网上大多数介绍都是对于flask中不带表单数据的GET请求的缓存，即一般的GET请求；而有时候，对于带有表单数据的GET请求进行缓存也是很有必要的，如对于特定的表单数据，GET请求返回的结果完全一样，这样加上缓存后效果会好很多。

但flask，即使是马上要用到的Flask-Cache扩展，也没有原生支持带表单数据的GET请求的缓存，需要自定义函数来实现。

Flask-Cache

Flask-Cache是比较常用的flask缓存扩展，这个扩展当然没有重写flask的cache部分，还是用到的werkzeug的Cache模块。

Flask-Cache安装很容易：

pip install Flask-Cache

其简单应用如下：

from flask import Flask
import time
from flask.ext.cache import Cache

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})


@app.route('/')
@cache.cached()
def root():
    t = time.time()
    return str(t)

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

带表单数据的GET请求遇到的问题

使用默认cache选项：

from flask import Flask, request
from flask.ext.cache import Cache

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})


@app.route('/')
@cache.cached()
def root():
    t = request.args['s']
    return t

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

这样当访问此app时：

http://127.0.0.1:5000/?s=aaa
http://127.0.0.1:5000/?s=bbb
http://127.0.0.1:5000/?s=ccc

3次访问获得的返回值将全都是aaa

原因在于使用cached()缓存时，默认情况下使用请求路径（request.path）作为cache_key，即缓存时忽略了GET请求后面带的表单数据，所以上述三次访问对于cached而言是完全一样的访问；所以只会将第一次访问结果缓存，而后面两次访问都直接返回缓存结果。

使用自定义函数解决

cached()提供了参数key_prefix来自定义cache_key，所以只需要自定义request.path加上了表单数据的值，作为cache_key就好了。

自定义函数：

def cache_key():
    args = request.args
    key = request.path + '?' + urllib.parse.urlencode([
        (k, v) for k in sorted(args) for v in sorted(args.getlist(k))
    ])
    return key

这样写比较复杂，但好处是即使表单数据顺序打乱，在转换为cache_key时也sorted()过的，不会出现冗余cache的情况。

结合起来就是：

from flask import Flask, request
import time
from flask.ext.cache import Cache
import urllib.parse

app = Flask(__name__)
cache = Cache(app, config={'CACHE_TYPE': 'simple'})


def cache_key():
    args = request.args
    key = request.path + '?' + urllib.parse.urlencode([
        (k, v) for k in sorted(args) for v in sorted(args.getlist(k))
    ])
    return key


@app.route('/')
@cache.cached(key_prefix=cache_key)
def root():
    t = request.args['s']
    return t + '   ' + str(time.time())

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

这样就实现了带表单数据GET请求的缓存，至于timeout之类的自己再去调整咯。

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另一种简单一些但可能产生冗余的自定义函数

如果能够控制GET表单数据的顺序，可以使用下面这个：

def cache_key():
    key = request.path + request.url.rsplit('/', 1)[-1]
    return key

甚至，如果能够确定请求不会产生干扰，可以考虑：

def cache_key():
    key = request.url.rsplit('/', 1)[-1]
    return key

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使用文件系统缓存

注意到上述'CACHE_TYPE': 'simple'，一般是作为测试环境下的缓存，实际生产环境下不要使用。

werkzeug支持的缓存类别有NullCache、SimpleCache、MemcachedCache、GAEMemcachedCache、RedisCache和FileSystemCache

其中FileSystemCache就是将每个cache作为文件缓存到磁盘，如果应对查询类app，且大多数查询速度明显不及访问磁盘，且服务器内存较小，不足以支持内存类缓存的话，可以考虑FileSystemCache。

示例：

from flask import Flask, request
import time
from flask.ext.cache import Cache
import urllib.parse

app = Flask(__name__)
filesystem = {
    'CACHE_TYPE': 'filesystem',
    'CACHE_DIR': './flask_cache',
    'CACHE_DEFAULT_TIMEOUT': 922337203685477580,
    'CACHE_THRESHOLD': 922337203685477580
}
cache = Cache(app, config=filesystem)


def cache_key():
    args = request.args
    key = request.path + '?' + urllib.parse.urlencode([
        (k, v) for k in sorted(args) for v in sorted(args.getlist(k))
    ])
    return key


@app.route('/')
@cache.cached(key_prefix=cache_key)
def root():
    t = request.args['s']
    return t + '   ' + str(time.time())

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

关键点在于config中的配置，其中CACHE_DEFAULT_TIMEOUT和CACHE_THRESHOLD设置的相当于无穷大，是因为每次GET请求查询返回的数据都是确定的，而且磁盘空间相对cache而言是无穷大，所以可以这样配置作为高速缓存。

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参考：
Flask-Cache Flask-Cache 0.12 documentation
Cache Werkzeug Documentation (0.10)
Incoming Request Data API Flask Documentation (0.10)