在小菜初学scrapy时，从google上发现了几篇非常不错的文章，未经博主同意擅自将博主的文章收藏，主要怕日后看时，找不到此文章。小菜在这里向博主致敬，希望看到这篇帖子的小伙伴能够阅读原贴。
在上篇文章中：Scrapy源码分析（一）架构概览，主要从整体介绍了Scrapy架构和数据流转，这篇文章从运行开始来分析，来看一下Scrapy是如何运行起来的。
1.scrapy命令
当用scrapy写好一个爬虫后，使用scrapy crawl <spider_name>命令就可以运行这个爬虫，那么这个过程中到底发生了什么？
scrapy命令从何而来？
实际上，当你成功安装scrapy后，使用如下命令，就能找到这个命令：
$ which scrapy
/usr/local/bin/scrapy
使用vim或其他编辑器打开它：
$ vim /usr/local/bin/scrapy
其实它就是一个python脚本，而且代码非常少
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
import re
import sys
from scrapy.cmdline import execute
if __name__ == '__main__':
sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0])
sys.exit(execute())
安装scrapy后，为什么入口点是这里呢？
原因是在scrapy的安装文件setup.py中，声明了程序的入口处：
from os.path import dirname, join
from setuptools import setup, find_packages
with open(join(dirname(__file__), 'scrapy/VERSION'), 'rb') as f:
version = f.read().decode('ascii').strip()
setup(
name='Scrapy',
version=version,
url='http://scrapy.org',
description='A high-level Web Crawling and Screen Scraping framework',
long_description=open('README.rst').read(),
author='Scrapy developers',
maintainer='Pablo Hoffman',
maintainer_email='[email protected]',
license='BSD',
packages=find_packages(exclude=('tests', 'tests.*')),
include_package_data=True,
zip_safe=False,
entry_points={
'console_scripts': ['scrapy = scrapy.cmdline:execute']
},
classifiers=[
'Framework :: Scrapy',
'Development Status :: 5 - Production/Stable',
'Environment :: Console',
'Intended Audience :: Developers',
'License :: OSI Approved :: BSD License',
'Operating System :: OS Independent',
'Programming Language :: Python',
'Programming Language :: Python :: 2',
'Programming Language :: Python :: 2.7',
'Topic :: Internet :: WWW/HTTP',
'Topic :: Software Development :: Libraries :: Application Frameworks',
'Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules',
],
install_requires=[
'Twisted>=10.0.0',
'w3lib>=1.8.0',
'queuelib',
'lxml',
'pyOpenSSL',
'cssselect>=0.9',
'six>=1.5.2',
],
)
entry_points指明了入口是cmdline.py的execute方法，在安装过程中，setuptools这个包管理工具，就会把上述那一段代码生成放在可执行路径下。
这里也有必要说一下，如何用python编写一个可执行文件，其实非常简单，只需要以下几步即可完成：
- 编写一个带有
main方法的python模块（首行必须注明python执行路径） - 去掉
.py后缀名 - 修改权限为可执行：
chmod +x脚本
这样，你就可以直接使用文件名执行此脚本了，而不用通过python <file.py>的方式去执行，是不是很简单？
2.入口
既然现在已经知道了scrapy的入口是scrapy/cmdline.py的execute方法，我们来看一下这个方法。
def execute(argv=None, settings=None):
if argv is None:
argv = sys.argv
# --- 兼容之前scrapy.conf.settings的配置 ---
if settings is None and 'scrapy.conf' in sys.modules:
from scrapy import conf
if hasattr(conf, 'settings'):
settings = conf.settings
# ------------------------------------------------------------------
# 初始化环境、获取项目配置参数，返回settings对象
if settings is None:
settings = get_project_settings()
# 校验弃用的配置项
check_deprecated_settings(settings)
# --- 兼容之前scrapy.conf.settings的配置 ---
import warnings
from scrapy.exceptions import ScrapyDeprecationWarning
with warnings.catch_warnings():
warnings.simplefilter("ignore", ScrapyDeprecationWarning)
from scrapy import conf
conf.settings = settings
# ------------------------------------------------------------------
# 执行环境是否在项目中，主要检查scrapy.cfg配置文件是否存在
inproject = inside_project()
# 读取commands文件夹，把所有的命令类转换为{cmd_name: cmd_instance}的字典
cmds = _get_commands_dict(settings, inproject)
# 从命令行解析出执行的是哪个命令
cmdname = _pop_command_name(argv)
parser = optparse.OptionParser(formatter=optparse.TitledHelpFormatter(), \
conflict_handler='resolve')
if not cmdname:
