黑蛋發現目前在系外行星資料表篩選器app中每操作一次篩選，都會再次呼叫get_exoplanet_table_by_astroquery()函式，以致於要再次等待資料表載入。他了解到這是因為Streamlit app是基於一個Python script執行結果所呈現的頁面，每在頁面中做一次操作，會更新Python script中的變數，進而重新執行整個Python script以更新頁面。黑蛋心想，每次都要等待同樣的資料重新載入，這會是一個蠻差的使用者體驗，他得研究看看是否能解決這個問題。

起初，黑蛋找到@st.cache這個decorator可以加在get_exoplanet_table_by_astroquery()函式上方，它會將函式回傳值(value)，以及由函式名稱、函式內的程式碼、傳進函式中的參數等資訊所組合成的雜湊值(key)，以key-value綁定儲存到快取記憶體中，當函式再次被呼叫時，會先檢查上述資訊的組合是否有變化，若無變化，則略過函式執行步驟，直接從記憶體中取得之前暫存的函式回傳值，以縮減等待時間。

不過，黑蛋進一步發現，Streamlit的開發團隊將會棄用@st.cache，如文件中的說明，因為@st.cache涵蓋不同的使用情境，導致它的程式較為複雜且會拖慢執行速度，所以目前將之拆分成兩個實驗性質的decorator：@st.experimental_memo和@st.experimental_singleton，前者用來暫存經由函式計算、下載的資料，後者則是暫存非資料類的物件，例如session、資料庫連線等資訊，未來兩者都會成為正式的功能以取代@st.cache。

黑蛋選擇用@st.experimental_memo來快取get_exoplanet_table_by_astroquery()函式所回傳的資料表，並設定暫存效期為一天。此外，他還用了st.experimental_memo.clear()，讓使用者能為了取得最新的資料表而手動清除快取。如此一來，原本資料表會一直重新載入的問題就解決啦。

# exoplanet_table_filter.py 
import streamlit as st
from astroquery.ipac.nexsci.nasa_exoplanet_archive import NasaExoplanetArchive


@st.experimental_memo(ttl=86400, show_spinner=False)
def get_exoplanet_table_by_astroquery():
    table_name = 'pscomppars'
    columns = 'pl_name,hostname,sy_dist,pl_orbper,pl_bmasse,pl_rade,disc_year,discoverymethod'
    exoplanet_table = NasaExoplanetArchive.query_criteria(
        table=table_name, select=columns
    )
    exoplanet_table = exoplanet_table.to_pandas()
    exoplanet_table = exoplanet_table.rename(
        columns={
            'pl_name': '行星名稱',
            'hostname': '所屬恆星名稱',
            'sy_dist': '與地球的距離(單位：秒差距)',
            'pl_orbper': '行星軌道週期(單位：天)',
            'pl_bmasse': '行星質量(單位：地球質量)',
            'pl_rade': '行星半徑(單位：地球半徑)',
            'disc_year': '發現年份',
            'discoverymethod': '發現方法'
        }
    )
    exoplanet_table.sort_values(
        by='發現年份', ascending=False, inplace=True, ignore_index=True
    )

    return exoplanet_table

# 中略

if st.sidebar.button('清除資料表快取'):
    st.experimental_memo.clear()
    st.balloons()
    st.sidebar.success('已清除快取，請重新載入頁面')

此系列文由蘇羿豪撰寫，以「創用CC 姓名標示 4.0(CC BY 4.0)國際版授權條款」釋出。