Scrapy原始碼閱讀分析_2_啟動流程
From：https://blog.csdn.net/weixin_37947156/article/details/74436333
使用 PyCharm 開啟下載好的 Scrapy 原始碼（github：https://github.com/scrapy/scrapy）
scrapy命令
當用 scrapy 寫好一個爬蟲後，使用 scrapy crawl <spider_name> 命令就可以執行這個爬蟲，那麼這個過程中到底發生了什麼？ scrapy 命令 從何而來？
實際上，當你成功安裝 scrapy 後，使用如下命令，就能找到這個命令：
$ which scrapy
/usr/local/bin/scrapy
使用 vim 或其他編輯器開啟它：$ vim /usr/local/bin/scrapy
其實它就是一個 python 指令碼，而且程式碼非常少。
#!/usr/bin/python3
# -*- 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())
安裝 scrapy 後，為什麼入口點是這裡呢？ 原因是在 scrapy 的安裝檔案 setup.py 中，宣告瞭程式的入口處：
from os.path import dirname, join
from pkg_resources import parse_version
from setuptools import setup, find_packages, __version__ as setuptools_version
with open(join(dirname(__file__), 'scrapy/VERSION'), 'rb') as f:
version = f.read().decode('ascii').strip()
def has_environment_marker_platform_impl_support():
"""Code extracted from 'pytest/setup.py'
https://github.com/pytest-dev/pytest/blob/7538680c/setup.py#L31
The first known release to support environment marker with range operators
it is 18.5, see:
https://setuptools.readthedocs.io/en/latest/history.html#id235
"""
return parse_version(setuptools_version) >= parse_version('18.5')
extras_require = {}
if has_environment_marker_platform_impl_support():
extras_require[':platform_python_implementation == "PyPy"'] = [
'PyPyDispatcher>=2.1.0',
]
setup(
name='Scrapy',
version=version,
url='https://scrapy.org',
description='A high-level Web Crawling and Web Scraping framework',
long_description=open('README.rst').read(),
author='Scrapy developers',
maintainer='Pablo Hoffman',
maintainer_email='pablo@pablohoffman.com',
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',
'Programming Language :: Python :: 3',
'Programming Language :: Python :: 3.4',
'Programming Language :: Python :: 3.5',
'Programming Language :: Python :: 3.6',
'Programming Language :: Python :: 3.7',
'Programming Language :: Python :: Implementation :: CPython',
'Programming Language :: Python :: Implementation :: PyPy',
'Topic :: Internet :: WWW/HTTP',
'Topic :: Software Development :: Libraries :: Application Frameworks',
'Topic :: Software Development :: Libraries :: Python Modules',
],
python_requires='>=2.7, !=3.0.*, !=3.1.*, !=3.2.*, !=3.3.*',
install_requires=[
'Twisted>=13.1.0',
'w3lib>=1.17.0',
'queuelib',
'lxml',
'pyOpenSSL',
'cssselect>=0.9',
'six>=1.5.2',
'parsel>=1.5',
'PyDispatcher>=2.0.5',
'service_identity',
],
extras_require=extras_require,
)
entry_points 指明瞭入口是 cmdline.py 的 execute 方法，在安裝過程中，setuptools 這個包管理工具，就會把上述那一段程式碼生成放在可執行路徑下。
這裡也有必要說一下，如何用 python 編寫一個可執行檔案，其實非常簡單，只需要以下幾步即可完成：
- 編寫一個帶有 main 方法的 python 模組（首行必須註明 python 執行路徑）
- 去掉.py字尾名
- 修改許可權為可執行：chmod +x 指令碼
這樣，你就可以直接使用檔名執行此指令碼了，而不用通過 python <file.py> 的方式去執行，是不是很簡單？
入口(execute.py)
既然現在已經知道了 scrapy 的入口是 scrapy/cmdline.py 的 execute 方法，我們來看一下這個方法。
主要的執行流程已經加好註釋，這裡我總結出了每個流程執行過程：
流程解析
初始化專案配置
這個流程比較簡單，主要是根據環境變數和 scrapy.cfg 初始化環境，最終生成一個 Settings 例項，來看程式碼get_project_settings 方法（from scrapy.utils.project import inside_project, get_project_settings）：
def get_project_settings():
# 環境變數中是否有SCRAPY_SETTINGS_MODULE配置
if ENVVAR not in os.environ:
project = os.environ.get('SCRAPY_PROJECT', 'default')
# 初始化環境,找到使用者配置檔案settings.py,設定到環境變數SCRAPY_SETTINGS_MODULE中
init_env(project)
# 載入預設配置檔案default_settings.py，生成settings例項
settings = Settings()
# 取得使用者配置檔案
settings_module_path = os.environ.get(ENVVAR)
# 更新配置，使用者配置覆蓋預設配置
if settings_module_path:
settings.setmodule(settings_module_path, priority='project')
# XXX: remove this hack
# 如果環境變數中有其他scrapy相關配置則覆蓋
pickled_settings = os.environ.get("SCRAPY_PICKLED_SETTINGS_TO_OVERRIDE")
if pickled_settings:
settings.setdict(pickle.loads(pickled_settings), priority='project')
# XXX: deprecate and remove this functionality
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
這個過程中進行了 Settings 配置初始化 (from scrapy.settings import Settings)：
class Settings(BaseSettings):
"""
This object stores Scrapy settings for the configuration of internal
components, and can be used for any further customization.
