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。
在上一篇文章：Scrapy源码分析（二）运行入口，主要讲解了scrapy是如何运行起来的，运行初期都执行了哪些工作和流程。
这次来分析一下，scrapy中最核心的组件，它们之间是如何协同工作的。不过由于代码量较多，现分为2部分讲解：
这次先来讲解这些核心组件初始化都做了哪些工作。
1.爬虫类
接着上次代码讲，上次的运行入口执行到最后是执行了Crawler的crawl方法：
@defer.inlineCallbacks
def crawl(self, *args, **kwargs):
assert not self.crawling, "Crawling already taking place"
self.crawling = True
try:
# 从spiderloader中找到爬虫类，并实例化爬虫实例
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
在这里，就交由scrapy的引擎来处理了。
依次来看，爬虫类是如何实例化的？上文已讲解过，在Crawler实例化时，会创建SpiderLoader，它会根据用户的配置文件settings.py找到存放爬虫的位置，我们写的爬虫都会放在这里。
然后SpiderLoader会扫描这里的所有文件，并找到父类是scrapy.Spider爬虫类，然后根据爬虫类中的name属性（在编写爬虫时，这个属性是必填的），最后生成一个{spider_name: spider_cls}的字典，然后根据scrapy crawl <spider_name>命令，根据spider_name找到对应的爬虫类，然后实例化它，在这里就是调用了_create_spider方法：
def _create_spider(self, *args, **kwargs):
# 调用类方法from_crawler实例化
return self.spidercls.from_crawler(self, *args, **kwargs)
实例化爬虫比较有意思，它不是通过普通的构造方法进行初始化，而是调用了类方法from_crawler进行的初始化，找到scrapy.Spider类：
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler, *args, **kwargs):
spider = cls(*args, **kwargs)
spider._set_crawler(crawler)
return spider
def _set_crawler(self, crawler):
self.crawler = crawler
# 把settings对象赋给spider实例
self.settings = crawler.settings
crawler.signals.connect(self.close, signals.spider_closed)
在这里可以看到，这个类方法其实也是调用了构造方法，进行实例化，同时也拿到了settings配置，来看构造方法干了些什么？
class Spider(object_ref):
name = None
custom_settings = None
def __init__(self, name=None, **kwargs):
# name必填
if name is not None:
self.name = name
elif not getattr(self, 'name', None):
raise ValueError("%s must have a name" % type(self).__name__)
self.__dict__.update(kwargs)
# 如果没有设置start_urls，默认是[]
if not hasattr(self, 'start_urls'):
self.start_urls = []
看到这里是不是很熟悉？这里就是我们平时编写爬虫类时，最常用的几个属性：name、start_urls、custom_settings。
- name：在运行爬虫时通过它找到对应的爬虫脚本而使用；
- start_urls：定义种子URL；
- custom_settings：从字面意思可以看出，爬虫自定义配置，会覆盖配置文件的配置项；
2.引擎
分析完爬虫类的初始化后，还是回到Crawler的crawl方法，紧接着就是创建引擎对象，也就是_create_engine方法，这里直接进行了引擎初始化操作，看看都发生了什么？
class ExecutionEngine(object):
"""引擎"""
def __init__(self, crawler, spider_closed_callback):
self.crawler = crawler
# 这里也把settings配置保存到引擎中
self.settings = crawler.settings
# 信号
self.signals = crawler.signals
# 日志格式
self.logformatter = crawler.logformatter
self.slot = None
self.spider = None
self.running = False
self.paused = False
# 从settings中找到Scheduler调度器，找到Scheduler类
self.scheduler_cls = load_object(self.settings['SCHEDULER'])
# 同样，找到Downloader下载器类
downloader_cls = load_object(self.settings['DOWNLOADER'])
# 实例化Downloader
self.downloader = downloader_cls(crawler)
# 实例化Scraper，它是引擎连接爬虫类的桥梁
self.scraper = Scraper(crawler)
self._spider_closed_callback = spider_closed_callback
在这里能看到，进行了核心组件的定义和初始化，包括：Scheduler、Downloader、Scrapyer，其中Scheduler只进行了类定义，没有实例化。
3.调度器
调度器初始化发生在引擎的open_spider方法中，我们提前来看一下调度器的初始化完成了哪些工作？
