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基于Golang的分布式爬虫管理平台，支持Python、NodeJS、Go、Java、PHP等多种编程语言以及多种爬虫框架。
[查看演示 Demo](http://114.67.75.98:8080) | [文档](https://tikazyq.github.io/crawlab-docs)
## 安装
三种方式:
1. [Docker](https://tikazyq.github.io/crawlab/Installation/Docker.md)（推荐）
2. [直接部署](https://tikazyq.github.io/crawlab/Installation/Direct.md)（了解内核）
### 要求（Docker）
- Docker 18.03+
- Redis
- MongoDB 3.6+
### 要求（直接部署）
- Go 1.12+
- Node 8.12+
- Redis
- MongoDB 3.6+
## 运行
### Docker
运行主节点示例。`192.168.99.1`是在Docker Machine网络中的宿主机IP地址。`192.168.99.100`是Docker主节点的IP地址。
```bash
docker run -d --rm --name crawlab \
-e CRAWLAB_REDIS_ADDRESS=192.168.99.1:6379 \
-e CRAWLAB_MONGO_HOST=192.168.99.1 \
-e CRAWLAB_SERVER_MASTER=Y \
-e CRAWLAB_API_ADDRESS=192.168.99.100:8000 \
-e CRAWLAB_SPIDER_PATH=/app/spiders \
-p 8080:8080 \
-p 8000:8000 \
-v /var/logs/crawlab:/var/logs/crawlab \
tikazyq/crawlab:0.3.0
```
当然也可以用`docker-compose`来一键启动，甚至不用配置MongoDB和Redis数据库。
```bash
docker-compose up
```
Docker部署的详情，请见[相关文档](https://tikazyq.github.io/crawlab/Installation/Docker.md)。
### 直接部署
请参考[相关文档](https://tikazyq.github.io/crawlab/Installation/Direct.md)。
## 截图
#### 登录
#### 首页
#### 节点列表
#### 节点拓扑图
#### 爬虫列表
#### 爬虫概览
#### 爬虫分析
#### 爬虫文件
#### 任务详情 - 抓取结果
#### 定时任务
## 架构
Crawlab的架构包括了一个主节点（Master Node）和多个工作节点（Worker Node），以及负责通信和数据储存的Redis和MongoDB数据库。
前端应用向主节点请求数据，主节点通过MongoDB和Redis来执行任务派发调度以及部署，工作节点收到任务之后，开始执行爬虫任务，并将任务结果储存到MongoDB。架构相对于`v0.3.0`之前的Celery版本有所精简，去除了不必要的节点监控模块Flower，节点监控主要由Redis完成。
### 主节点
主节点是整个Crawlab架构的核心，属于Crawlab的中控系统。
主节点主要负责以下功能:
1. 爬虫任务调度
2. 工作节点管理和通信
3. 爬虫部署
4. 前端以及API服务
5. 执行任务（可以将主节点当成工作节点）
主节点负责与前端应用进行通信，并通过Redis将爬虫任务派发给工作节点。同时，主节点会同步（部署）爬虫给工作节点，通过Redis和MongoDB的GridFS。
### 工作节点
工作节点的主要功能是执行爬虫任务和储存抓取数据与日志，并且通过Redis的`PubSub`跟主节点通信。通过增加工作节点数量，Crawlab可以做到横向扩展，不同的爬虫任务可以分配到不同的节点上执行。
### MongoDB
MongoDB是Crawlab的运行数据库，储存有节点、爬虫、任务、定时任务等数据，另外GridFS文件储存方式是主节点储存爬虫文件并同步到工作节点的中间媒介。
### Redis
Redis是非常受欢迎的Key-Value数据库，在Crawlab中主要实现节点间数据通信的功能。例如，节点会将自己信息通过`HSET`储存在Redis的`nodes`哈希列表中，主节点根据哈希列表来判断在线节点。
### 前端
前端是一个基于[Vue-Element-Admin](https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin)的单页应用。其中重用了很多Element-UI的控件来支持相应的展示。
## 与其他框架的集成
爬虫任务本质上是由一个shell命令来实现的。任务ID将以环境变量`CRAWLAB_TASK_ID`的形式存在于爬虫任务运行的进程中，并以此来关联抓取数据。另外，`CRAWLAB_COLLECTION`是Crawlab传过来的所存放collection的名称。
在爬虫程序中，需要将`CRAWLAB_TASK_ID`的值以`task_id`作为可以存入数据库中`CRAWLAB_COLLECTION`的collection中。这样Crawlab就知道如何将爬虫任务与抓取数据关联起来了。当前，Crawlab只支持MongoDB。
### 集成Scrapy
以下是Crawlab跟Scrapy集成的例子，利用了Crawlab传过来的task_id和collection_name。
```python
import os
from pymongo import MongoClient
MONGO_HOST = '192.168.99.100'
MONGO_PORT = 27017
MONGO_DB = 'crawlab_test'
# scrapy example in the pipeline
class JuejinPipeline(object):
mongo = MongoClient(host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT)
db = mongo[MONGO_DB]
col_name = os.environ.get('CRAWLAB_COLLECTION')
if not col_name:
col_name = 'test'
col = db[col_name]
def process_item(self, item, spider):
item['task_id'] = os.environ.get('CRAWLAB_TASK_ID')
self.col.save(item)
return item
```
## 与其他框架比较
现在已经有一些爬虫管理框架了，因此为啥还要用Crawlab？
因为很多现有当平台都依赖于Scrapyd，限制了爬虫的编程语言以及框架，爬虫工程师只能用scrapy和python。当然，scrapy是非常优秀的爬虫框架，但是它不能做一切事情。
Crawlab使用起来很方便，也很通用，可以适用于几乎任何主流语言和框架。它还有一个精美的前端界面，让用户可以方便的管理和运行爬虫。
|框架 | 类型 | 分布式 | 前端 | 依赖于Scrapyd |
|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
| [Crawlab](https://github.com/tikazyq/crawlab) | 管理平台 | Y | Y | N
| [ScrapydWeb](https://github.com/my8100/scrapydweb) | 管理平台 | Y | Y | Y
| [SpiderKeeper](https://github.com/DormyMo/SpiderKeeper) | 管理平台 | Y | Y | Y
| [Gerapy](https://github.com/Gerapy/Gerapy) | 管理平台 | Y | Y | Y
| [Scrapyd](https://github.com/scrapy/scrapyd) | 网络服务 | Y | N | N/A
## 相关文章
- [爬虫管理平台Crawlab部署指南（Docker and more）](https://juejin.im/post/5d01027a518825142939320f)
- [[爬虫手记] 我是如何在3分钟内开发完一个爬虫的](https://juejin.im/post/5ceb4342f265da1bc8540660)
- [手把手教你如何用Crawlab构建技术文章聚合平台(二)](https://juejin.im/post/5c92365d6fb9a070c5510e71)
- [手把手教你如何用Crawlab构建技术文章聚合平台(一)](https://juejin.im/user/5a1ba6def265da430b7af463/posts)
**注意: v0.3.0版本已将基于Celery的Python版本切换为了Golang版本，如何部署请参照文档**
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