It is a direct subclass and supports all methods of
:class:`~scrapy.settings.BaseSettings`. Additionally, after instantiation
of this class, the new object will have the global default settings
described on :ref:`topics-settings-ref` already populated.
"""
def __init__(self, values=None, priority='project'):
# Do not pass kwarg values here. We don't want to promote user-defined
# dicts, and we want to update, not replace, default dicts with the
# values given by the user
# 呼叫父類構造初始化
super(Settings, self).__init__()
# 把default_settings.py的所有配置set到settings例項中
self.setmodule(default_settings, 'default')
# Promote default dictionaries to BaseSettings instances for per-key
# priorities
# 把attributes屬性也set到settings例項中
for name, val in six.iteritems(self):
if isinstance(val, dict):
self.set(name, BaseSettings(val, 'default'), 'default')
self.update(values, priority)
程式 載入 預設配置檔案 default_settings.py 中的所有配置項設定到 Settings 中，且這個配置是有優先順序的。
這個預設配置檔案 default_settings.py 是非常重要的，個人認為還是有必要看一下里面的內容，這裡包含了所有預設的配置，例如：排程器類、爬蟲中介軟體類、下載器中介軟體類、下載處理器類等等。
在這裡就能隱約發現，scrapy 的架構是非常低耦合的，所有元件都是可替換的。什麼是可替換呢？
例如：你覺得預設的排程器功能不夠用，那麼你就可以按照它定義的介面標準，自己實現一個排程器，然後在自己的配置檔案中，註冊自己寫的排程器模組，那麼 scrapy 的執行時就會用上你新寫的排程器模組了！（scrapy-redis 就是替換 scrapy 中的模組 來實現分散式）
只要在預設配置檔案中配置的模組，都是可替換的。
檢查環境是否在專案中
def inside_project():
# 檢查此環境變數是否存在(上面已設定)
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
# 如果環境變數沒有，就近查詢scrapy.cfg，找得到就認為是在專案環境中
return bool(closest_scrapy_cfg())
scrapy 命令有的是依賴專案執行的，有的命令則是全域性的，不依賴專案的。這裡主要通過就近查詢 scrapy.cfg 檔案來確定是否在專案環境中。
獲取可用命令並組裝成名稱與例項的字典
def _get_commands_dict(settings, inproject):
# 匯入commands資料夾下的所有模組，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))
# 如果使用者自定義配置檔案中有COMMANDS_MODULE配置，則載入自定義的命令類
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 = {}
# 找到這個模組下所有的命令類(ScrapyCommand子類)
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):
# TODO: add `name` attribute to commands and and merge this function with
# 迭代這個包下的所有模組，找到ScrapyCommand的子類
# scrapy.utils.spider.iter_spider_classes
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__ and \
not obj == ScrapyCommand:
yield obj
這個過程主要是，匯入 commands 資料夾下的所有模組，生成 {cmd_name: cmd} 字典集合，如果使用者在配置檔案中配置了自定義的命令類，也追加進去。也就是說，自己也可以編寫自己的命令類，然後追加到配置檔案中，之後就可以使用自己自定義的命令了。
解析執行的命令並找到對應的命令例項
def _pop_command_name(argv):
i = 0
for arg in argv[1:]:
if not arg.startswith('-'):
del argv[i]
return arg
i += 1
這個過程就是解析命令列，例如 scrapy crawl <spider_name>，解析出 crawl，通過上面生成好的命令字典集合，就能找到commands 模組下的 crawl.py 下的 Command類 的例項。
scrapy命令例項解析命令列引數
找到對應的命令例項後，呼叫 cmd.process_options 方法（例如 scrapy/commands/crawl.py）：
class Command(ScrapyCommand):
requires_project = True
def syntax(self):
return "[options] <spider>"
def short_desc(self):
return "Run a spider"
def add_options(self, parser):
ScrapyCommand.add_options(self, parser)
parser.add_option("-a", dest="spargs", action="append", default=[], metavar="NAME=VALUE",
help="set spider argument (may be repeated)")
parser.add_option("-o", "--output", metavar="FILE",
help="dump scraped items into FILE (use - for stdout)")
parser.add_option("-t", "--output-format", metavar="FORMAT",
help="format to use for dumping items with -o")
def process_options(self, args, opts):
