使用社会网络可以更轻松地获取并聚合数据，从而创建富有革新精神的新 Web 应用程序。但是，仍然必须处理创建可伸缩 Web 应用程序的所有常见问题。现在，使用 Google App Engine (GAE) 也可以简化工作。使用 GAE，可以不必考虑管理应用服务器池的所有事务，而是集中精力创建优秀的 mashup。本文是共分三部分的系列文章 “使用 Eclipse 在 Google App Engine 上创建 mashup” 的第二部分，在本文中，将利用并增强在第 1 部分中构建的应用程序。我们将通过 GAE 的更多数据建模功能来提高性能。然后使用 GAE 的 Memcache 服务进一步提高性能。
关于本系列
在本系列中，将了解如何开始使用 Google App Engine (GAE)。在 第 1 部分 中，了解了如何设置开发环境，以便可以开始创建运行在 GAE 上的应用程序。了解如何使用 Eclipse 简化应用程序的开发和调试。本文是第 2 部分，将使用 Eclipse 构建 Ajax mashup 并将其部署到 GAE 中。最后，在第 3 部分中，将通过为应用程序创建 RESTful Web 服务返回到生态系统，这样其他人就可以使用它创建自己的 mashup。
GAE 是创建 Web 应用程序的平台。使用它的最重要的先决条件是具备 Python 知识，因为要在 GAE 中使用 Python 作为编程语言（目前为 Python V2.5.2）。对于本系列，具备一些典型的 Web 开发技能将会有帮助（例如，HTML、JavaScript 和 CSS 知识）。要针对 GAE 进行开发，需要下载三个软件包。
Eclipse Classic 我使用的是 Eclipse Classic V3.3.2。更新的版本也可以使用。Google App Engine SDK 阅读 GAE 站点中的官方文档并查找下载 SDK 的链接。PyDev 使用更新站点 http://pydev.sourceforge.net/updates/ 从 Eclipse 内下载 PyDev，它可以将 Eclipse 转换为 Python IDE。
如何安装后两个软件包已经在 第 1 部分 中讨论过。
增强功能
在 第 1 部分 中，我们构建了一个小型应用程序，用来聚集内容提要并通过 GAE 处理它们。我们可以在此基础上继续开发并将该应用程序部署到 GAE 中，但是在这之前，让我们对它实现一些增强功能。第一组增强与性能有关。第 1 部分的版本将在每次请求页面时从订阅的服务中提取数据。这可能需要花费很长时间，尤其是如果任何一项服务响应较慢或一个用户订阅了多项服务。这是常见问题，但是对于运行在 GAE 上的程序来说，这个问题尤为严重。要让 GAE 具有可伸缩性，就需要减少长时间运行的请求。如果处理时间过长，则会终止该请求并向用户发送一条错误消息。这并不是我们想要的结果，因此将更多地使用 GAE 的数据建模和 Bigtable 特性来提高性能。Bigtable 是用于管理结构化数据的分布式存储系统（有关更多信息，请参阅 参考资料）。还将使用它的 Memcache API 来做出更多改进。
我们将在本文中实现的另一组增强将处理用户体验。通过向应用程序添加 Ajax 元素改进用户界面。不仅将使用 Ajax，还将绑定一些数据建模及缓存增强以进一步提高应用程序的性能。实现了这些增强后，我们就可以将应用程序部署到 GAE 中。首先来看一看数据建模增强。
使用关系
在 第 1 部分 中，我们使用了一个数据模型：Account。它使用了 GAE 的 Expando 属性特性来存储服务的 URL。为了提高性能，需要存储提要中的实际数据。访问 Bigtable 绝不会像访问传统的关系数据库（或者至少是负载较轻的关系数据库）一样快，但是应当比从数据源中提取提要快得多。不过，如果只依赖 Bigtable，则永远得不到新功能。因此，需要跟踪何时提取实时数据并将其插入 Bigtable 中，因此如果数据过时，那么我们可以返回到数据源。
在创建新数据模型之前，还有一件事需要考虑。不同的用户可以拥有相同的提要。提要与帐户之间存在多对多关系。了解这些之后，让我们看一看新模型。清单 1 中显示了修改后的 Account 模型。
清单 1. Account 模型
class Account(db.Model):
user = db.UserProperty(required=True)
这里的主要更改是从模型中移除了服务信息。如何确定服务的 URL？该信息已被移到独立的模型级数据结构（目录）中，如下所示：
清单 2. 服务数据
service_templates = {
'twitter': "http://twitter.com/statuses/user_timeline/%s.rss",
'del.icio.us': "http://del.icio.us/rss/%s",
'last.fm': "http://ws.audioscrobbler.com/1.0/user/%s/recenttracks.rss",
'YouTube': "http://www.youtube.com/rss/user/%s/videos.rss",
}
这将允许使用简单的字符串替换来创建基于用户名的服务 URL。换言之，使用服务名称（用作 service_templates 字典中的关键字）与用户名（用于对从字典中检索到的值进行字符串替换）组合可以计算 URL。这将把我们引向 Feed 数据模型。