做开发、测试或者数据采集时，经常要反复调接口、发请求。一个个点太累，复制粘贴又容易出错。这时候，用对工具，几分钟就能干完原来几小时的活。
\n\n常见的使用场景
\n比如你是个运营，每天要检查100个推广链接是否还能正常跳转；或者你是后端工程师，需要压测某个API在高并发下的表现；再比如你在做爬虫，要批量获取一批页面的数据。这些情况都不适合手动操作，批量发送请求的工具就成了刚需。
\p>Postman：上手快，适合小规模任务
\n很多人第一个接触的工具就是 Postman。它支持集合（Collection）和环境变量，可以把多个请求组织起来，然后用 Runner 功能批量执行。比如你有一组用户ID，想挨个查资料，导入CSV文件，自动替换参数，一次跑完全部请求。
\n\nCSV 示例格式：\\nuser_id\\n1001\\n1002\\n1003设置好请求 URL 如 https://api.example.com/user/<?={{user_id}}>，运行时自动替换，结果一目了然。
\n\ncurl + 脚本：灵活高效，适合程序员
\n如果你习惯命令行，用 shell 脚本配合 curl 更直接。比如要删除一批旧日志，ID从1到500，写个循环就行：
\n\nfor i in {1..500}; do\\n curl -X DELETE \\\"http://logs.api.com/item/$i\\\"\\n sleep 0.1\\ndone加上 sleep 避免服务器被压垮，还能重定向输出保存结果。Linux、macOS 直接跑，Windows 用户可以用 WSL 或者 Git Bash。
\n\nJMeter：专业级压测与批量处理
\n要是任务量大，比如模拟上千人同时提交订单，就得上 JMeter。图形界面配置请求、参数化、断言、定时器，还能生成详细报告。虽然学习成本高点，但一旦掌握，处理复杂流程游刃有余。
\n\n你可以设置线程组控制并发数，用 CSV Data Set Config 批量读取参数，再通过响应断言判断每个请求是否成功，整个过程全自动。
\n\nPython requests + 并发库：自由度最高
\n真正想玩出花样，还得靠代码。Python 的 requests 库简单易懂，配合 concurrent.futures 或 asyncio，轻松实现异步并发。
\n\nimport requests\\nfrom concurrent.futures import ThreadPoolExecutor\\n\\nurls = [\\\"http://site.com/api?id=1\\\", \\\\"http://site.com/api?id=2\\\", ...]\\n\\ndef fetch(url):\\n return requests.get(url).status_code\\n\\nwith ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:\\n results = list(executor.map(fetch, urls))\\n\\nprint(results)这段代码能同时发起10个请求，效率提升明显。出错了也能加 try-except 记录问题链接，后续补发不费劲。
\n\n别忘了加点防护
\n批量发请求威力大，但也容易被封IP或触发限流。建议加上随机延迟、使用代理池、控制并发数量。特别是面对外部接口时，尊重对方服务器承载能力，既是职业素养，也能避免给自己找麻烦。
\n\n工具本身没有好坏，关键是怎么用。选顺手的那个，把重复劳动交给机器，自己腾出时间解决更有价值的问题。
","seo_title":"批量发送请求的工具推荐与使用技巧","seo_description":"介绍几种实用的批量发送请求的工具，包括Postman、curl脚本、JMeter和Python方案，提升工作效率，应对接口测试、数据采集等场景。","keywords":"批量发送请求, 批量请求工具, Postman批量执行, curl脚本, JMeter压测, Python并发请求"}