# 首先呼叫了父類的process_options,解析統一固定的引數
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')
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()
if self.crawler_process.bootstrap_failed:
self.exitcode = 1
這個過程就是解析命令列其餘的引數，固定引數 解析交給 父類 處理，例如輸出位置等。其餘不同的引數由不同的命令類解析。
初始化CrawlerProcess
最後初始化 CrawlerProcess 例項，然後執行對應命令例項的 run 方法。
cmd.crawler_process = CrawlerProcess(settings)
_run_print_help(parser, _run_command, cmd, args, opts)
如果執行命令是 scrapy crawl <spider_name>，則執行的就是 commands/crawl.py 的 run：看上面程式碼中 run 方法
run 方法中呼叫了 CrawlerProcess 例項的 crawl 和 start，就這樣整個爬蟲程式就會執行起來了。
先來看 CrawlerProcess 初始化：(scrapy/crawl.py)
class CrawlerProcess(CrawlerRunner):
def __init__(self, settings=None, install_root_handler=True):
# 呼叫父類初始化
super(CrawlerProcess, self).__init__(settings)
# 訊號和log初始化
install_shutdown_handlers(self._signal_shutdown)
configure_logging(self.settings, install_root_handler)
log_scrapy_info(self.settings)
構造方法中呼叫了父類 CrawlerRunner 的構造：
class CrawlerRunner(object):
def __init__(self, settings=None):
if isinstance(settings, dict) or settings is None:
settings = Settings(settings)
self.settings = settings
# 獲取爬蟲載入器
self.spider_loader = _get_spider_loader(settings)
self._crawlers = set()
self._active = set()
self.bootstrap_failed = False
初始化時，呼叫了 _get_spider_loader 方法：
def _get_spider_loader(settings):
""" Get SpiderLoader instance from settings """
# 讀取配置檔案中的SPIDER_MANAGER_CLASS配置項
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())
預設配置檔案中的 spider_loader 配置是 spiderloader.SpiderLoader：（scrapy/spiderloader.py）
@implementer(ISpiderLoader)
class SpiderLoader(object):
"""
SpiderLoader is a class which locates and loads spiders
in a Scrapy project.
"""
def __init__(self, settings):
# 配置檔案獲取存放爬蟲指令碼的路徑
self.spider_modules = settings.getlist('SPIDER_MODULES')
self.warn_only = settings.getbool('SPIDER_LOADER_WARN_ONLY')
self._spiders = {}
self._found = defaultdict(list)
# 載入所有爬蟲
self._load_all_spiders()
def _check_name_duplicates(self):
dupes = ["\n".join(" {cls} named {name!r} (in {module})".format(
module=mod, cls=cls, name=name)
for (mod, cls) in locations)
for name, locations in self._found.items()
if len(locations)>1]
if dupes:
msg = ("There are several spiders with the same name:\n\n"
"{}\n\n This can cause unexpected behavior.".format(
"\n\n".join(dupes)))
warnings.warn(msg, UserWarning)
def _load_spiders(self, module):
for spcls in iter_spider_classes(module):
self._found[spcls.name].append((module.__name__, spcls.__name__))
self._spiders[spcls.name] = spcls
def _load_all_spiders(self):
# 組裝成{spider_name: spider_cls}的字典
for name in self.spider_modules:
try:
for module in walk_modules(name):
self._load_spiders(module)
except ImportError as e:
if self.warn_only:
msg = ("\n{tb}Could not load spiders from module '{modname}'. "
"See above traceback for details.".format(
modname=name, tb=traceback.format_exc()))
warnings.warn(msg, RuntimeWarning)
else:
raise
self._check_name_duplicates()
@classmethod
def from_settings(cls, settings):
return cls(settings)
def load(self, spider_name):
"""
Return the Spider class for the given spider name. If the spider
name is not found, raise a KeyError.