_print_commands(settings, inproject)
sys.exit(0)
elif cmdname not in cmds:
_print_unknown_command(settings, cmdname, inproject)
sys.exit(2)
# 根据命令名称找到对应的命令实例
cmd = cmds[cmdname]
parser.usage = "scrapy %s %s" % (cmdname, cmd.syntax())
parser.description = cmd.long_desc()
# 设置项目配置和级别为command
settings.setdict(cmd.default_settings, priority='command')
cmd.settings = settings
# 添加解析规则
cmd.add_options(parser)
# 解析命令参数，并交由Scrapy命令实例处理
opts, args = parser.parse_args(args=argv[1:])
_run_print_help(parser, cmd.process_options, args, opts)
# 初始化CrawlerProcess实例，并给命令实例添加crawler_process属性
cmd.crawler_process = CrawlerProcess(settings)
# 执行命令实例的run方法
_run_print_help(parser, _run_command, cmd, args, opts)
sys.exit(cmd.exitcode)
主要的运行流程已经加好注释，这里我总结出了每个流程执行过程：
3.流程解析
初始化项目配置
这个流程比较简单，主要是根据环境变量和scrapy.cfg初始化环境，最终生成一个Settings实例，来看代码get_project_settings方法：
def get_project_settings():
# 环境变量中是否有SCRAPY_SETTINGS_MODULE配置
if ENVVAR not in os.environ:
project = os.environ.get('SCRAPY_PROJECT', 'default')
# 初始化环境,找到用户配置文件settings.py,设置到环境变量SCRAPY_SETTINGS_MODULE中
init_env(project)
# 加载默认配置文件default_settings.py，生成settings实例
settings = Settings()
# 取得用户配置文件
settings_module_path = os.environ.get(ENVVAR)
# 更新配置，用户配置覆盖默认配置
if settings_module_path:
settings.setmodule(settings_module_path, priority='project')
# 如果环境变量中有其他scrapy相关配置则覆盖
pickled_settings = os.environ.get("SCRAPY_PICKLED_SETTINGS_TO_OVERRIDE")
if pickled_settings:
settings.setdict(pickle.loads(pickled_settings), priority='project')
env_overrides = {k[7:]: v for k, v in os.environ.items() if
k.startswith('SCRAPY_')}
if env_overrides:
settings.setdict(env_overrides, priority='project')
return settings
这个过程中进行了Settings配置初始化：
class Settings(BaseSettings):
def __init__(self, values=None, priority='project'):
# 调用父类构造初始化
super(Settings, self).__init__()
# 把default_settings.py的所有配置set到settings实例中
self.setmodule(default_settings, 'default')
# 把attributes属性也set到settings实例中
for name, val in six.iteritems(self):
if isinstance(val, dict):
self.set(name, BaseSettings(val, 'default'), 'default')
self.update(values, priority)
程序加载默认配置文件default_settings.py中的所有配置项设置到Settings中，且这个配置是有优先级的。
这个默认配置文件default_settings.py是非常重要的，个人认为还是有必要看一下里面的内容，这里包含了所有默认的配置，例如调度器类、爬虫中间件类、下载器中间件类、下载处理器类等等。
在这里就能隐约发现，scrapy的架构是非常低耦合的，所有组件都是可替换的，什么是可替换呢？
例如，你觉得默认的调度器功能不够用，那么你就可以按照它定义的接口标准，自己实现一个调度器，然后在自己的配置文件中，注册自己写的调度器模块，那么scrapy的运行时就会用上你新写的调度器模块了！
只要在默认配置文件中配置的模块，都是可替换的。
检查环境是否在项目中
def inside_project():
# 检查此环境变量是否存在(上面已设置)
scrapy_module = os.environ.get('SCRAPY_SETTINGS_MODULE')
if scrapy_module is not None:
try:
import_module(scrapy_module)
except ImportError as exc:
warnings.warn("Cannot import scrapy settings module %s: %s" % (scrapy_module, exc))
else:
return True
# 如果环境变量没有，就近查找scrapy.cfg，找得到就认为是在项目环境中
return bool(closest_scrapy_cfg())
scrapy命令有的是依赖项目运行的，有的命令则是全局的，不依赖项目的。这里主要通过就近查找scrapy.cfg文件来确定是否在项目环境中。
获取可用命令并组装成名称与实例的字典
def _get_commands_dict(settings, inproject):
# 导入commands文件夹下的所有模块，生成{cmd_name: cmd}的字典集合
cmds = _get_commands_from_module('scrapy.commands', inproject)
cmds.update(_get_commands_from_entry_points(inproject))
# 如果用户自定义配置文件中有COMMANDS_MODULE配置，则加载自定义的命令类
cmds_module = settings['COMMANDS_MODULE']
if cmds_module:
cmds.update(_get_commands_from_module(cmds_module, inproject))
return cmds
def _get_commands_from_module(module, inproject):
d = {}
# 找到这个模块下所有的命令类(ScrapyCommand子类)
for cmd in _iter_command_classes(module):
