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在上篇文章：Scrapy源码分析（一）架构概览，我们主要从整体上了解了 Scrapy 的架构和数据流转，并没有深入分析每个模块。从这篇文章开始，我将带你详细剖析 Scrapy 的运行原理。
这篇文章，我们先从最基础的运行入口来讲，来看一下 Scrapy 究竟是如何运行起来的。
scrapy 命令从哪来？
当我们基于 Scrapy 写好一个爬虫后，想要把我们的爬虫运行起来，怎么做？非常简单，只需要执行以下命令就可以了。
scrapy crawl <spider_name>
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通过这个命令，我们的爬虫就真正开始工作了。那么从命令行到执行爬虫逻辑，这个过程中到底发生了什么？
在开始之前，不知道你有没有和我一样的疑惑，我们执行的 scrapy 命令从何而来？
实际上，当你成功安装好 Scrapy 后，使用如下命令，就能找到这个命令文件，这个文件就是 Scrapy 的运行入口：
$ which scrapy/usr/local/bin/scrapy
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使用编辑打开这个文件，你会发现，它其实它就是一个 Python 脚本，而且代码非常少。
import reimport sys
from scrapy.cmdline import execute
if __name__ == '__main__': sys.argv[0] = re.sub(r'(-script\.pyw|\.exe)?$', '', sys.argv[0]) sys.exit(execute())
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安装好 Scrapy 后，为什么入口点是这里呢？
答案就在于 Scrapy 的安装文件 setup.py 中，我们找到这个文件，就会发现在这个文件里，已经声明好了程序的运行入口处：
from os.path import dirname, joinfrom setuptools import setup, find_packages
setup( name='Scrapy', version=version, url='http://scrapy.org', ... entry_points={ # 运行入口在这里：scrapy.cmdline:execute 'console_scripts': ['scrapy = scrapy.cmdline:execute'] }, classifiers=[ ... ], install_requires=[ ... ],)
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我们需要关注的是 entry_points 配置，它就是调用 Scrapy 开始的地方，也就是cmdline.py 的 execute 方法。
也就是说，我们在安装 Scrapy 的过程中，setuptools 这个包管理工具，就会把上述代码生成好并放在可执行路径下，这样当我们调用 scrapy 命令时，就会调用 Scrapy 模块下的 cmdline.py 的 execute 方法。
而且在这这里，我们可以学到一个小技巧——如何用 Python 编写一个可执行文件？其实非常简单，模仿上面的思路，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 文件名）
直接用文件名就可以执行这个 Python 文件
例如，我们创建一个文件 mycmd，在这个文件中编写一个 main 方法，这个方法编写我们想要的执行的逻辑，之后执行 chmod +x mycmd 把这个文件权限变成可执行，最后通过 ./mycmd 就可以执行这段代码了，而不再需要通过 python <file.py> 方式就可以执行了，是不是很简单？
运行入口（execute.py）
现在，我们已经知道了 Scrapy 的运行入口是 scrapy/cmdline.py 的 execute 方法，那我们就看一下这个方法。
def execute(argv=None, settings=None): if argv is None: argv = sys.argv
# --- 兼容低版本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)
# --- 兼容低版本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)
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这块代码就是 Scrapy 执行的运行入口了，我们根据注释就能看到，这里的主要工作包括配置初始化、命令解析、爬虫类加载、运行爬虫这几步。
了解了整个入口的流程，下面我会对每个步骤进行详细的分析。
初始化项目配置
首先第一步，根据环境初始化配置，在这里有一些兼容低版本 Scrapy 配置的代码，我们忽略就好。我们重点来看配置是如何初始化的。这主要和环境变量和 scrapy.cfg 有关，通过调用 get_project_settings 方法，最终生成一个 Settings 实例。
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) # 如果有用户配置 则覆盖默认配置 if settings_module_path: settings.setmodule(settings_module_path, priority='project') # 如果环境变量中有其他scrapy相关配置也覆盖 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
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在初始配置时，会加载默认的配置文件 default_settings.py，主要逻辑在 Settings 类中。
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)
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可以看到，首先把默认配置文件 default_settings.py 中的所有配置项设置到 Settings 中，而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，我们读源码时有必要重点关注一下里面的内容，这里包含了所有组件的默认配置，以及每个组件的类模块，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。
# 下载器类DOWNLOADER = 'scrapy.core.downloader.Downloader'# 调度器类CHEDULER = 'scrapy.core.scheduler.Scheduler'# 调度队列类SCHEDULER_DISK_QUEUE = 'scrapy.squeues.PickleLifoDiskQueue'SCHEDULER_MEMORY_QUEUE = 'scrapy.squeues.LifoMemoryQueue'SCHEDULER_PRIORITY_QUEUE = 'scrapy.pqueues.ScrapyPriorityQueue'
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有没有感觉比较奇怪，默认配置中配置了这么多类模块，这是为什么？
这其实是 Scrapy 特性之一，它这么做的好处是：任何模块都是可替换的。
什么意思呢？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，注册自己的调度器类，那么 Scrapy 运行时就会加载你的调度器执行了，这极大地提高了我们的灵活性！