class Scheduler(object):
"""调度器"""
def __init__(self, dupefilter, jobdir=None, dqclass=None, mqclass=None,
logunser=False, stats=None, pqclass=None):
# 指纹过滤器
self.df = dupefilter
# 任务队列文件夹
self.dqdir = self._dqdir(jobdir)
# 优先级任务队列类
self.pqclass = pqclass
# 磁盘任务队列类
self.dqclass = dqclass
# 内存任务队列类
self.mqclass = mqclass
# 日志是否序列化
self.logunser = logunser
self.stats = stats
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
settings = crawler.settings
# 从配置文件中获取指纹过滤器类
dupefilter_cls = load_object(settings['DUPEFILTER_CLASS'])
# 实例化指纹过滤器
dupefilter = dupefilter_cls.from_settings(settings)
# 从配置文件中依次获取优先级任务队列类、磁盘队列类、内存队列类
pqclass = load_object(settings['SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE'])
dqclass = load_object(settings['SCHEDULER_DISK_QUEUE'])
mqclass = load_object(settings['SCHEDULER_MEMORY_QUEUE'])
# 请求日志序列化开关
logunser = settings.getbool('LOG_UNSERIALIZABLE_REQUESTS', settings.getbool('SCHEDULER_DEBUG'))
return cls(dupefilter, jobdir=job_dir(settings), logunser=logunser,
stats=crawler.stats, pqclass=pqclass, dqclass=dqclass, mqclass=mqclass)
调度器的初始化主要做了2件事：
- 实例化请求指纹过滤器：用来过滤重复请求，可自己重写替换之；
- 定义各种不同类型的任务队列：优先级任务队列、基于磁盘的任务队列、基于内存的任务队列；
4.请求指纹过滤器
先来看请求指纹过滤器是什么？
在配置文件中定义的默认指纹过滤器是RFPDupeFilter：
class RFPDupeFilter(BaseDupeFilter):
"""请求指纹过滤器"""
def __init__(self, path=None, debug=False):
self.file = None
# 指纹集合，使用的是set，基于内存
self.fingerprints = set()
self.logdupes = True
self.debug = debug
self.logger = logging.getLogger(__name__)
# 请求指纹可存入磁盘
if path:
self.file = open(os.path.join(path, 'requests.seen'), 'a+')
self.file.seek(0)
self.fingerprints.update(x.rstrip() for x in self.file)
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
debug = settings.getbool('DUPEFILTER_DEBUG')
return cls(job_dir(settings), debug)
请求指纹过滤器初始化时，定义了指纹集合，这个集合使用内存实现的set，而且可以控制这些指纹是否存入磁盘供下次重复使用。
指纹过滤器的主要职责是：过滤重复请求，可自定义过滤规则。
在下篇文章中会介绍到，每个请求是根据什么规则生成指纹，进而实现重复请求过滤逻辑的。
5.任务队列
调度器默认定义的2种队列类型：
- 基于磁盘的任务队列：在配置文件可配置存储路径，每次执行后会把队列任务保存到磁盘上；
- 基于内存的任务队列：每次都在内存中执行，下次启动则消失；
配置文件默认定义如下：
# 基于磁盘的任务队列(后进先出)
SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeues.PickleLifoDiskQueue'
# 基于内存的任务队列(后进先出)
SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeues.LifoMemoryQueue'
# 优先级队列
SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE = 'queuelib.PriorityQueue'
如果用户在配置文件中定义了JOBDIR，那么则每次把任务队列保存在磁盘中，下次启动时自动加载。
如果没有定义，那么则使用的是内存队列。
细心的你会发现，默认定义的这些队列结构都是后进先出的，什么意思呢？
也就是说：Scrapy默认的采集规则是深度优先采集！
如何改变这种机制，变为广度优先采集呢？那么你可以看一下scrapy.squeues模块，其中定义了：
# 先进先出磁盘队列(pickle序列化)
PickleFifoDiskQueue = _serializable_queue(queue.FifoDiskQueue, \
_pickle_serialize, pickle.loads)
# 后进先出磁盘队列(pickle序列化)
PickleLifoDiskQueue = _serializable_queue(queue.LifoDiskQueue, \
_pickle_serialize, pickle.loads)
# 先进先出磁盘队列(marshal序列化)
MarshalFifoDiskQueue = _serializable_queue(queue.FifoDiskQueue, \
marshal.dumps, marshal.loads)
