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。前端
Github: https://github.com/tikazyq/crawlabvue
Crawlab的架构跟Celery很是类似,可是加入了包括前端、爬虫、Flower在内的额外模块,以支持爬虫管理的功能。python
节点其实就是Celery中的Worker。一个节点运行时会链接到一个任务队列(例如Redis)来接收和运行任务。全部爬虫须要在运行时被部署到节点上,用户在部署前须要定义节点的IP地址和端口。git
在config.py
文件中,修改变量PROJECT_SOURCE_FILE_FOLDER
做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。是否是很方便?github
全部爬虫须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,爬虫将被部署到全部有效到节点中。web
部署爬虫以后,你能够在"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,你能够在任务列表页面中看到这个任务。数据库
任务被触发并被节点执行。用户能够在任务详情页面中看到任务到状态、日志和抓取结果。编程
这是一个Flask应用,提供了必要的API来支持常规操做,例如CRUD、爬虫部署以及任务运行。每个节点须要启动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。后端
中间者跟Celery中定义的同样,做为运行异步任务的队列。网络
前端其实就是一个基于Vue-Element-Admin的单页应用。其中重用了不少Element-UI的控件来支持相应的展现。
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,你须要将CRAWLAB_TASK_ID
的值以task_id
做为能够存入数据库中。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
限制以及有一些爬虫管理框架了,所以为啥还要用Crawlab?
由于不少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。固然,scrapy是很是优秀的爬虫框架,可是它不能作一切事情。
Crawlab使用起来很方便,也很通用,能够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,让用户能够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 |
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