代码拉取完成，页面将自动刷新
同步操作将从 tikazyq/crawlab 强制同步，此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改，且无法恢复！！！
确定后同步将在后台操作，完成时将刷新页面，请耐心等待。
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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。
三种方式:
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。
git clone https://github.com/crawlab-team/crawlab
cd crawlab
docker-compose up -d
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 来查看更多信息。
请用docker-compose来一键启动，甚至不用配置MongoDB和Redis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。
version: '3.3'
services:
master:
image: tikazyq/crawlab:latest
container_name: master
environment:
CRAWLAB_SERVER_MASTER: "Y"
CRAWLAB_MONGO_HOST: "mongo"
CRAWLAB_REDIS_ADDRESS: "redis"
ports:
- "8080:8080"
depends_on:
- mongo
- redis
mongo:
image: mongo:latest
restart: always
ports:
- "27017:27017"
redis:
image: redis:latest
restart: always
ports:
- "6379:6379"
然后执行以下命令，Crawlab主节点＋MongoDB＋Redis就启动了。打开http://localhost:8080就能看到界面。
docker-compose up
Docker部署的详情，请见相关文档。
请参考相关文档。
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是Crawlab的运行数据库，储存有节点、爬虫、任务、定时任务等数据，另外GridFS文件储存方式是主节点储存爬虫文件并同步到工作节点的中间媒介。
Redis是非常受欢迎的Key-Value数据库，在Crawlab中主要实现节点间数据通信的功能。例如，节点会将自己信息通过HSET储存在Redis的nodes哈希列表中，主节点根据哈希列表来判断在线节点。
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。
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。
在 settings.py 中找到 ITEM_PIPELINES（dict 类型的变量），在其中添加如下内容。
ITEM_PIPELINES = {
'crawlab.pipelines.CrawlabMongoPipeline': 888,
}
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-结果 里。
将下列代码加入到您爬虫中的结果保存部分。
# 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-结果 里。
爬虫任务本质上是由一个shell命令来实现的。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。另外，CRAWLAB_COLLECTION是Crawlab传过来的所存放collection的名称。
在爬虫程序中，需要将CRAWLAB_TASK_ID的值以task_id作为可以存入数据库中CRAWLAB_COLLECTION的collection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。
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 |
|---|---|---|---|---|
| Crawlab | 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 |
 
|
| ScrapydWeb | 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 |
 
|
| Gerapy | 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 |
 
|
| SpiderKeeper | 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 |
 
|
假如您是Docker部署的，请检查一下您是否用了Docker Machine，这样的话您需要输入地址 http://192.168.99.100:8080 才行。
另外，请确保您用了-p 8080:8080来映射端口，并检查宿主机是否开放了8080端口。
绝大多数情况下，您可能是没有正确配置CRAWLAB_API_ADDRESS这个环境变量。这个变量是告诉前端应该通过哪个地址来请求API数据的，因此需要将它设置为宿主机的IP地址＋端口，例如 192.168.0.1:8000。接着，重启容器，在浏览器中输入宿主机IP＋端口，就可以顺利登陆了。
请注意，8080是前端端口，8000是后端端口，您在浏览器中只需要输入前端的地址就可以了，要注意区分。
这些是demo爬虫，如果需要添加您自己的爬虫，请将您的爬虫文件打包成zip文件，再在爬虫页面中点击添加爬虫上传就可以了。
注意，Crawlab将取文件名作为爬虫名称，这个您可以后期更改。另外，请不要将zip文件名设置为中文，可能会导致上传不成功。
注意: v0.3.0版本已将基于Celery的Python版本切换为了Golang版本，如何部署请参照文档
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