# 后进先出磁盘队列(marshal序列化)
MarshalLifoDiskQueue = _serializable_queue(queue.LifoDiskQueue, \
marshal.dumps, marshal.loads)
# 先进先出内存队列
FifoMemoryQueue = queue.FifoMemoryQueue
# 后进先出内存队列
LifoMemoryQueue = queue.LifoMemoryQueue
你只需要在配置文件中把队列类修改为先进先出队列类就可以了！有没有发现，模块化、组件替代再次发挥威力！
如果你想追究这些队列是如何实现的，可以参考scrapy作者写的scrapy/queuelib模块。
6.下载器
回头引擎的初始化，来看下载器是如何初始化的。
在默认的配置文件default_settings.py中，下载器配置如下：
DOWNLOADER = 'scrapy.core.downloader.Downloader'
Downloader实例化：
class Downloader(object):
"""下载器"""
def __init__(self, crawler):
# 同样的，拿到settings对象
self.settings = crawler.settings
self.signals = crawler.signals
self.slots = {}
self.active = set()
# 初始化DownloadHandlers
self.handlers = DownloadHandlers(crawler)
# 从配置中获取设置的并发数
self.total_concurrency = self.settings.getint('CONCURRENT_REQUESTS')
# 同一域名并发数
self.domain_concurrency = self.settings.getint('CONCURRENT_REQUESTS_PER_DOMAIN')
# 同一IP并发数
self.ip_concurrency = self.settings.getint('CONCURRENT_REQUESTS_PER_IP')
# 随机延迟下载时间
self.randomize_delay = self.settings.getbool('RANDOMIZE_DOWNLOAD_DELAY')
# 初始化下载器中间件
self.middleware = DownloaderMiddlewareManager.from_crawler(crawler)
self._slot_gc_loop = task.LoopingCall(self._slot_gc)
self._slot_gc_loop.start(60)
这个过程主要是初始化了下载处理器、下载器中间件管理器以及从配置文件中拿到抓取请求控制相关参数。
下载器DownloadHandlers是做什么的？
下载器中间件DownloaderMiddlewareManager初始化发生了什么？
7.下载处理器
class DownloadHandlers(object):
"""下载器处理器"""
def __init__(self, crawler):
self._crawler = crawler
self._schemes = {} # 存储scheme对应的类路径，后面用于实例化
self._handlers = {} # 存储scheme对应的下载器
self._notconfigured = {}
# 从配置中找到DOWNLOAD_HANDLERS_BASE，构造下载处理器
# 注意：这里是调用getwithbase方法，取的是配置中的XXXX_BASE配置
handlers = without_none_values(
crawler.settings.getwithbase('DOWNLOAD_HANDLERS'))
# 存储scheme对应的类路径，后面用于实例化
for scheme, clspath in six.iteritems(handlers):
self._schemes[scheme] = clspath
crawler.signals.connect(self._close, signals.engine_stopped)
下载处理器在默认的配置文件中是这样配置的：
# 用户可自定义的下载处理器
DOWNLOAD_HANDLERS = {}
# 默认的下载处理器
DOWNLOAD_HANDLERS_BASE = {
'file': 'scrapy.core.downloader.handlers.file.FileDownloadHandler',
'http': 'scrapy.core.downloader.handlers.http.HTTPDownloadHandler',
'https': 'scrapy.core.downloader.handlers.http.HTTPDownloadHandler',
's3': 'scrapy.core.downloader.handlers.s3.S3DownloadHandler',
'ftp': 'scrapy.core.downloader.handlers.ftp.FTPDownloadHandler',
}
看到这里你应该能明白了，说白了就是需下载的资源是什么类型，就选用哪一种下载处理器进行网络下载，其中最常用的就是http和https对应的处理器。
从这里你也能看出，scrapy的架构是非常低耦合的，任何涉及到的组件及模块都是可重写和配置的。scrapy提供了基础的服务组件，你也可以自己实现其中的某些组件，修改配置即可达到替换的目的。
到这里，大概就能明白，下载处理器的工作就是：管理着各种资源对应的下载器，在真正发起网络请求时，选取对应的下载器进行资源下载。
但是请注意，在这个初始化过程中，这些下载器是没有被实例化的，也就是说，在真正发起网络请求时，才会进行初始化，而且只会初始化一次，后面会讲到。
8.下载器中间件管理器
下面来看下载器中间件DownloaderMiddlewareManager初始化，同样的这里又调用了类方法from_crawler进行初始化，DownloaderMiddlewareManager继承了MiddlewareManager类，来看它在初始化做了哪些工作：
class MiddlewareManager(object):
"""所有中间件的父类，提供中间件公共的方法"""
component_name = 'foo middleware'
