1小时搭建证书监控原型:防止服务意外中断

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个极简证书监控原型,要求:1. 输入域名即可检查证书有效期 2. 显示剩余天数进度条 3. 过期预警邮件发送 4. 单页Web应用 5. 使用Python Flask后端+Vue前端。重点展示快速实现核心功能的方法,代码不超过300行。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近看到不少公司因为SSL证书过期导致服务中断的新闻,就想着自己动手做一个轻量级的监控工具。经过周末的折腾,用Python和Vue快速实现了一个证书监控原型,从零到上线只用了1小时。下面分享我的实现思路和关键步骤,特别适合需要快速验证想法的小伙伴。

整体架构设计

  1. 前端交互层:采用Vue3构建单页应用,通过简洁表单收集域名,用进度条直观展示证书剩余有效期
  2. 后端服务层:Python Flask处理请求,调用openssl库获取证书信息,计算剩余天数并返回JSON数据
  3. 预警模块:集成SMTP邮件服务,当检测到证书有效期不足30天时自动触发告警
  4. 数据可视化:使用Element UI的进度条组件,用颜色区分安全状态(绿色>30天,黄色7-30天,红色<7天)

关键技术实现

  1. 证书信息获取:通过Python的ssl模块建立连接,提取证书的notAfter字段获取过期时间。这里需要注意处理异常情况,比如无效域名或证书不可访问

  2. 天数计算逻辑:将证书过期时间与当前时间比较,用datetime计算差值。特别要注意时区转换问题,避免因时差导致误判

  3. 邮件预警服务:配置smtplib发送邮件,建议使用公司邮箱或第三方邮件服务(如SendGrid)。关键点是在Flask后端设置定时检测任务,但原型阶段可以先采用请求时即时检查的方式

  4. 前后端交互:Flask定义/check-certificate路由接收前端POST请求,Vue使用axios发起调用。跨域问题可以通过Flask-CORS扩展解决

避坑指南

  • 证书链验证:有些网站使用中间证书,需要特别处理证书链验证,否则可能误判有效期
  • 性能优化:对同一域名添加缓存机制,避免频繁查询消耗资源
  • 错误处理:前端需要友好展示各种异常情况,如网络错误、无效域名等
  • 安全防护:对输入域名做基础校验,防止SSRF攻击

效果演示

部署后打开网页,输入需要监控的域名(如inscode.net),立即显示证书剩余天数。当有效期不足时会收到类似这样的邮件提醒:

警告:域名example.com的SSL证书将在15天后过期!

这个原型虽然简单,但已经具备核心监控能力。后续可以扩展这些功能: - 多域名批量监控 - 企业微信/钉钉机器人通知 - 历史记录查询 - 自动续期对接(需配合证书管理API)

整个过程在InsCode(快马)平台上完成特别顺畅,不用配置环境就直接写代码。最惊艳的是调试时可以实时看到页面变化,写完前端立刻能测试接口。

示例图片

点击部署按钮后,不到1分钟就生成了可公开访问的网址。对于需要快速验证想法的场景,这种开箱即用的体验确实能省下大量搭建环境的时间。建议有类似需求的朋友都可以试试这种轻量级开发方式,真的比从零开始折腾服务器方便多了。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    开发一个极简证书监控原型,要求:1. 输入域名即可检查证书有效期 2. 显示剩余天数进度条 3. 过期预警邮件发送 4. 单页Web应用 5. 使用Python Flask后端+Vue前端。重点展示快速实现核心功能的方法,代码不超过300行。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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