Bokeh和Joblib不会一起玩

Question

我有一个使用包含joblib的@memory.cache装饰器的函数调用数据的Bokeh脚本。当我将脚本作为python脚本运行时，get_data函数很快（缓存）。当我使用bokeh server --show code.py调用它时，它看起来像缓存丢失并且函数被重新评估，这使得数据检索变得缓慢。如何使Bokeh与Joblib很好地协同工作？

Answer 1

如果没有能够运行一个能够再现你所看到的例子，那么很难说。但我的猜测是，它与Bokeh服务器代码运行器在每个会话中执行应用程序脚本的方式有关。

所以，我可以考虑一些可能的事情来尝试。

首先，从0.12.4开始，有embedding a Bokeh server as a library的例子和指导，例如，在独立的Python脚本中，或者在Flask或Tornado应用程序中。那里的例子也都使用FunctionHandler，它不是exec。我的直觉是，这更像是标准的单进程/单命名空间python执行模型，并且可以更好地发挥您的joblib装饰器的作用。

（如果您尝试这条路线，和它的作品，请让使用者知道在某种程度上，这可能是值得记录要好。）

否则，可能会更好地工作就是用lifecycle hooks提供您的包裹功能的另一种选择这是确保在会话中共享的一种方式。你终于可以看到spectrogram example这种技术（C.F.的audio.py）

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，只是一些温和的建议这么久。如果你可以包含一个最小的示例代码，这大大增加了将代码返回给答案的可能性。例如，如果在这里有示例代码可以尝试工作，那么我可以在答案中发布完整的工作代码。