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# Crawlab
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基于Celery的爬虫分布式爬虫管理平台，支持多种编程语言以及多种爬虫框架.
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[查看演示 Demo](http://139.129.230.98:8080)
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[English Documentation](https://github.com/tikazyq/crawlab/blob/master/README.md)
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## 要求
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- Python3
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- MongoDB
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- Redis
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## 安装
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```bash
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# 安装后台类库
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pip install -r requirements.txt
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```
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```bash
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# 安装前台类库
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cd frontend
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npm install
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```
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## 配置
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请更改配置文件`config.py`，配置API和数据库连接.
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## 快速开始
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```bash
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# 启动后端API
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python app.py
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# 启动Flower服务
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python ./bin/run_flower.py
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# 启动worker
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python ./bin/run_worker.py
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```
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```bash
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# 运行前端
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cd frontend
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npm run serve
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```
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## 截图
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#### 首页
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#### 爬虫列表
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#### 爬虫详情 - 概览
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#### 任务详情 - 抓取结果
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## 使用流程
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## 架构
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Crawlab的架构跟Celery非常相似，但是加入了包括前端、爬虫、Flower在内的额外模块，以支持爬虫管理的功能。
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### 节点
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节点其实就是Celery中的Worker。一个节点运行时会连接到一个任务队列（例如Redis）来接收和运行任务。所有爬虫需要在运行时被部署到节点上，用户在部署前需要定义节点的IP地址和端口。
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### 爬虫
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##### 自动发现
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在`config.py`文件中，修改变量`PROJECT_SOURCE_FILE_FOLDER`作为爬虫项目所在的目录。Crawlab后台程序会自动发现这些爬虫项目并储存到数据库中。是不是很方便？
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##### 部署爬虫
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所有爬虫需要在抓取前被部署当相应当节点中。在"爬虫详情"页面点击"Deploy"按钮，爬虫将被部署到所有有效到节点中。
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##### 运行爬虫
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部署爬虫之后，你可以在"爬虫详情"页面点击"Run"按钮来启动爬虫。一个爬虫任务将被触发，你可以在任务列表页面中看到这个任务。
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### 任务
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任务被触发并被节点执行。用户可以在任务详情页面中看到任务到状态、日志和抓取结果。
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### 后台应用
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这是一个Flask应用，提供了必要的API来支持常规操作，例如CRUD、爬虫部署以及任务运行。每一个节点需要启动Flask应用来支持爬虫部署。运行`python manage.py app`或`python ./bin/run_app.py`来启动应用。
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### 中间者
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中间者跟Celery中定义的一样，作为运行异步任务的队列。
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### 前端
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前端其实就是一个基于[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。
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## 与其他框架的集成
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任务是利用python的`subprocess`模块中的`Popen`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。
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在你的爬虫程序中，你需要将`CRAWLAB_TASK_ID`的值以`task_id`作为可以存入数据库中。这样Crawlab就直到如何将爬虫任务与抓取数据关联起来了。当前，Crawlab只支持MongoDB。
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### Scrapy
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以下是Crawlab跟Scrapy集成的例子，利用了Crawlab传过来的task_id和collection_name。
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```python
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import os
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from pymongo import MongoClient
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MONGO_HOST = '192.168.99.100'
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MONGO_PORT = 27017
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MONGO_DB = 'crawlab_test'
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# scrapy example in the pipeline
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class JuejinPipeline(object):
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mongo = MongoClient(host=MONGO_HOST, port=MONGO_PORT)
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db = mongo[MONGO_DB]
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col_name = os.environ.get('CRAWLAB_COLLECTION')
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if not col_name:
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col_name = 'test'
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col = db[col_name]
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def process_item(self, item, spider):
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item['task_id'] = os.environ.get('CRAWLAB_TASK_ID')
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self.col.save(item)
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return item
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```
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## 与其他框架比较
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现在已经有一些爬虫管理框架了，因此为啥还要用Crawlab？
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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。
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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。
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|框架 | 类型 | 分布式 | 前端 | 依赖于Scrapyd |
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|:---:|:---:|:---:|:---:|:---:|
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| [Crawlab](https://github.com/tikazyq/crawlab) | 管理平台 | Y | Y | N
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| [Gerapy](https://github.com/Gerapy/Gerapy) | 管理平台 | Y | Y | Y
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| [SpiderKeeper](https://github.com/DormyMo/SpiderKeeper) | 管理平台 | Y | Y | Y
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| [ScrapydWeb](https://github.com/my8100/scrapydweb) | 管理平台 | Y | Y | Y
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| [Scrapyd](https://github.com/scrapy/scrapyd) | 网络服务 | Y | N | N/A
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## TODOs
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##### 后端
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- [ ] 文件管理
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- [ ] MySQL数据库支持
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- [ ] 重跑任务
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- [ ] 节点监控
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- [ ] 更多爬虫例子
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##### 前端
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- [ ] 任务数据统计
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- [ ] 表格过滤
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- [x] 多语言支持 (中文)
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- [ ] 登录和用户管理
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- [ ] 全局搜索
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