@classmethod
def from_crawler(cls, crawler):
# 调用from_settings
return cls.from_settings(crawler.settings, crawler)
@classmethod
def from_settings(cls, settings, crawler=None):
# 调用子类_get_mwlist_from_settings得到所有中间件类的模块
mwlist = cls._get_mwlist_from_settings(settings)
middlewares = []
enabled = []
# 依次实例化
for clspath in mwlist:
try:
# 加载这些中间件模块
mwcls = load_object(clspath)
# 如果此中间件类定义了from_crawler，则调用此方法实例化
if crawler and hasattr(mwcls, 'from_crawler'):
mw = mwcls.from_crawler(crawler)
# 如果此中间件类定义了from_settings，则调用此方法实例化
elif hasattr(mwcls, 'from_settings'):
mw = mwcls.from_settings(settings)
# 上面2个方法都没有，则直接调用构造实例化
else:
mw = mwcls()
middlewares.append(mw)
enabled.append(clspath)
except NotConfigured as e:
if e.args:
clsname = clspath.split('.')[-1]
logger.warning("Disabled %(clsname)s: %(eargs)s",
{'clsname': clsname, 'eargs': e.args[0]},
extra={'crawler': crawler})
logger.info("Enabled %(componentname)ss:\n%(enabledlist)s",
{'componentname': cls.component_name,
'enabledlist': pprint.pformat(enabled)},
extra={'crawler': crawler})
# 调用构造方法
return cls(*middlewares)
@classmethod
def _get_mwlist_from_settings(cls, settings):
# 具体有哪些中间件类，子类定义
raise NotImplementedError
def __init__(self, *middlewares):
self.middlewares = middlewares
# 定义中间件方法
self.methods = defaultdict(list)
for mw in middlewares:
self._add_middleware(mw)
def _add_middleware(self, mw):
# 默认定义的，子类可覆盖
# 如果中间件类有定义open_spider,则加入到methods
if hasattr(mw, 'open_spider'):
self.methods['open_spider'].append(mw.open_spider)
# 如果中间件类有定义close_spider,则加入到methods
# methods就是一串中间件的方法链，后期会依次调用
if hasattr(mw, 'close_spider'):
self.methods['close_spider'].insert(0, mw.close_spider)
DownloaderMiddlewareManager实例化：
class DownloaderMiddlewareManager(MiddlewareManager):
"""下载中间件管理器"""
component_name = 'downloader middleware'
@classmethod
def _get_mwlist_from_settings(cls, settings):
# 从配置文件DOWNLOADER_MIDDLEWARES_BASE和DOWNLOADER_MIDDLEWARES获得所有下载器中间件
return build_component_list(
settings.getwithbase('DOWNLOADER_MIDDLEWARES'))
def _add_middleware(self, mw):
# 定义下载器中间件请求、响应、异常一串方法
if hasattr(mw, 'process_request'):
self.methods['process_request'].append(mw.process_request)
if hasattr(mw, 'process_response'):
self.methods['process_response'].insert(0, mw.process_response)
if hasattr(mw, 'process_exception'):
self.methods['process_exception'].insert(0, mw.process_exception)
下载器中间件管理器继承了MiddlewareManager类，然后重写了_add_middleware方法，为下载行为定义默认的下载前、下载后、异常时对应的处理方法。
中间件的职责是什么？从这里能大概看出，从某个组件流向另一个组件时，会经过一系列中间件，每个中间件都定义了自己的处理流程，相当于一个个管道，输入时可以针对数据进行处理，然后送达到另一个组件，另一个组件处理完逻辑后，又经过这一系列中间件，这些中间件可再针对这个响应结果进行处理，最终输出。
9.Scraper
下载器实例化完了之后，回到引擎的初始化方法中，然后是实例化Scraper，在Scrapy源码分析（一）架构概览中已经大概说到，这个类没有在架构图中出现，但这个类其实是处于Engine、Spiders、Pipeline之间，是连通这3个组件的桥梁。
来看它的初始化：
class Scraper(object):
def __init__(self, crawler):
self.slot = None
