外行学 python 爬虫 第九篇 读取数据库中的数据

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前面的一至八篇我们一直在研究如何从网站上快速、方便的获取数据，并将获取到的数据存储在数据库中。但是将数据存储在数据中并不是我们的目的，获取和存储数据的目的是为了更好的利用这些数据，利用这些数据的前提首先需要从数据库按一定的格式来读取数据，这一篇主要介绍如何实现通过 RESTful API 来获取数据库中的数据。

好吧，废话有点多，到此介绍吧，接来下进入技术细节。

RESTful 是一种软件架构风格、设计风格，而不是标准，只是提供了一组设计原则和约束条件。它主要用于客户端和服务器交互类的软件。基于这个风格设计的软件可以更简洁，更有层次，更易于实现缓存等机制。

匹配REST设计风格的Web API称为RESTful API。它从三个方面资源进行定义。第一，直观简短的资源地址：URI；第二，传输的资源：Web服务接受与返回的互联网媒体类型，比如：JSON，XML，YAML等；第三，对资源的操作：Web服务在该资源上所支持的一系列请求方法（比如：POST，GET，PUT或DELETE）。

实现 RESTful API 需要先实现一个 web 服务器，在本篇中我们通过已有的框架 Flask 来实现 web 服务器，然后在 Flask 的基础上连通数据库，实现 RESTful API 的访问。

至于 Flask 框架在这里就不做介绍了「其实是我自己也不太懂」，但是你可以在这里 https://dormousehole.readthedocs.io/en/latest/index.html 获取更多信息。

建立 Flask 基础服务

Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架。通过 Flask 来实现一个 Web 服务非常简单，简单到只需要五行代码。

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.routr('/')
def hello_world():
    return 'Hello World!'

上面使用 Flask 的一个最简单的示例，我们的示例没有这么简单，但是也差不多:)。在这个示例中我们需要创建一个 Flask 的实例、初始化数据库控制和 API 控制框架。代码如下：

from flask import Flask
import logging

from .module import (
    db,
    api,
)

logger = logging.getLogger(__name__)


def create_app(config=None):
    app = Flask(
        'pycrawler', instance_relative_config=True
    )
    config_app(app, config)
    configure_module(app)
    return app

def config_app(app, config):
    app.config.from_object("pycrawler.configs.default.DefaultConfig")


def configure_module(app):
    # initialization database
    db.init_app(app)

    api.init_app(app)

在程序中通过 app.config.from_object 从配置文件中读取相关的配置内容，在配置文件中完成数据及 flask 的配置。

数据库初始化及数据类型的实现

我们使用 Flask 的扩展 Flask-sqlalchemy 来实现数据的操作。

Flask-SQLAlchemy 是一个为您的 Flask 应用增加 SQLAlchemy 支持的扩展,它致力于简化在 Flask 中 SQLAlchemy 的使用，提供了有用的默认值和额外的助手来更简单地完成常见任务。

flask_sqlalchemy 的使用非常的简单，仅仅需要简单的初始化，然后在配置文件加入数据库的 URI 配置即可实现数据库的 CRUD。在这个示例中我们在两个地方对 flask_sqlalchemy 进行初始化。

首先是初始化 SQLAlchemy 本身，初始化代码如下：

from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from sqlalchemy import MetaData
from flask_restful import Api


metadata = MetaData(
    naming_convention={
        "ix": "ix_%(column_0_label)s",
        "uq": "uq_%(table_name)s_%(column_0_name)s",
        "fk": "fk_%(table_name)s_%(column_0_name)s_%(referred_table_name)s",
        "pk": "pk_%(table_name)s",
    }
)
db = SQLAlchemy(metadata=metadata)

其次是将 flask 的实例传入给 flask_sqlchemy。代码如下：

    # initialization database
    db.init_app(app)

最后在配置文件中增加 SQLAlchemy 的配置选项。

    #Database
    # For SQLite:
    SQLALCHEMY_DATABASE_URI = 'sqlite:///' + basedir + '/' + \
                                  'prcrawler-web.sqlite'

    # This option will be removed as soon as Flask-SQLAlchemy removes it.
    # At the moment it is just used to suppress the super annoying warning
    SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS = False
    # This will print all SQL statements
    SQLALCHEMY_ECHO = False

做完上面的工作以后，数据库已经可以正常的工作起来，可以开始着手实现数据模型，我们需要连接到前面爬虫存储数据的数据库，因此需要维持两个数据模型的一致，这里就不再贴出数据模型的代码了。

RESTful API 的实现

在这里使用 flask-restful 扩展来实现 RESTful API。flask-restful 的初始同 flask-sqlalchemy 的初始化方法相同。

#创建 api 的实例
api = Api()
#向 api 实例传入 flask 实例
api.init_app(app)

flask-restful 初始完成后，即可建立 api 的类，以获取一个元件的信息为例来介绍 api 的建立过程。

from flask_restful import Resource, reqparse
from sqlalchemy import func
from pycrawler.module import db, api
from pycrawler.material.models import Brands, Materials, Price
from flask import jsonify

class CrawlerApi(Resource):
    def get(self, id):
        material = db.session.query(Materials).filter(Materials.id==id).first()
        if material is not None:
            return material.to_json()
        return '', 404

api.add_resource(CrawlerApi, '/api/v0.1/crawler/material/<int:id>')

在 add_resource 中我们设置 API 的路径为 /api/v0.1/crawler/material/id 可以通过该 API 来获取固定 id 的元件的信息。在类 CrawlerApi 中我们实现了一个 get 函数，该函正如其名对应了 http 的 get 方法，除了 get 方法我们还能够以相同的方法来实现 post、put、patch、delete 等方法。在 get 函数中，通过传入的 id 编号，从数据库中读出该元件的完整信息，并转换为 json 数据返回给客户端，当 id 不存在是将返回一个 404 错误。

在 add_resource 中 将 id 设置为一个整数，在 get 函数中传入的 id 参数即为一个整数，当然我们也可以设置为字符串类型。

完成以上代码后，我们可以通过以下命令来获取 id 为 100 的元件的信息。

curl http://127.0.0.1:5000/api/v0.1/crawler/material/100

完整的代码可以通过 api 来访问所有的元件信息、生产商信息，并可以查看同一个生产商所生产的所有元件。完整的代码可以在 github 上查看。