if inproject or not cmd.requires_project:
# 生成{cmd_name: cmd}字典
cmdname = cmd.__module__.split('.')[-1]
d[cmdname] = cmd()
return d
def _iter_command_classes(module_name):
# 迭代这个包下的所有模块，找到ScrapyCommand的子类
for module in walk_modules(module_name):
for obj in vars(module).values():
if inspect.isclass(obj) and \
issubclass(obj, ScrapyCommand) and \
obj.__module__ == module.__name__:
yield obj
这个过程主要是，导入commands文件夹下的所有模块，生成{cmd_name: cmd}字典集合，如果用户在配置文件中配置了自定义的命令类，也追加进去。也就是说，自己也可以编写自己的命令类，然后追加到配置文件中，之后就可以使用自己自定义的命令了。
解析执行的命令并找到对应的命令实例
def _pop_command_name(argv):
i = 0
for arg in argv[1:]:
if not arg.startswith('-'):
del argv[i]
return arg
i += 1
这个过程就是解析命令行，例如scrapy crawl <spider_name>，解析出crawl，通过上面生成好的命令字典集合，就能找到commands模块下的crawl.py下的Command类的实例。
scrapy命令实例解析命令行参数
找到对应的命令实例后，调用cmd.process_options方法：
def process_options(self, args, opts):
# 首先调用了父类的process_options,解析统一固定的参数
ScrapyCommand.process_options(self, args, opts)
try:
opts.spargs = arglist_to_dict(opts.spargs)
except ValueError:
raise UsageError("Invalid -a value, use -a NAME=VALUE", print_help=False)
if opts.output:
if opts.output == '-':
self.settings.set('FEED_URI', 'stdout:', priority='cmdline')
else:
self.settings.set('FEED_URI', opts.output, priority='cmdline')
feed_exporters = without_none_values(
self.settings.getwithbase('FEED_EXPORTERS'))
valid_output_formats = feed_exporters.keys()
if not opts.output_format:
opts.output_format = os.path.splitext(opts.output)[1].replace(".", "")
if opts.output_format not in valid_output_formats:
raise UsageError("Unrecognized output format '%s', set one"
" using the '-t' switch or as a file extension"
" from the supported list %s" % (opts.output_format,
tuple(valid_output_formats)))
self.settings.set('FEED_FORMAT', opts.output_format, priority='cmdline')
这个过程就是解析命令行其余的参数，固定参数解析交给父类处理，例如输出位置等。其余不同的参数由不同的命令类解析。
初始化CrawlerProcess
最后初始化CrawlerProcess实例，然后运行对应命令实例的run方法。
cmd.crawler_process = CrawlerProcess(settings)
_run_print_help(parser, _run_command, cmd, args, opts)
如果运行命令是scrapy crawl <spider_name>，则运行的就是commands/crawl.py的run：
def run(self, args, opts):
if len(args) < 1:
raise UsageError()
elif len(args) > 1:
raise UsageError("running 'scrapy crawl' with more than one spider is no longer supported")
spname = args[0]
self.crawler_process.crawl(spname, **opts.spargs)
self.crawler_process.start()
run方法中调用了CrawlerProcess实例的crawl和start，就这样整个爬虫程序就会运行起来了。
先来看CrawlerProcess初始化：
class CrawlerProcess(CrawlerRunner):
def __init__(self, settings=None):
# 调用父类初始化
super(CrawlerProcess, self).__init__(settings)
# 信号和log初始化
install_shutdown_handlers(self._signal_shutdown)
configure_logging(self.settings)
log_scrapy_info(self.settings)
构造方法中调用了父类CrawlerRunner的构造：
class CrawlerRunner(object):
def __init__(self, settings=None):
if isinstance(settings, dict) or settings is None:
settings = Settings(settings)
self.settings = settings
# 获取爬虫加载器
self.spider_loader = _get_spider_loader(settings)
self._crawlers = set()
self._active = set()
初始化时，调用了_get_spider_loader方法：
def _get_spider_loader(settings):
# 读取配置文件中的SPIDER_MANAGER_CLASS配置项
if settings.get('SPIDER_MANAGER_CLASS'):
warnings.warn(
'SPIDER_MANAGER_CLASS option is deprecated. '
'Please use SPIDER_LOADER_CLASS.',
category=ScrapyDeprecationWarning, stacklevel=2
)
cls_path = settings.get('SPIDER_MANAGER_CLASS',
settings.get('SPIDER_LOADER_CLASS'))
loader_cls = load_object(cls_path)
try:
verifyClass(ISpiderLoader, loader_cls)