# 实例化爬虫中间件管理器
self.spidermw = SpiderMiddlewareManager.from_crawler(crawler)
# 从配置文件中加载Pipeline处理器类
itemproc_cls = load_object(crawler.settings['ITEM_PROCESSOR'])
# 实例化Pipeline处理器
self.itemproc = itemproc_cls.from_crawler(crawler)
# 从配置文件中获取同时处理输出的任务个数
self.concurrent_items = crawler.settings.getint('CONCURRENT_ITEMS')
self.crawler = crawler
self.signals = crawler.signals
self.logformatter = crawler.logformatter
爬虫中间件管理器
SpiderMiddlewareManager初始化：
class SpiderMiddlewareManager(MiddlewareManager):
"""爬虫中间件管理器"""
component_name = 'spider middleware'
@classmethod
def _get_mwlist_from_settings(cls, settings):
# 从配置文件中SPIDER_MIDDLEWARES_BASE和SPIDER_MIDDLEWARES获取默认的爬虫中间件类
return build_component_list(settings.getwithbase('SPIDER_MIDDLEWARES'))
def _add_middleware(self, mw):
super(SpiderMiddlewareManager, self)._add_middleware(mw)
# 定义爬虫中间件处理方法
if hasattr(mw, 'process_spider_input'):
self.methods['process_spider_input'].append(mw.process_spider_input)
if hasattr(mw, 'process_spider_output'):
self.methods['process_spider_output'].insert(0, mw.process_spider_output)
if hasattr(mw, 'process_spider_exception'):
self.methods['process_spider_exception'].insert(0, mw.process_spider_exception)
if hasattr(mw, 'process_start_requests'):
self.methods['process_start_requests'].insert(0, mw.process_start_requests)
爬虫中间件管理器初始化与之前的下载器中间件管理器类似，先是从配置文件中加载了默认的爬虫中间件类，然后依次注册爬虫中间件的一系列流程方法。
配置文件中定义的默认的爬虫中间件类如下：
SPIDER_MIDDLEWARES_BASE = {
# 默认的爬虫中间件类
'scrapy.spidermiddlewares.httperror.HttpErrorMiddleware': 50,
'scrapy.spidermiddlewares.offsite.OffsiteMiddleware': 500,
'scrapy.spidermiddlewares.referer.RefererMiddleware': 700,
'scrapy.spidermiddlewares.urllength.UrlLengthMiddleware': 800,
'scrapy.spidermiddlewares.depth.DepthMiddleware': 900,
}
这些默认的爬虫中间件职责分别如下：
- HttpErrorMiddleware：会针对响应不是200错误进行逻辑处理；
- OffsiteMiddleware：如果Spider中定义了allowed_domains，会自动过滤初次之外的域名请求；
- RefererMiddleware：追加Referer头信息；
- UrlLengthMiddleware：控制过滤URL长度超过配置的请求；
- DepthMiddleware：过滤超过配置深入的抓取请求；
当然，你也可以定义自己的爬虫中间件，来处理自己需要的逻辑。
Pipeline管理器
爬虫中间件管理器初始化完之后，然后就是Pipeline组件的初始化，默认的Pipeline组件是ItemPipelineManager：
class ItemPipelineManager(MiddlewareManager):
component_name = 'item pipeline'
@classmethod
def _get_mwlist_from_settings(cls, settings):
# 从配置文件加载ITEM_PIPELINES_BASE和ITEM_PIPELINES类
return build_component_list(settings.getwithbase('ITEM_PIPELINES'))
def _add_middleware(self, pipe):
super(ItemPipelineManager, self)._add_middleware(pipe)
# 定义默认的pipeline处理逻辑
if hasattr(pipe, 'process_item'):
self.methods['process_item'].append(pipe.process_item)
def process_item(self, item, spider):
# 依次调用所有子类的process_item方法
return self._process_chain('process_item', item, spider)
可以看到ItemPipelineManager也是一个中间件管理器的子类，由于它的行为非常类似于中间件，但由于功能较为独立，所以属于核心组件之一。
从Scraper的初始化能够看到，它管理着Spiders和Pipeline相关的交互逻辑。
到这里，所有组件：引擎、下载器、调度器、爬虫类、输出处理器都依次初始化完成，每个核心组件下其实都包含一些小的组件在里面，帮助处理某一环节的各种流程。