态_python检测本机网络连通性的方法

作者 2025年9月13日 9

答案：python可通过socket、requests或subprocess检测网络连通性。使用socket可检测TCP/IP层连通性，推荐连接8.8.8.8:53；requests适用于http层面检测，验证DNS解析与Web服务；subprocess调用ping命令跨平台性差但可作辅助。目标选择上，8.8.8.8适合检测IP连通性，知名网站域名用于验证DNS和HTTP服务，本地网关则判断局域网状态。应结合多种方法并设置合理超时，通过try-except捕获socket.Error、requests异常等，实现健壮的网络检测。

Python检查本机网络连通性，说白了，就是看你的机器能不能跟外部世界“说上话”。这事儿有几种玩法，从最底层的TCP握手到高层HTTP请求，都能帮你摸清状况。核心思想无非是尝试连接一个已知可靠的外部目标，如果成功，就说明网络是通的；如果失败，那多半就是出问题了。选择哪种方式，得看你具体想检测什么层面的连通性。

解决方案

要检测Python的本机网络连通性，我们通常会用到几种方法，每种都有它的适用场景和侧重点。我个人比较推荐从低层级的

socket

模块开始，因为它更纯粹，不依赖于上层协议，能直接检测到TCP/IP层面的连接。当然，如果你的应用更关注HTTP服务，

requests

库会更方便直观。

1. 使用

socket

模块进行低层级检测

这是最基础也最灵活的方法。它尝试建立一个TCP连接到某个已知的、可靠的外部IP地址和端口。如果连接成功，说明网络至少在TCP/IP层是通的。我通常会选择google的公共DNS服务器

8.8.8.8

，端口

（DNS服务端口），因为它非常稳定且几乎不会被防火墙无故阻拦。

立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；

import socket  def check_socket_connectivity(host="8.8.8.8", port=53, timeout=3):     """     通过尝试建立socket连接来检测网络连通性。     默认目标是Google DNS服务器，端口53。     """     try:         socket.setdefaulttimeout(timeout) # 设置全局超时         s = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)         s.connect((host, port))         s.close()         print(f"成功连接到 {host}:{port}。网络连通性良好。")         return True     except socket.error as e:         print(f"无法连接到 {host}:{port}。网络可能存在问题或目标不可达。错误: {e}")         return False     except Exception as e:         print(f"发生未知错误: {e}")         return False  # 示例调用 # check_socket_connectivity() # check_socket_connectivity("www.google.com", 80) # 也可以尝试连接网站

这种方法的好处在于它直接检测IP层面的可达性，不涉及DNS解析（如果你直接用IP地址的话），也不涉及HTTP协议。如果它都通了，那说明你的机器到目标IP的路径是没问题的。

2. 使用

requests

库进行HTTP连通性检测

如果你的Python应用主要与Web服务打交道，那么检测能否成功发起HTTP请求会更符合你的实际需求。

requests

库是Python中进行HTTP请求的利器，用它来检测网络连通性非常直观。

import requests  def check_http_connectivity(url="https://www.php.cn/link/f228bda69952fa13fe74d09b34e4983b", timeout=5):     """     通过发送HTTP GET请求来检测网络连通性。     默认目标是百度。     """     try:         response = requests.get(url, timeout=timeout)         response.raise_for_status() # 如果状态码不是200，则抛出HTTPError         print(f"成功访问 {url} (状态码: {response.status_code})。网络连通性良好。")         return True     except requests.exceptions.ConnectionError as e:         print(f"无法连接到 {url}。网络可能存在问题或目标不可达。错误: {e}")         return False     except requests.exceptions.Timeout as e:         print(f"连接到 {url} 超时。网络可能缓慢或目标响应迟钝。错误: {e}")         return False     except requests.exceptions.HTTPError as e:         print(f"访问 {url} 失败，HTTP错误: {e}")         return False     except Exception as e:         print(f"发生未知错误: {e}")         return False  # 示例调用 # check_http_connectivity() # check_http_connectivity("https://www.google.com")

