飞污熊博客

Scrapy是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架。可以应用在包括数据挖掘， 信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。其最初是为了页面抓取(更确切来说,网络抓取)所设计的， 也可以应用在获取API所返回的数据(比如Web Services)或者通用的网络爬虫。

Scrapy也能帮你实现高阶的爬虫框架，比如爬取时的网站认证、内容的分析处理、重复抓取、分布式爬取等等很复杂的事。

前面一篇介绍了SQLAlchemy的入门，这里我讲讲它的进阶用法，其实主要是通过它来轻松实现一些复杂查询。

SQLAlchemy中的映射关系有四种,分别是一对多、多对一、一对一、多对多。接下来我将详细说明怎样去定义这四种关系， 然后再演示怎样通过这四种关系完成复杂的查询和更新。

SQLAlchemy是Python世界中最广泛使用的ORM工具之一，它采用了类似于Java里Hibernate的数据映射模型， 而不是其他ORM框架采用的Active Record模型。

SQLAlchemy分为两个部分，一个是最常用的ORM对象映射，另一个是核心的SQL expression。 第一个很好理解，纯粹的ORM，后面这个不是ORM，而是DBAPI的封装，通过一些sql表达式来避免了直接写sql。

使用SQLAlchemy则可以分为三种方式。

• 使用ORM避免直接书写sql
• 使用raw sql直接书写sql
• 使用sql expression，通过SQLAlchemy的方法写sql表达式

最今天我又折腾了我的博客，将它从octopress迁移到hexo上来。之前还专门写了一篇怎样利用octopress搭建博客的文章， 最近试用了一下hexo，毫不犹豫的迁移过来了，实在是忍受不了octopress的速度，还有稳定性，经常莫名其妙的出错。

hexo是一个台湾人做的基于Node.js的静态博客程序，优势是生成静态文件的速度非常快，支持markdown， 我最终选定它的原因是它速度快而且不容易出错，并且可以一键部署到github或者其它静态服务器上去。折腾了一天总算搞定。

一般将coroutine称之为协程（或微线程，也有称纤程的）。 我在python并发编程那篇文章已经详细讲解了进程Process和线程Thread的用法， 很早就想再写一篇专门讲解coroutine以及相关的优秀库gevent。

目前常见的coroutine应用都是网络程序中，所以我们先来看看各种不同的网络框架模型， 然后再介绍coroutine就会比较理解了。

Web应用开发可以说是目前软件开发中最重要的部分。Web开发也经历了好几个阶段：静态Web页面、CGI、ASP/JSP/PHP、MVC。

目前，Web开发技术仍在快速发展中，异步开发、新的MVVM前端技术层出不穷。

Python的诞生历史比Web还要早，由于Python是一种解释型的脚本语言，开发效率高，所以非常适合用来做Web开发。

Python有上百种Web开发框架，有很多成熟的模板技术，选择Python开发Web应用，不但开发效率高，而且运行速度快。

自从互联网诞生以来，现在基本上所有的程序都是网络程序。 网络编程对所有开发语言都是一样的，Python也不例外。 用Python进行网络编程，就是在Python程序本身这个进程内，连接别的服务器进程的通信端口进行通信。 本章我们将详细介绍Python网络编程的概念和最主要的两种网络类型的编程。

操作数据库是最常见的任务，这里用MySQL来做演示，也是我们用的最多的一个开源数据库，其他都类似的。

对于安装MySQL就不做介绍了，安装完后，还需要安装去驱动。因为需要支持Python的MySQL驱动来连接到MySQL服务器。 MySQL的驱动有多种实现，比如纯python实现的pymysql和mysql-connector，或者mysql-python也就是MySQLdb。

这里我通过mysql-connector来介绍使用方法：

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pip install mysql-connector

单元测试在所有编程语言中都不陌生，对于一个健壮的软件来讲单元测试是很有必要的， 并且”测试驱动开发”（TDD：Test-Driven Development）越来越受欢迎也说明了它的重要性。

单元测试一个最大的好处，就是确保一个程序模块的行为符合我们设计的测试用例。 在将来修改的时候，可以极大程度地保证该模块行为仍然是正确的。

由于CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO，我们可选择使用多进程或多线程来并发执行代码。 然而系统不能无限制增加线程，而且切换线程开销也大，一旦线程数量过多，CPU花的时间主要在切换线程上，导致性能下降。

另外一种解决方案是异步IO，当代码需要执行一个耗时的IO操作时，它只发出IO指令，并不等待IO结果，然后就去执行其他代码了。 一段时间后，当IO返回结果时，再通知CPU进行处理。

异步IO模型需要一个消息循环，在消息循环中，主线程不断地重复”读取消息-处理消息”这一过程：

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loop = get_event_loop()
while True:
    event = loop.get_event()
    process_event(event

息模型是如何解决同步IO必须等待IO操作这一问题的呢？当遇到IO操作时，代码只负责发出IO请求，不等待IO结果， 然后直接结束本轮消息处理，进入下一轮消息处理过程。当IO操作完成后，将收到一条”IO完成”的消息， 处理该消息时就可以直接获取IO操作结果。