如何缓存/记忆我的SQLAlchemy函数？

Question

我正在使用FLask-OAuthlib并希望使用Flask-Cache进行一些缓存/ memoization。 我已经在我的视图上设置了缓存，但是我在缓存此函数时遇到了问题：

@oauth.clientgetter
@cache.memoize(timeout=86400)
def load_client(client_id):
  return DBSession.query(Client).filter_by(client_id=client_id).first()

第一次运行该函数（尚未缓存）它运行正常，但是当它从缓存中获取时，某些东西会被搞砸并说它是一个无效的客户端。 我不知道它是否正确地缓存它，或者是否有@ oauth.clientgetter装饰器以某种方式搞砸了缓存。 一切正常，没有缓存，客户端是有效的。 我试图像这样移动函数，但得到相同的结果：

class Client(Base):
  __tablename__ = 'client'
  __table_args__ = {'autoload': True}
  user = relationship('User')

  @classmethod
  @cache.memoize(timeout=86400)
  def get_client(cls,client_id):
    return DBSession.query(cls).filter_by(client_id=client_id).first()

然后，在我看来，我有：

@oauth.clientgetter
def load_client(client_id):
  return Client.get_client(client_id)

但是这给出了相同的结果。 我使用redis作为我的缓存后端，我的键/值是：

1) "flask_cache_Pwd2uVDVikMYMDNB+gVWlW"
2) "flask_cache_api.models.Client.get_client_memver"
3) "flask_cache_http://lvho.st:5000/me"

获取flask_cache_Pwd2uVDVikMYMDNB + gVWlW：

"!ccopy_reg\n_reconstructor\np1\n(capi.models\nClient\np2\nc__builtin__\nobject\np3\nNtRp4\n(dp5\nS'_sa_instance_state'\np6\ng1\n(csqlalchemy.orm.state\nInstanceState\np7\ng3\nNtRp8\n(dp9\nS'manager'\np10\ng1\n(csqlalchemy.orm.instrumentation\n_SerializeManager\np11\ng3\nNtRp12\n(dp13\nS'class_'\np14\ng2\nsbsS'class_'\np15\ng2\nsS'modified'\np16\nI00\nsS'committed_state'\np17\n(dp18\nsS'instance'\np19\ng4\nsS'callables'\np20\n(dp21\nsS'key'\np22\n(g2\n(S'Iu6copdawXIQIskY5kwPgxFgU7JoE9lTSqmlqw29'\np23\nttp24\nsS'expired'\np25\nI00\nsbsVuser_id\np26\nL4L\nsVname\np27\nS'Default'\np28\nsV_default_scopes\np29\nS'email'\np30\nsVclient_id\np31\ng23\nsV_redirect_uris\np32\nS'http://localhost:8000/authorized/'\np33\nsVactive\np34\nI1\nsVclient_secret\np35\nS'Vnw0YJjgNzR06KiwXWmYz7aSPu1ht7JnY1eRil4s5vXLM9N2ph'\np36\nsVdescription\np37\nNsb."

获取flask_cache_api.models.Client.get_client_memver：

"!S'+gVWlW'\np1\n."

Answer 1

尝试颠倒装饰者的顺序：

@cache.memoize(timeout=86400)
@oauth.clientgetter
def load_client(client_id):
  return DBSession.query(Client).filter_by(client_id=client_id).first()

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编辑

问题似乎是Client对象不是pickle-able，而cache.memoize依赖于对象的pickle-ability。 因此，在一种情况下，最终会出现无效的客户端错误（客户端对象没有“生存”在picke-dump-then-pickle-load进程中），而在另一种情况下，出现了某种缓存错误（默默地）防止对象被缓存（我不确定是什么机制导致这种静默处理）。

在任何情况下，在我看来，你不应该首先尝试记住你的客户端对象。