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Crawlab

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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。

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要求

• Go 1.12+
• Node.js 8.12+
• MongoDB 3.6+
• Redis

安装

三种方式:

1. Docker（推荐）
2. 直接部署
3. 预览模式（快速体验）

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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

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。

爬虫 Spider

爬虫源代码或配置规则储存在App上，需要被部署到各个worker节点中。

任务 Task

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。

前端 Frontend

前端是一个基于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。

Flower

一个Celery的插件，用于监控Celery节点。

与其他框架的集成

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。

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。

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。

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	管理平台	Y	Y	N
Gerapy	管理平台	Y	Y	Y
SpiderKeeper	管理平台	Y	Y	Y
ScrapydWeb	管理平台	Y	Y	Y
Scrapyd	网络服务	Y	N	N/A

社区 & 赞助

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