这种方法不仅检查了网络连接，还间接验证了DNS解析（如果用域名的话）和HTTP服务的可用性。对于多数Web应用来说，这可能是最贴近实际的检测方式。

3. 使用

subprocess

调用系统

ping

命令

虽然Python本身提供了更原生的网络操作接口，但有时候，直接调用操作系统自带的

ping

命令也是一种选择，特别是当你希望模拟命令行环境下的行为时。不过，这种方法依赖于操作系统，并且需要解析

ping

命令的输出，所以不如前两种方法跨平台和编程友好。

import subprocess import platform  def check_ping_connectivity(host="8.8.8.8", count=1, timeout=3):     """     通过调用系统ping命令检测网络连通性。     注意：此方法依赖于操作系统，且需要解析命令行输出。     """     param = '-n' if platform.system().lower() == 'windows' else '-c'     timeout_param = '-w' if platform.system().lower() == 'windows' else '-W'      command = ['ping', param, str(count), timeout_param, str(timeout), host]      try:         # shell=True 在Windows上可能需要，但通常不推荐，因为它有安全风险。         # 这里为了简化，我们假设命令是安全的。         result = subprocess.run(command, capture_output=True, text=True, check=False)          if result.returncode == 0:             print(f"成功ping通 {host}。网络连通性良好。")             return True         else:             print(f"无法ping通 {host}。网络可能存在问题。错误输出:n{result.stderr or result.stdout}")             return False     except FileNotFoundError:         print("ping命令未找到。请确保系统环境变量中包含ping命令的路径。")         return False     except Exception as e:         print(f"执行ping命令时发生未知错误: {e}")         return False  # 示例调用 # check_ping_connectivity() # check_ping_connectivity("www.google.com")

这种方法在我看来，更多的是一种“备用方案”或者在特定系统环境下的辅助手段。它需要处理不同操作系统

ping

命令参数的差异，而且解析其输出也相对繁琐。

Python检测网络连通性时，选择哪种目标地址更合适？

这其实是个挺有意思的问题，因为目标地址的选择直接影响了你检测的“粒度”和“范围”。在我看来，没有绝对的“最合适”，只有“最符合你需求”的选择。

Google公共DNS服务器（如

8.8.8.8

或

8.8.4.4

）：
- 优点： 它们是全球范围内最稳定、最可靠的公共DNS服务器之一。直接使用IP地址进行
  socket
  连接或
  ping
  测试，可以绕过DNS解析环节，纯粹检测IP层面的连通性。这能帮你判断是“到互联网的路断了”，还是“DNS解析出问题了”。
- 缺点： 它们仅仅验证了到这个特定IP的连通性。如果你的应用需要访问HTTP/HTTPS服务，仅仅
  8.8.8.8
  通了，不代表你就能正常浏览网页。有些网络环境可能会对非标准端口（如53）的TCP连接做限制。
知名网站的域名（如

www.google.com

、

www.baidu.com

）：

Figma Slides

Figma Slides 是 Figma 发布的PPT制作和演示文稿生成工具，可以帮助创建、设计、定制和分享演示文稿

41

查看详情
- 优点： 使用域名进行
  requests
  请求，这不仅检测了IP层面的连通性，还同时验证了DNS解析服务是否正常工作，以及目标网站的HTTP/HTTPS服务是否可用。这对于Web应用来说，是最全面的连通性检测。
- 缺点： 相比直接IP，多了一层DNS解析的潜在失败点。如果DNS服务器有问题，即使物理网络是通的，也可能检测失败。同时，目标网站本身也可能临时宕机或响应缓慢，导致误判。
本地网关IP（如

192.168.1.1

或路由器管理地址）：
- 优点： 当你想区分是“本地局域网有问题”还是“互联网有问题”时，检测本地网关非常有用。如果连网关都ping不通或
  socket
  连不上，那问题肯定出在你的设备到路由器的这段路上（比如网线松了、无线信号差等）。
- 缺点： 只能检测局域网内部连通性，无法判断是否能访问外部互联网。

