我有一个BallTree模型训练和坚持泡菜格式。
在Google App Engine中，Python 2标准环境不支持sklearn。我尝试使用Cloud ML来部署模型，但由于Cloud ML仅提供predict()功能，因此它无法正常工作。我的BallTree模型将调用query_radius()。因此，我转到了sklearn工作的Python 3标准环境。
从query_radius()获取索引后，我将以某种方式通过字典检索实体的键。使用密钥，我现在可以从数据存储中检索所有数据。
现在，我想利用memcache来提高数据存储的检索速度。但是，我发现googleappengine api在Python 3标准环境中不起作用。我该怎么做才能使用memcache？或者我还有其他更好的选择吗？
你是对的，在Python 3 App Engine标准环境中，memcache不是开箱即用的。
另一种方法是使用类似Cloud Memorystore（或者实际上，任何托管的Redis或Memcache产品）并在您的应用程序中手动连接到它。
例如，以下是一个如何从App Engine Flex环境连接到Memorystore的示例，该环境应该可以帮助您入门：https://cloud.google.com/memorystore/docs/redis/connect-redis-instance-flex