Question

我在dash应用程序中使用服务器端缓存，并且已经遵循documentation中的示例4。我正在使用它来查询和处理“全局”数据，然后在应用程序中的不同组件之间共享此准备好的数据集。

我正在尝试调整示例，以便缓存也依赖于某些用户输入并重新加载。

我尝试了以下类似的做法，但实际上没有任何意义-实现我所追求的最佳方法是什么？

app = dash.Dash(__name__)

cache = Cache(app.server, config={
    'CACHE_TYPE': 'redis',
    'CACHE_TYPE': 'filesystem',
    'CACHE_DIR': 'cache-directory',
    'CACHE_THRESHOLD': 200
})

def get_dataframe(session_id, user_input_value):
    @cache.memoize()
    def query_and_serialize_data(session_id):
        df = # Here I make my query based on user_input_value 
             # If there is no input I just return an empty df
        return df.to_json()
    return pd.read_json(query_and_serialize_data(session_id))

def serve_layout():
    session_id = str(uuid.uuid4())

    return html.Div([
        html.Div(session_id, id='session-id', style={'display': 'none'}),
        # User input            
        # My output which doesn't behave as expected
    ])

app.layout = serve_layout

# Callback related to the user input

@app.callback(
    [
        Output('my-output', 'output-component')
    ],
    [
        Input('session-id', 'children'),
        Input('user-input', 'value')
    ]
)
def generate_output(session_id, user_input_value):
    df = get_dataframe(session_id, user_input_value)
    return # Output component

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

Answer 1

在您发布的代码中，user_input_value值永远不会达到记忆功能。如果您更改了代码以使其能够执行，即将user_input_value传递给query_and_serialize_data函数，则它应该可以正常工作

def get_dataframe(session_id, user_input_value):
    @cache.memoize()
    def query_and_serialize_data(session_id, user_input_value):
        df = # Here I make my query based on user_input_value 
             # If there is no input I just return an empty df
        return df.to_json()
    return pd.read_json(query_and_serialize_data(session_id, user_input_value))

完全破折号依赖用户的服务器端缓存

1 个答案: