Дублирование вставок в базу данных с использованием sqlite, sqlalchemy, python

Я изучаю Python и с помощью онлайн-ресурсов и людей на этом сайте осваиваю его. В этом первом моем сценарии, в котором я анализирую записи RSS-канала Twitter и вставляю результаты в базу данных, остается одна проблема, которую я не могу исправить. А именно, повторяющиеся записи вставляются в одну из таблиц.

В качестве предыстории я первоначально нашел базовый скрипт на HalOtis.com для загрузки RSS-каналов, а затем модифицировал его несколькими способами: 1) модифицировал с учетом особенностей в RSS-каналах Twitter (он не разделен на содержание, заголовок, URL-адрес, так далее.); 2) добавлены таблицы для "хэштегов" и для отношения "многие ко многим" (таблица entry_tag); 3) изменил настройку таблицы на sqlalchemy; 4) внесли некоторые специальные изменения для учета странных проблем с юникодом, которые возникали. В результате код местами уродлив, но это был хороший опыт обучения, и теперь он работает, за исключением того, что он продолжает вставлять дубликаты в таблицу «записи».

Поскольку я не уверен, что будет наиболее полезным для людей, я вставил весь приведенный ниже код с некоторыми комментариями в нескольких местах, чтобы указать, что я считаю наиболее важным.

Я был бы очень признателен за любую помощь в этом. Спасибо!

Изменить: кто-то предложил мне предоставить схему для базы данных. Я никогда не делал этого раньше, поэтому, если я не делаю это правильно, потерпите меня. Я настраиваю четыре таблицы:

1. RSSFeeds, который содержит список RSS-каналов Twitter.
2. RSSEntries, который содержит список отдельных записей, загруженных (после анализа) из каждого из каналов (со столбцами для контента, хэштегов, даты, URL-адреса).
3. Теги, содержащие список всех хэштегов, встречающихся в отдельных записях (твитах).
4. entry_tag, который содержит столбцы, позволяющие мне сопоставлять теги с записями.

Вкратце, приведенный ниже сценарий берет пять тестовых RSS-каналов из таблицы RSS-каналов, загружает 20 последних записей/твитов из каждого канала, анализирует записи и помещает информацию в таблицы RSS Entries, Tags и entry_tag.

#!/usr/local/bin/python

import sqlite3
import threading
import time
import Queue
from time import strftime
import re       
from string import split 
import feedparser 
from django.utils.encoding import smart_str, smart_unicode      
from sqlalchemy import schema, types, ForeignKey, select, orm
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('sqlite:///test98.sqlite', echo=True)
metadata = schema.MetaData(engine)   
metadata.bind = engine

def now():
    return datetime.datetime.now()


#set up four tables, with many-to-many relationship
RSSFeeds = schema.Table('feeds', metadata,
    schema.Column('id', types.Integer, 
        schema.Sequence('feeds_seq_id', optional=True), primary_key=True),
    schema.Column('url', types.VARCHAR(1000), default=u''),
)


RSSEntries = schema.Table('entries', metadata,
    schema.Column('id', types.Integer, 
        schema.Sequence('entries_seq_id', optional=True), primary_key=True),
    schema.Column('feed_id', types.Integer, schema.ForeignKey('feeds.id')),
    schema.Column('short_url', types.VARCHAR(1000), default=u''),
    schema.Column('content', types.Text(), nullable=False),
    schema.Column('hashtags', types.Unicode(255)),
    schema.Column('date', types.String()),  
)


tag_table = schema.Table('tag', metadata,
    schema.Column('id', types.Integer,
       schema.Sequence('tag_seq_id', optional=True), primary_key=True),
    schema.Column('tagname', types.Unicode(20), nullable=False, unique=True),
)


entrytag_table = schema.Table('entrytag', metadata,
    schema.Column('id', types.Integer,
        schema.Sequence('entrytag_seq_id', optional=True), primary_key=True),
    schema.Column('entryid', types.Integer, schema.ForeignKey('entries.id')),
    schema.Column('tagid', types.Integer, schema.ForeignKey('tag.id')),
)


metadata.create_all(bind=engine, checkfirst=True)


# Insert test set of Twitter RSS feeds
stmt = RSSFeeds.insert()
stmt.execute(
    {'url': 'http://twitter.com/statuses/user_timeline/14908909.rss'},
    {'url': 'http://twitter.com/statuses/user_timeline/52903246.rss'},
    {'url': 'http://twitter.com/statuses/user_timeline/41902319.rss'},
    {'url': 'http://twitter.com/statuses/user_timeline/29950404.rss'},
    {'url': 'http://twitter.com/statuses/user_timeline/35699859.rss'},
)



#These 3 lines for threading process (see HalOtis.com for example) 
THREAD_LIMIT = 20
jobs = Queue.Queue(0)
rss_to_process = Queue.Queue(THREAD_LIMIT)


#connect to sqlite database and grab the 5 test RSS feeds
conn = engine.connect()
feeds = conn.execute('SELECT id, url FROM feeds').fetchall()

#This block contains all the parsing and DB insertion 
def store_feed_items(id, items):
    """ Takes a feed_id and a list of items and stores them in the DB """
    for entry in items:
        conn.execute('SELECT id from entries WHERE short_url=?', (entry.link,))
        #note: entry.summary contains entire feed entry for Twitter, 
                    #i.e., not separated into content, etc.
        s = unicode(entry.summary) 
        test = s.split()
        tinyurl2 = [i for i in test if i.startswith('http://')]
        hashtags2 = [i for i in s.split() if i.startswith('#')]
        content2 = ' '.join(i for i in s.split() if i not in tinyurl2+hashtags2)
        content = unicode(content2)
        tinyurl = unicode(tinyurl2)
        hashtags = unicode (hashtags2)
        print hashtags
        date = strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",entry.updated_parsed)


        #Insert parsed feed data into entries table 
                    #THIS IS WHERE DUPLICATES OCCUR
        result = conn.execute(RSSEntries.insert(), {'feed_id': id, 'short_url': tinyurl,
            'content': content, 'hashtags': hashtags, 'date': date})
        entry_id = result.last_inserted_ids()[0]


        #Look up tag identifiers and create any that don't exist:
        tags = tag_table
        tag_id_query = select([tags.c.tagname, tags.c.id], tags.c.tagname.in_(hashtags2))
        tag_ids = dict(conn.execute(tag_id_query).fetchall())
        for tag in hashtags2:
            if tag not in tag_ids:
                result = conn.execute(tags.insert(), {'tagname': tag})
                tag_ids[tag] = result.last_inserted_ids()[0]

        #insert data into entrytag table 
        if hashtags2: conn.execute(entrytag_table.insert(),
            [{'entryid': entry_id, 'tagid': tag_ids[tag]} for tag in hashtags2])


#Rest of file completes the threading process     
def thread():
    while True:
        try:
            id, feed_url = jobs.get(False) # False = Don't wait
        except Queue.Empty:
            return

        entries = feedparser.parse(feed_url).entries
        rss_to_process.put((id, entries), True) # This will block if full

for info in feeds: # Queue them up
    jobs.put([info['id'], info['url']])

for n in xrange(THREAD_LIMIT):
    t = threading.Thread(target=thread)
    t.start()

while threading.activeCount() > 1 or not rss_to_process.empty():
    # That condition means we want to do this loop if there are threads
    # running OR there's stuff to process
    try:
        id, entries = rss_to_process.get(False, 1) # Wait for up to a second
    except Queue.Empty:
        continue

    store_feed_items(id, entries)