我的建议是：

在实际应用中，我会倾向于组合使用。

先尝试连接

8.8.8.8

（或类似的稳定IP）： 这能快速判断最底层的IP连通性。如果这里就失败了，那基本上可以确定是网络物理连接或IP路由出了问题。
如果

8.8.8.8

成功，再尝试访问一个知名网站（如

www.baidu.com

）：这能进一步验证DNS解析和HTTP服务是否正常。如果
8.8.8.8
通了，但网站不通，那很可能就是DNS解析配置错误或者网站本身的问题。
在某些特定故障排查场景下，可以加上对本地网关的检测： 帮助定位问题是发生在局域网内部还是外部。

Python检测网络连接状态时，如何优雅地处理超时和异常？

在网络编程中，超时和异常是家常便饭，处理不好轻则程序卡死，重则整个应用崩溃。所以，优雅地处理它们是编写健壮网络代码的关键。这里有几个核心点：

设置合理的超时时间：
- 为什么需要： 网络状况复杂多变，目标服务器可能响应缓慢甚至无响应。如果没有超时，你的程序可能会无限期地等待下去，导致资源耗尽或应用假死。
- 如何设置：
  - socket
    模块：通过
```
socket.settimeout(seconds)
```
    方法为单个socket设置超时，或者通过
```
socket.setdefaulttimeout(seconds)
```
    设置全局默认超时。
  - requests
    库：在
```
requests.get()
```
    、
```
requests.post()
```
    等方法中，直接传入
```
timeout
```
    参数，例如
```
requests.get(url, timeout=5)
```
    。这个超时是针对连接和读取的总时长。
- 超时时间多少合适？ 这没有固定答案，取决于你的应用场景。对于快速连通性检测，2-5秒可能比较合适；对于下载大文件或与响应较慢的API交互，可能需要更长。关键是找到一个平衡点，既不让用户等太久，又能覆盖大部分正常情况。
使用

try...except

块捕获特定异常：
- 为什么需要： 网络操作可能因为各种原因失败，比如目标不可达、连接被拒绝、DNS解析失败、超时等等。Python会在这些情况下抛出不同的异常。捕获这些异常，可以让你在失败时执行特定的错误处理逻辑，而不是让程序直接崩溃。
- 常见异常及其处理：
  - socket.error
    
    (或其子类如
    
    socket.timeout
    
    )：这是
    socket
    模块操作失败时最常见的异常。捕获它，可以处理连接失败、超时等底层网络问题。
  - requests.exceptions.ConnectionError
    
    ：当
    requests
    库无法建立连接时抛出，通常是DNS解析失败、目标主机不可达、连接被拒绝等。
  - requests.exceptions.Timeout
    
    ：
    requests
    请求在指定时间内未收到响应时抛出。
  - requests.exceptions.HTTPError
    
    ：当
    requests
    收到非200的HTTP状态码（如404、500）时，如果调用了
```
response.raise_for_status()
```
    ，就会抛出此异常。这表示服务器响应了，但响应内容指示了错误。
  - requests.exceptions.RequestException
    
    ：这是所有
    requests
    库异常的基类，捕获它可以处理所有
    requests
    相关的错误，但通常更推荐捕获更具体的子类以便进行精细化处理。
  - FileNotFoundError
    
    (针对
    
    subprocess
    
    调用
    
    ping
    
    等命令时)： 如果系统找不到你尝试执行的命令，就会抛出这个。
- 处理策略： 在
```
except
```
  块中，你可以打印错误信息、记录日志、重试连接（带指数退避）、向用户显示友好的提示，或者回退到离线模式。避免使用裸的
```
except Exception as e:
```
  ，因为它会捕获所有异常，包括一些你可能不希望捕获的系统级错误，导致难以调试。

