python django从命令加载缓存TfidfVectorizer并在视图中使用

Question

我想使用 Django 命令加载 TfidfVectorizer 拟合模型，然后在视图中重用它。 所以在命令中

from django.core.cache import cache
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
class Command(BaseCommand):
    ....
    model = TfidfVectorizer()
    modelfitted  = model.fit(data)
    cache.set('model',modelfitted)

然后在 views.py 中我想称之为：

def test_function(request):
    mod = cache.get('model')

'mod' 对象是 None。 任何的想法？

Answer 1

问题是您正在使用Local-memory caching 。 正如文档中所述，此缓存是每个进程的：

请注意，每个进程都有自己的私有缓存实例，这意味着不可能进行跨进程缓存。 这显然也意味着本地内存缓存不是特别节省内存，因此它可能不是生产环境的好选择。 很适合开发。

所以不能在管理命令中写入缓存，然后在你的runserver进程中调用这个值。

您应该将缓存后端更改为例如Filesystem caching

CACHES = {
    'default': {
        'BACKEND': 'django.core.cache.backends.filebased.FileBasedCache',
        'LOCATION': '/var/tmp/django_cache',
    }
}