client 向 tracker 发一个 HTTP 的 GET 请求，并把它自己的信息放在 GET 的参数中；这个请求的大致意思是：我是 xxx （一个唯一的 id ），我想下载 yyy 文件，我的 ip 是 aaa ，我用的端口是 bbb 。。。

       tracker 对所有下载者的信息进行维护，当它收到一个请求后，首先把对方的信息记录下来（如果已经记录在案，那么就检查是否需要更新），然后将一部分（并非全部，根据设置的参数已经下载者的请求）参与下载同一个文件（一个 tracker 服务器可能同时维护多个文件的下载）的下载者的信息返回给对方。

       Client 在收到 tracker 的响应后，就能获取其它下载者的信息，那么它就可以根据这些信息，与其它下载者建立连接，从它们那里下载文件片断。

关于 client 和 tracker 之间通信协议的细节，在“ BT 协议规范”中已经给出，这里不再重复。下面我们具体分析 tracker 服务器的实现细节。

从哪里开始？

       要建立一个 tracker 服务器，只要运行 bttrack.py 程序就行了，它最少需要一个参数，就是 –dfile ，这个参数指定了保存下载信息的文件。 Bttrack.py 调用 track.py 中的 track() 函数。因此，我们跟踪到 track.py 中去看 track() 函数。

Track.py ： track()

       这个函数首先对命令行的参数进行检查；然后将这些参数保存到 config 字典中。在 BT 中所有的工具程序，都有类似的处理方式。

接下来的代码：

       r = RawServer(Event(), config['timeout_check_interval'], config['socket_timeout'])

    t = Tracker(config, r)

    r.bind(config['port'], config['bind'], True)

    r.listen_forever(HTTPHandler(t.get, config['min_time_between_log_flushes']))

    t.save_dfile()

首先是创建一个 RawServer 对象，这是一个服务器对象，它将实现一个网络服务器的一些细节封装起来。不仅 tracker 服务器用到了 RawServer ，我们以后还可以看到，由于每个 client 端也需要给其它 client 提供下载服务，因此也同时是一个服务器， client 的实现中，也用到了 RawServer ，这样， RawServer 的代码得到了重用。关于 RawServer 的详细实现，在后面的小节中进行分析。

接着是创建一个 Tracker 对象。

然后让 RawServer 绑定在指定的端口上（通过命令行传递进来）。

最后，调用 RawServer::listen_forever() 函数，使得服务器投入运行。

最后，在服务器因某些原因结束运行以后，调用 Tracker::save_dfile() 保存下载信息。这样，一旦服务器再次投入运行，可以恢复当前的状态。

其它信息：

1、  BT 源码的分布：

把 BT 的源码展开之后，可以看到有一些 python 程序，还有一些说明文件等等，此外还有一个 BitTorrent 目录。这些 python 程序，实际是一些小工具，比如制作 file 的 btmakefile.py 、运行 tracker 服务器的 bttrack.py 、运行 BT client 端的 btdownloadheadless.py 等等。而这些程序中，用到的一些 python 类的实现，都放在子目录 BitTorrent 下面。我们的分析工作，通常是从工具程序入手，比如 bttrack.py ，而随着分析的展开，则重点是看 BitTorrenet 子目录下的代码。

BT 作者 Bram Cohen 在谈到如何开发可维护的代码的一篇文章中（ http://www.advogato.org/article/258.html ），其中提到的一条就是开发一些小工具以简化工作，我想 BT 的这种源码结构，也正是作者思想的一种体现吧。

2、  我们看到， python 和我们以前接触的 c/c++ 不一样的第一个地方就是它的函数在定义的时候，不用指定参数类型。既然这样，那么，在调用函数的时候，你可以传递任意类型的参数进来。例如这样的函数：

def foo(arg):

        print type(arg)

       你可以这样来调用：

       a = 100

       b = “hello world”

       foo(a)

       foo(b)

       输出结果是：

       <type ‘int’>

       <type ‘str’>

       这是因为，第一次调用 foo() 的时候，传递的是一个整数类型，而第二次调用的时候，传递的是一个字符串类型。

这种参数具有动态类型的特性，是 c/c++ 等传统的语言是所不具备的。这也是 python 被称为动态语言的一个原因吧。 C++ 的高级特性模板，虽然也使得参数类型可以动态化，但使用起来，远没有 python 这么简单方便。