将计算存储在烧瓶路由缓存中

Question

我有一个很长的任务，进入python工作队列。

@cache.cached(timeout=2592000)
@app.route('/as/<keyword>', methods=['GET'])
@db_session
def auto_suggest(keyword):
    job = q.enqueue(find_keyword, keyword)
    while not job:
        time.sleep(1)
    return jsonify(word=job)

我使用flask-cache尝试保存结果，因为它最多只需要每周运行一次，每个月运行一次也就足够了。

我遇到的问题是，当它运行时，它缓存失败的响应，而不是实际的解决方案。

还有别的办法吗？或者建议我该如何处理这件事？

Answer 1

您正在尝试JSON-编码Job代理对象，而不是作业的结果。您确实希望在这里检查职务结果：

job = q.enqueue(find_keyword, keyword)
while not job.result:
    time.sleep(1)
return jsonify(word=job.result)

这个应该缓存得很好。

相反，您可以使用find_keyword函数回传 decorator函数的结果。

@cache.memoize(30 * 24 * 60 * 60)
def find_keyword(keyword):
    # ....

这将将find_keyword()函数的结果缓存一个月，完全基于keyword参数(不同关键字的结果是独立缓存的)。

还要注意:当将额外的装饰器应用到视图函数时，请确保将@app.route()装饰器放在顶部(待最后应用)。任何应用“较后”的装饰器都会被忽略，因为注册为视图的不是它们的输出：

@app.route('/as/<keyword>', methods=['GET'])
@cache.cached(timeout=2592000)
@db_session
def auto_suggest(keyword):
    job = q.enqueue(find_keyword, keyword)
    while not job.result:
        time.sleep(1)
    return jsonify(word=job.result)