使用异步请求在 Laravel 和 Flask 服务器之间进行通信-Python教程-PHP中文网

使用异步请求在 Laravel 和 Flask 服务器之间进行通信

心靈之曲

发布： 2025-09-07 12:31:12

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使用异步请求在 laravel 和 flask 服务器之间进行通信

本文档介绍了如何在 Laravel (PHP) 和 Flask (Python) 服务器之间实现非阻塞的双向请求通信。传统 HTTP 服务器的线程模型限制了并发处理能力，当一个服务器需要等待另一个服务器的响应时，会阻塞当前线程。本文将探讨使用异步编程解决此问题的方法，重点介绍如何在 Flask 中利用 asyncio 和 aiohttp 实现异步请求，从而提高服务器的并发处理能力。

实现 Laravel 和 Flask 服务器之间的异步通信

在微服务架构中，经常会遇到需要不同服务器之间相互通信的场景。例如，一个 Laravel 服务器和一个 Flask 服务器，其中 Flask 服务器负责处理机器学习任务，而 Flask 服务器又需要从 Laravel 服务器获取最新的数据。如果使用传统的同步 HTTP 请求，Flask 服务器在等待 Laravel 服务器响应时会被阻塞，影响整体性能。为了解决这个问题，可以使用异步编程模型。

异步编程的优势

异步编程允许程序在等待某些操作完成时（例如，等待另一个服务器的响应）继续执行其他任务。这通过避免线程阻塞来提高服务器的并发处理能力。在 Python 中，asyncio 库提供了一种实现异步编程的方式。

Flask 中的异步支持

Flask 从 2.0 版本开始支持 async 和 await 关键字，允许开发者编写异步视图函数。这意味着你可以使用 async 定义一个处理请求的函数，并使用 await 等待异步操作完成。

使用 aiohttp 发送异步 HTTP 请求

aiohttp 是一个基于 asyncio 的异步 HTTP 客户端/服务器库。它允许你发送非阻塞的 HTTP 请求。

以下是一个使用 aiohttp 从 Flask 服务器向 Laravel 服务器发送异步请求的示例：

from flask import Flask, jsonify
import aiohttp
import asyncio

app = Flask(__name__)

async def fetch_data_from_laravel(url):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        async with session.get(url) as response:
            return await response.json()

@app.route('/ml_process')
async def ml_process():
    laravel_url = 'http://your-laravel-server/api/data'  # 替换为你的 Laravel 服务器 API 地址
    data = await fetch_data_from_laravel(laravel_url)
    # 在这里使用从 Laravel 服务器获取的数据进行机器学习处理
    result = {'message': 'Machine learning processing complete', 'data': data}
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

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代码解释：

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fetch_data_from_laravel(url) 函数： 使用 aiohttp.ClientSession() 创建一个异步 HTTP 会话。使用 session.get(url) 发送 GET 请求，并使用 await response.json() 异步地等待响应并将其解析为 JSON 格式。
ml_process() 路由： 定义一个异步路由处理函数。它调用 fetch_data_from_laravel() 函数从 Laravel 服务器获取数据，然后进行机器学习处理（此处省略具体处理逻辑），最后返回一个包含结果的 JSON 响应。

运行 Flask 应用：

要运行这个 Flask 应用，你需要安装 aiohttp 和 asyncio 库：

pip install aiohttp flask

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然后，你可以像运行任何其他 Flask 应用一样运行它。

Laravel 服务器的准备

确保你的 Laravel 服务器提供一个 API 接口，可以返回 Flask 服务器需要的数据。例如，你可以在 routes/api.php 文件中定义一个路由：

<?php

use Illuminate\Http\Request;
use Illuminate\Support\Facades\Route;

Route::get('/data', function (Request $request) {
    // 从数据库或其他来源获取数据
    $data = [
        'item1' => 'value1',
        'item2' => 'value2',
    ];
    return response()->json($data);
});

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注意事项

错误处理： 在实际应用中，需要添加适当的错误处理机制，例如处理网络连接错误、HTTP 状态码错误等。
并发限制： aiohttp.ClientSession() 可以设置并发连接数限制，以防止对 Laravel 服务器造成过大的压力。
安全性： 确保服务器之间的通信是安全的，例如使用 HTTPS 协议进行加密传输。
异步任务： 如果机器学习处理本身也是一个耗时的操作，建议将其放入异步任务队列中，例如使用 Celery 或 Redis Queue，以避免阻塞 Flask 服务器的主线程。
选择合适的框架： 如果你的项目从一开始就考虑使用异步模型，可以考虑使用 Starlette 框架，它从设计之初就完全支持异步操作。