"""
try:
return self._spiders[spider_name]
except KeyError:
raise KeyError("Spider not found: {}".format(spider_name))
def find_by_request(self, request):
"""
Return the list of spider names that can handle the given request.
"""
return [name for name, cls in self._spiders.items()
if cls.handles_request(request)]
def list(self):
"""
Return a list with the names of all spiders available in the project.
"""
return list(self._spiders.keys())
爬蟲載入器會載入所有的爬蟲指令碼，最後生成一個 {spider_name: spider_cls} 的字典。
執行 crawl 和 start 方法
CrawlerProcess 初始化完之後，呼叫 crawl 方法：
class CrawlerRunner(object):
def __init__(self, settings=None):
if isinstance(settings, dict) or settings is None:
settings = Settings(settings)
self.settings = settings
self.spider_loader = _get_spider_loader(settings)
self._crawlers = set()
self._active = set()
self.bootstrap_failed = False
@property
def spiders(self):
warnings.warn("CrawlerRunner.spiders attribute is renamed to "
"CrawlerRunner.spider_loader.",
category=ScrapyDeprecationWarning, stacklevel=2)
return self.spider_loader
def crawl(self, crawler_or_spidercls, *args, **kwargs):
# 建立crawler
crawler = self.create_crawler(crawler_or_spidercls)
return self._crawl(crawler, *args, **kwargs)
def _crawl(self, crawler, *args, **kwargs):
self.crawlers.add(crawler)
# 呼叫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)
self.bootstrap_failed |= not getattr(crawler, 'spider', None)
return result
return d.addBoth(_done)
def create_crawler(self, crawler_or_spidercls):
# 如果是字串,則從spider_loader中載入這個爬蟲類
if isinstance(crawler_or_spidercls, Crawler):
return crawler_or_spidercls
# 否則建立Crawler
return self._create_crawler(crawler_or_spidercls)
def _create_crawler(self, spidercls):
if isinstance(spidercls, six.string_types):
spidercls = self.spider_loader.load(spidercls)
return Crawler(spidercls, self.settings)
def stop(self):
"""
Stops simultaneously all the crawling jobs taking place.
Returns a deferred that is fired when they all have ended.
"""
return defer.DeferredList([c.stop() for c in list(self.crawlers)])
@defer.inlineCallbacks
def join(self):
"""
join()
Returns a deferred that is fired when all managed :attr:`crawlers` have
completed their executions.
"""
while self._active:
yield defer.DeferredList(self._active)
這個過程會建立 Cralwer 例項，然後呼叫它的 crawl 方法：(scrapy/crawl.py 中 class Crawler )
@defer.inlineCallbacks
def crawl(self, *args, **kwargs):
assert not self.crawling, "Crawling already taking place"
self.crawling = True
try:
# 到現在，才是例項化一個爬蟲例項
self.spider = self._create_spider(*args, **kwargs)
# 建立引擎
self.engine = self._create_engine()
# 呼叫爬蟲類的start_requests方法
start_requests = iter(self.spider.start_requests())
# 執行引擎的open_spider，並傳入爬蟲例項和初始請求
yield self.engine.open_spider(self.spider, start_requests)
yield defer.maybeDeferred(self.engine.start)
except Exception:
# In Python 2 reraising an exception after yield discards
# the original traceback (see https://bugs.python.org/issue7563),
# so sys.exc_info() workaround is used.
# This workaround also works in Python 3, but it is not needed,
# and it is slower, so in Python 3 we use native `raise`.
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
最後呼叫 start 方法：
def start(self, stop_after_crawl=True):
"""
This method starts a Twisted `reactor`_, adjusts its pool size to
:setting:`REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE`, and installs a DNS cache based
on :setting:`DNSCACHE_ENABLED` and :setting:`DNSCACHE_SIZE`.
If `stop_after_crawl` is True, the reactor will be stopped after all
crawlers have finished, using :meth:`join`.
