应用程序引擎Python ndb映射\u用于删除的异步奇怪行为

我正在使用

map\u async

（通过远程api）和一个非常简单的回调tasklet，它只删除传递的密钥。但是，并非总是在第一次执行时删除所有实体。在大多数情况下，我必须多次运行查询才能删除所有实体。守则：

@ndb.tasklet
def delete_key_tasklet(key):
    yield key.delete_async()

class Person(ndb.Model):
    name1 = ndb.StringProperty()
    name2 = ndb.StringProperty()

    @classmethod
    def delete_persons_async(cls, ancestor_key, name):
        q = cls.query(ancestor=ancestor_key)
        q = q.filter(ndb.OR(cls.name1 == name, cls.name2 == name))
        return q.map_async(delete_key_tasklet, keys_only=True)

例如，如果我使用以下查询：

Person.delete_persons_async(ancestor_key, 'David').get_result()

我希望所有名为“David”的

Person

实体都被删除

• 这可能不是一个最终具有一致性的问题。我已经等了几分钟，刷新了memcache好几次，看看这些实体是否最终消失了
• 如果我将tasklet更改为

  yield key.get\u async（）

  ，它将正确地获取所有实体

因此：

你知道发生了什么事吗

这是远程api的（删除）限制吗

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您需要将整个操作包装在中，或者显式调用

delete\u async

返回值的结果，以确保操作完成

如果请求处理程序过早退出，则put可能永远不会发生

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我不确定问题出在哪里，但为什么不使用

ndb.delete\u multi\u async

而不是这种更复杂、性能更低的方法呢？您添加了删除\u key\u tasklet的调用开销，但没有获得任何收益。是的，使用

ndb.delete\u multi\u async

在我的大多数情况下都有效。问题是，我不知道需要删除多少个实体，因此为了避免内存问题（将太多的实体读取到内存），我必须在页面中读取它们，这不会给我带来更大的开销吗？不过，在我的一般情况下，我只需要删除大约10-50个实体，因此使用

ndb.delete\u multi\u async

可能是可以的。您正在执行一个只包含密钥的查询，因此您必须将大量密钥加载到内存中，这才是一个问题。A我相信你可以用几百把钥匙。