所以，只要在默认配置文件中配置的模块类，都是可替换的。
检查运行环境是否在项目中
初始化完配置之后，下面一步是检查运行环境是否在爬虫项目中。我们知道，scrapy 命令有的是依赖项目运行的，有的命令则是全局的。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，主要逻辑在 inside_project 方法中。
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())
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运行环境是否在爬虫项目中的依据就是能否找到 scrapy.cfg 文件，如果能找到，则说明是在爬虫项目中，否则就认为是执行的全局命令。
组装命令实例集合
再向下看，就到了加载命令的逻辑了。我们知道 scrapy 包括很多命令，例如 scrapy crawl 、 scrapy fetch 等等，那这些命令是从哪来的？答案就在 getcommands_dict 方法中。
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
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这个过程主要是，导入 commands 文件夹下的所有模块，最终生成一个 {cmd_name: cmd} 字典集合，如果用户在配置文件中也配置了自定义的命令类，也会追加进去。也就是说，我们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定义的命令了。
解析命令
加载好命令类后，就开始解析我们具体执行的哪个命令了，解析逻辑比较简单：
def _pop_command_name(argv): i = 0 for arg in argv[1:]: if not arg.startswith('-'): del argv[i] return arg i += 1
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这个过程就是解析命令行，例如执行 scrapy crawl <spider_name>，这个方法会解析出 crawl，通过上面生成好的命令类的字典集合，就能找到 commands 目录下的 crawl.py文件，最终执行的就是它的 Command 类。
解析命令行参数
找到对应的命令实例后，调用 cmd.process_options 方法解析我们的参数：
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: # 命令行参数转为字典 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')
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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
一切准备就绪，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)
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我们开始运行一个爬虫一般使用的是 scrapy crawl <spider_name>，也就是说最终调用的是 commands/crawl.py 的 run 方法：
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()
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run 方法中调用了 CrawlerProcess 实例的 crawl 和 start 方法，就这样整个爬虫程序就会运行起来了。
我们先来看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)
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其中，构造方法中调用了父类 CrawlerRunner 的构造方法：
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()
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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())
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这里会读取默认配置文件中的 spider_loader项，默认配置是 spiderloader.SpiderLoader类，从名字我们也能看出来，这个类是用来加载我们编写好的爬虫类的，下面看一下这个类的具体实现。
@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)
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可以看到，在这里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，所以我们在执行 scarpy crawl <spider_name> 时，Scrapy 就能找到我们的爬虫类。
运行爬虫
CrawlerProcess 初始化完之后，调用它的 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)
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这个过程会创建 Cralwer 实例，然后调用它的 crawl 方法：
@defer.inlineCallbacksdef 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)
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到这里，才会对我们的爬虫类创建一个实例对象，然后创建引擎，之后调用爬虫类的 start_requests 方法获取种子 URL，最后交给引擎执行。
最后来看 Cralwer 是如何开始运行的额，也就是它的 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)
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在这里有一个叫做 reactor 的模块。reactor 是个什么东西呢？它是 Twisted 模块的事件管理器，我们只要把需要执行的事件注册到 reactor 中，然后调用它的 run 方法，它就会帮我们执行注册好的事件，如果遇到网络 IO 等待，它会自动帮切换到可执行的事件上，非常高效。
在这里我们不用深究 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，Scrapy 运行的入口就分析完了，之后爬虫的调度逻辑就交由引擎 ExecuteEngine 处理了，引擎会协调多个组件，相互配合完成整个任务的执行。
总结
总结一下，Scrapy 在真正运行前，需要做的工作包括配置环境初始化、命令类的加载、爬虫模块的加载，以及命令类和参数解析，之后运行我们的爬虫类，最终，这个爬虫类的调度交给引擎处理。
这里我把整个流程也总结成了思维导图，方便你理解：
好了，Scrapy 是如何运行的代码剖析就先分析到这里，下篇文章我们会深入剖析各个核心组件，分析它们都是负责做什么工作的，以及它们之间又是如何协调完成抓取任务的。
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