:param boolean stop_after_crawl: stop or not the reactor when all
crawlers have finished
"""
if stop_after_crawl:
d = self.join()
# Don't start the reactor if the deferreds are already fired
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調整)
tp = reactor.getThreadPool()
tp.adjustPoolsize(maxthreads=self.settings.getint('REACTOR_THREADPOOL_MAXSIZE'))
reactor.addSystemEventTrigger('before', 'shutdown', self.stop)
# 開始執行
reactor.run(installSignalHandlers=False) # blocking call
reactor 是個什麼東西呢？它是 Twisted 模組的 事件管理器，只要把需要執行的事件方法註冊到 reactor 中，然後呼叫它的 run 方法，它就會幫你執行註冊好的事件方法，如果遇到 網路IO 等待，它會自動幫你切換可執行的事件方法，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個執行緒池，只是採用註冊回撥的方式來執行事件。
到這裡，爬蟲的之後排程邏輯就交由引擎 ExecuteEngine 處理了。
在每次執行 scrapy 命令 時，主要經過環境、配置初始化，載入命令類 和 爬蟲模組，最終例項化執行引擎，交給引擎排程處理的流程，下篇文章會講解執行引擎是如何排程和管理各個元件工作的。
相關文章
- Scrapy原始碼閱讀分析_4_請求處理流程原始碼
- Scrapy原始碼閱讀分析_1_整體框架和流程介紹原始碼框架
- Scrapy原始碼閱讀分析_3_核心元件原始碼元件
- 原始碼閱讀之Activity啟動與App啟動流程 – Android 9.0原始碼APPAndroid
- 原始碼閱讀之Activity啟動與App啟動流程 - Android 9.0原始碼APPAndroid
- Tomcat原始碼分析--啟動流程Tomcat原始碼
- Flutter啟動流程原始碼分析Flutter原始碼
- Activity啟動流程原始碼分析原始碼
- apiserver原始碼分析——啟動流程APIServer原始碼
- Android Activity啟動流程原始碼分析Android原始碼
- Android原始碼分析：Activity啟動流程Android原始碼
- Netty啟動流程及原始碼分析Netty原始碼
- snabbdom 原始碼閱讀分析原始碼
- Vuex原始碼閱讀分析Vue原始碼
- spring原始碼閱讀--容器啟動過程Spring原始碼
- 從SpringBoot啟動，閱讀原始碼設計Spring Boot原始碼
- containerd 原始碼分析：啟動註冊流程AI原始碼
- Apache Flink原始碼分析---JobManager啟動流程Apache原始碼
- 以太坊原始碼分析(39）geth啟動流程分析原始碼
- SOFAJRaft原始碼閱讀-模組啟動過程Raft原始碼
- 【原始碼閱讀】AndPermission原始碼閱讀原始碼
- Android系統原始碼分析--Service啟動流程Android原始碼
- Android系統原始碼分析–Service啟動流程Android原始碼
- Sharding-JDBC 原始碼之啟動流程分析JDBC原始碼
- 【原始碼解讀】asp.net core原始碼啟動流程精細解讀原始碼ASP.NET
- SpringBoot2 | SpringBoot啟動流程原始碼分析（一）Spring Boot原始碼
- Android 系統原始碼-1：Android 系統啟動流程原始碼分析Android原始碼
- 【原始碼閱讀】Glide原始碼閱讀之with方法（一）原始碼IDE
- 【原始碼閱讀】Glide原始碼閱讀之into方法（三）原始碼IDE
- SpringBoot一站式啟動流程原始碼分析Spring Boot原始碼
- SpringBoot原始碼學習4——SpringBoot內嵌Tomcat啟動流程原始碼分析Spring Boot原始碼Tomcat
- NioEventLoop啟動流程原始碼解析OOP原始碼
- 【原始碼閱讀】Glide原始碼閱讀之load方法（二）原始碼IDE
- gin原始碼閱讀之一 – net/http的大概流程原始碼HTTP
- iOS開發原始碼閱讀篇--FMDB原始碼分析1(FMResultSet)iOS原始碼
- iOS開發原始碼閱讀篇--FMDB原始碼分析2(FMResultSet)iOS原始碼
- 【zookeeper原始碼】啟動流程詳解原始碼
- SpringBoot原始碼解析-啟動流程（二）Spring Boot原始碼