except DoesNotImplement:
warnings.warn(
'SPIDER_LOADER_CLASS (previously named SPIDER_MANAGER_CLASS) does '
'not fully implement scrapy.interfaces.ISpiderLoader interface. '
'Please add all missing methods to avoid unexpected runtime errors.',
category=ScrapyDeprecationWarning, stacklevel=2
)
return loader_cls.from_settings(settings.frozencopy())
默认配置文件中的spider_loader配置是spiderloader.SpiderLoader：
@implementer(ISpiderLoader)
class SpiderLoader(object):
def __init__(self, settings):
# 配置文件获取存放爬虫脚本的路径
self.spider_modules = settings.getlist('SPIDER_MODULES')
self._spiders = {}
# 加载所有爬虫
self._load_all_spiders()
def _load_spiders(self, module):
# 组装成{spider_name: spider_cls}的字典
for spcls in iter_spider_classes(module):
self._spiders[spcls.name] = spcls
def _load_all_spiders(self):
for name in self.spider_modules:
for module in walk_modules(name):
self._load_spiders(module)
爬虫加载器会加载所有的爬虫脚本，最后生成一个{spider_name: spider_cls}的字典。
执行crawl和start方法
CrawlerProcess初始化完之后，调用crawl方法：
def crawl(self, crawler_or_spidercls, *args, **kwargs):
# 创建crawler
crawler = self.create_crawler(crawler_or_spidercls)
return self._crawl(crawler, *args, **kwargs)
def _crawl(self, crawler, *args, **kwargs):
self.crawlers.add(crawler)
# 调用Crawler的crawl方法
d = crawler.crawl(*args, **kwargs)
self._active.add(d)
def _done(result):
self.crawlers.discard(crawler)
self._active.discard(d)
return result
return d.addBoth(_done)
def create_crawler(self, crawler_or_spidercls):
if isinstance(crawler_or_spidercls, Crawler):
return crawler_or_spidercls
return self._create_crawler(crawler_or_spidercls)
def _create_crawler(self, spidercls):
# 如果是字符串,则从spider_loader中加载这个爬虫类
if isinstance(spidercls, six.string_types):
spidercls = self.spider_loader.load(spidercls)
# 否则创建Crawler
return Crawler(spidercls, self.settings)
这个过程会创建Cralwer实例，然后调用它的crawl方法：
@defer.inlineCallbacks
def crawl(self, *args, **kwargs):
assert not self.crawling, "Crawling already taking place"
self.crawling = True
try:
# 到现在，才是实例化一个爬虫实例
self.spider = self._create_spider(*args, **kwargs)
# 创建引擎
self.engine = self._create_engine()
# 调用爬虫类的start_requests方法
start_requests = iter(self.spider.start_requests())
# 执行引擎的open_spider，并传入爬虫实例和初始请求
yield self.engine.open_spider(self.spider, start_requests)
yield defer.maybeDeferred(self.engine.start)
except Exception:
if six.PY2:
exc_info = sys.exc_info()
self.crawling = False
if self.engine is not None:
yield self.engine.close()
if six.PY2:
six.reraise(*exc_info)
raise
def _create_spider(self, *args, **kwargs):
return self.spidercls.from_crawler(self, *args, **kwargs)
最后调用start方法：
def start(self, stop_after_crawl=True):
if stop_after_crawl:
d = self.join()
if d.called:
return
d.addBoth(self._stop_reactor)
reactor.installResolver(self._get_dns_resolver())
# 配置reactor的池子大小(可修改REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE调整)
tp = reactor.getThreadPool()
tp.adjustPoolsize(maxthreads=self.settings.getint('REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE'))
reactor.addSystemEventTrigger('before', 'shutdown', self.stop)
# 开始执行
reactor.run(installSignalHandlers=False)
reactor是个什么东西呢？它是Twisted模块的事件管理器，只要把需要执行的事件方法注册到reactor中，然后调用它的run方法，它就会帮你执行注册好的事件方法，如果遇到网络IO等待，它会自动帮你切换可执行的事件方法，非常高效。
大家不用在意reactor是如何工作的，你可以把它想象成一个线程池，只是采用注册回调的方式来执行事件。
到这里，爬虫的之后调度逻辑就交由引擎ExecuteEngine处理了。
在每次执行scrapy命令时，主要经过环境、配置初始化，加载命令类和爬虫模块，最终实例化执行引擎，交给引擎调度处理的流程，下篇文章会讲解执行引擎是如何调度和管理各个组件工作的