分布式通用爬虫框架Crawlab

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.

Github: github.com/tikazyq/cra…

安装

# 安装后台类库
pip install -r ./crawlab/requirements.txt
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# 安装前台类库
cd frontend
npm install
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配置

请更改配置文件 config.py ，配置API和数据库连接.

快速开始

# 运行所有服务
python manage.py run_all
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# 运行前端
cd frontend
npm run dev
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截图

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爬虫列表

爬虫详情 - 概览

任务详情 - 抓取结果

架构

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。

节点

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。

爬虫

自动发现

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？

部署爬虫

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。

运行爬虫

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。

任务

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。

后台应用

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。

中间者

中间者跟Celery中定义的一样，作为运行异步任务的队列。

前端

前端其实就是一个基于 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。

数据关联

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。

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
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与其他框架比较

限制以及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。