# 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。
[查看演示 Demo](https://demo.crawlab.cn) | [文档](https://docs.crawlab.cn/zh/)
## 安装
您可以参考这个[安装指南](https://docs.crawlab.cn/zh/guide/installation)。
## 快速开始
请打开命令行并执行下列命令。请保证您已经提前安装了 `docker-compose`。
bash</s><i> </i>git clone https://github.com/crawlab-team/examples cd examples/docker/basic docker-compose up -d<i> </i><e>
接下来，您可以看看 `docker-compose.yml` (包含详细配置参数)，以及参考 [文档](http://docs.crawlab.cn) 来查看更多信息。
## 运行
### Docker
请用`docker-compose`来一键启动，甚至不用配置 MongoDB 数据库，**当然我们推荐这样做**。在当前目录中创建`docker-compose.yml`文件，输入以下内容。
```yaml
version: ‘3.3’
services:
master:
image: crawlabteam/crawlab:latest
container_name: crawlab_example_master
environment:
CRAWLAB_NODE_MASTER: “Y”
CRAWLAB_MONGO_HOST: “mongo”
volumes:
- “./.crawlab/master:/root/.crawlab”
ports:
- “8080:8080”
depends_on:
- mongo
worker01:
image: crawlabteam/crawlab:latest
container_name: crawlab_example_worker01
environment:
CRAWLAB_NODE_MASTER: “N”
CRAWLAB_GRPC_ADDRESS: “master”
CRAWLAB_FS_FILER_URL: “http://master:8080/api/filer”
volumes:
- “./.crawlab/worker01:/root/.crawlab”
depends_on:
- master
worker02:
image: crawlabteam/crawlab:latest
container_name: crawlab_example_worker02
environment:
CRAWLAB_NODE_MASTER: “N”
CRAWLAB_GRPC_ADDRESS: “master”
CRAWLAB_FS_FILER_URL: “http://master:8080/api/filer”
volumes:
- “./.crawlab/worker02:/root/.crawlab”
depends_on:
- master
mongo:
image: mongo:4.2
container_name: crawlab_example_mongo
restart: always
```
然后执行以下命令，Crawlab主节点、工作节点＋MongoDB 就启动了。打开`http://localhost:8080`就能看到界面。
bash</s><i> </i>docker-compose up -d<i> </i><e>
Docker部署的详情，请见[相关文档](https://docs.crawlab.cn/zh/guide/installation/docker.html)。
## 截图
#### 登陆页
#### 主页
#### 节点列表
#### 爬虫列表
#### 爬虫概览
#### 爬虫文件
#### 任务日志
#### 任务结果
#### 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 [SeaweedFS](https://github.com/chrislusf/seaweedfs) (分布式文件系统) 和 MongoDB 数据库。
前端应用与主节点 (Master Node) 进行交互，主节点与其他模块（例如 MongoDB、SeaweedFS、工作节点）进行通信。主节点和工作节点 (Worker Nodes) 通过 [gRPC](https://grpc.io) (一种 RPC 框架) 进行通信。任务通过主节点上的任务调度器 (Task Scheduler) 进行调度分发，并被工作节点上的任务处理模块 (Task Handler) 接收，然后分配到任务执行器 (Task Runners) 中。任务执行器实际上是执行爬虫程序的进程，它可以通过 gRPC (内置于 SDK) 发送数据到其他数据源中，例如 MongoDB。
### 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:
主节点负责与前端应用进行通信，并将爬虫任务派发给工作节点。同时，主节点会同步（部署）爬虫到分布式文件系统 SeaweedFS，用于工作节点的文件同步。
### 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。任务队列也储存在 MongoDB 里。
### SeaweedFS
SeaweedFS 是开源分布式文件系统，由 [Chris Lu](https://github.com/chrislusf) 开发和维护。它能在分布式系统中有效稳定的储存和共享文件。在 Crawlab 中，SeaweedFS 主要用作文件同步和日志存储。
### 前端
Frontend app is built upon [Element-Plus](https://github.com/element-plus/element-plus), a popular [Vue 3](https://github.com/vuejs/vue-next)-based UI framework. It interacts with API hosted on the Master Node, and indirectly controls Worker Nodes.
前端应用是基于 [Element-Plus](https://github.com/element-plus/element-plus) 构建的，它是基于 [Vue 3](https://github.com/vuejs/vue-next) 的 UI 框架。前端应用与主节点上的 API 进行交互，并间接控制工作节点。
## 与其他框架的集成
[Crawlab SDK](https://github.com/crawlab-team/crawlab-sdk) 提供了一些 `helper` 方法来让您的爬虫更好的集成到 Crawlab 中，例如保存结果数据到 Crawlab 中等等。
### 集成 Scrapy
在 `settings.py` 中找到 `ITEM_PIPELINES`（`dict` 类型的变量），在其中添加如下内容。
python</s><i> </i>ITEM_PIPELINES = { 'crawlab.scrapy.pipelines.CrawlabPipeline': 888, }<i> </i><e>
然后，启动 Scrapy 爬虫，运行完成之后，您就应该能看到抓取结果出现在 **任务详情 -> 数据** 里。
### 通用 Python 爬虫
将下列代码加入到您爬虫中的结果保存部分。
```python
# 引入保存结果方法
from crawlab import save_item
这是一个结果，需要为 dict 类型
result = {‘name’: ‘crawlab’}
调用保存结果方法
save_item(result)
```
然后，启动爬虫，运行完成之后，您就应该能看到抓取结果出现在 **任务详情 -> 数据** 里。
### 其他框架和语言
爬虫任务实际上是通过 shell 命令执行的。任务 ID (Task ID) 作为环境变量 `CRAWLAB_TASK_ID` 被传入爬虫任务进程中，从而抓取的数据可以跟任务管理。
## 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 | 技术 | 优点 | 缺点 | Github 统计数据 |
|---|---|---|---|---|
| Golang + Vue | 不局限于 scrapy，可以运行任何语言和框架的爬虫，精美的 UI 界面，天然支持分布式爬虫，支持节点管理、爬虫管理、任务管理、定时任务、结果导出、数据统计、消息通知、可配置爬虫、在线编辑代码等功能 | 暂时不支持爬虫版本管理 |   | |
| Python Flask + Vue | 精美的 UI 界面，内置了 scrapy 日志解析器，有较多任务运行统计图表，支持节点管理、定时任务、邮件提醒、移动界面，算是 scrapy-based 中功能完善的爬虫管理平台 | 不支持 scrapy 以外的爬虫，Python Flask 为后端，性能上有一定局限性 |   | |
| Python Django + Vue | Gerapy 是崔庆才大神开发的爬虫管理平台，安装部署非常简单，同样基于 scrapyd，有精美的 UI 界面，支持节点管理、代码编辑、可配置规则等功能 | 同样不支持 scrapy 以外的爬虫，而且据使用者反馈，1.0 版本有很多 bug，期待 2.0 版本会有一定程度的改进 |   | |
| Python Flask | 基于 scrapyd，开源版 Scrapyhub，非常简洁的 UI 界面，支持定时任务 | 可能有些过于简洁了，不支持分页，不支持节点管理，不支持 scrapy 以外的爬虫 |   |