示例代码中的异常处理：

你会发现我上面给出的代码示例中，都包含了

try...except

块，并且尝试捕获了特定的异常。比如：

# socket 示例中的异常处理 try:     s.connect((host, port)) except socket.error as e: # 精确捕获socket操作错误     print(f"无法连接到 {host}:{port}。错误: {e}") except Exception as e: # 捕获其他未知错误     print(f"发生未知错误: {e}")  # requests 示例中的异常处理 try:     response = requests.get(url, timeout=timeout)     response.raise_for_status() except requests.exceptions.ConnectionError as e: # 连接错误     print(f"无法连接到 {url}。错误: {e}") except requests.exceptions.Timeout as e: # 超时错误     print(f"连接到 {url} 超时。错误: {e}") except requests.exceptions.HTTPError as e: # HTTP状态码错误     print(f"访问 {url} 失败，HTTP错误: {e}")

这种分层捕获异常的方式，能让你更清晰地知道问题出在哪里，并进行更有针对性的处理。它让你的代码在面对不确定性极强的网络环境时，显得更加“从容不迫”。

除了简单的连通性，Python还能检测哪些更深层次的网络状态？

仅仅知道“通”或“不通”很多时候是不够的。在复杂的网络环境中，我们可能需要了解更多细节，比如网络有多快？某个特定服务是否可用？是否存在DNS解析问题？Python同样能帮助我们探测这些更深层次的网络状态。

网络延迟（Latency）检测：
- 怎么做： 测量从发送请求到接收响应之间的时间。
- socket
  
  方法： 在
```
socket.connect()
```
  前后记录时间戳，计算差值。
- requests
  
  方法：
  requests
  库的
```
response.elapsed.total_seconds()
```
  属性直接提供了请求的总耗时。
- 价值： 高延迟通常意味着网络拥堵、路由跳数过多或目标服务器响应缓慢。这对于需要低延迟的应用（如在线游戏、实时通讯）至关重要。
```
 import time # ... (使用上面定义的 check_http_connectivity 函数)
```
def measure_latency(url=”https://www.php.cn/link/f228bda69952fa13fe74d09b34e4983b“, timeout=5): start_time = time.time() try: response = requests.get(url, timeout=timeout) end_time = time.time() if response.status_code == 200: latency = response.elapsed.total_seconds() # requests自带的延迟 print(f”访问 {url} 成功，HTTP请求总延迟: {latency:.4f} 秒。”) return latency else: print(f”访问 {url} 失败，状态码: {response.status_code}”) return -1 except requests.exceptions.RequestException as e: print(f”测量 {url} 延迟时发生错误: {e}”) return -1

measure_latency()
特定服务可用性检测（端口开放、API响应状态）：
- 怎么做： 不仅仅是看IP通不通，还要看特定端口是否监听，或者某个API接口是否返回了预期的结果（例如HTTP状态码200）。
- socket
  
  方法： 尝试连接特定IP的特定端口（如ssh的22，HTTP的80，HTTPS的443）。如果
```
socket.connect()
```
  成功，说明端口是开放的。
- requests
  
  方法： 发送请求到具体的API端点，检查
```
response.status_code
```
  是否为200，甚至可以检查
```
response.JSon()
```
  或
```
response.text
```
  来验证返回内容的正确性。
- 价值： 这能让你知道某个特定的服务（比如数据库服务、Web服务器、自定义API）是否正常运行，而不仅仅是网络层面。
DNS解析问题识别：
- 怎么做： 尝试连接一个已知IP（如
  8.8.8.8
  ）成功，但尝试连接

大家都在看：

python如何检查网络连接状态_python检测本机网络连通性的方法 python如何将一个列表中的所有元素拼接成字符串_python使用join方法拼接列表元素为字符串 Selenium Python 实现文件上传：兼顾直接上传与模拟拖拽交互 Selenium Python实现网页文件拖放上传自动化在GitLab CI/CD中连接PostgreSQL服务的实践指南

评论（已关闭）

评论已关闭

Hello! 欢迎来到悠悠畅享网！