crawl下载安装教程

- "8080:8080"

CRAWLA_SERVER_MASTER: "Y"

environment:

image: mongo:latest

image: redis:alne

image: tikazyq/crawlab:latest

ports:

- ./data/mongo:/data/db

- ./data/redis:/data

-e CRAWLA_NODE_TYPE=worker \

-e CRAWLA_SERVER_MASTER=:8080 \

crawlab:

mongo:

redis:

tikazyq/crawlab:latest

-o /usr/

IndexClient

WebCrawler

comcrawl

crawl4ai

crawl4ai_env/bin/activate

"2024-01"

"2024-12"

"8080:8080"

"

"Y"

"auto"

"https://example.com"

"https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-

"news"

Docker Compose安装

Docker安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker Docker Compose安装 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

Docker安装

Linux/macOS

Windows

$(uname -s)

$(uname -m)

3

(result.content)

))

)

, strategy=

, time_range=(

, verbose=

,

-

./data/mongo:/data/db

./data/redis:/data

/bin/docker-compose

1

3

4

6

7

9

CRAWLA_SERVER_MASTER:

CRAWLA_SERVER_MASTER

Crawl下载安装教程

Docker启动异常 端口占用情况： bash netstat -tuln | grep 8080 若存在冲突，修改docker-compose.yml 中的端口映射。

Docker启动异常 端口占用情况：

Docker启动异常

True

Y

bash Docker安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker Docker Compose安装 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

bash docker run -d --name crawlab_worker \ -e CRAWLA_SERVER_MASTER=:8080 \ -e CRAWLA_NODE_TYPE=worker \ tikazyq/crawlab:latest

bash docker-compose up -d

bash netstat -tuln | grep 8080

bash p install comcrawl

bash p install crawl4ai

bash python -m venv crawl4ai_env source crawl4ai_env/bin/activate Linux/macOS crawl4ai_env\Scripts\activate Windows

bash

bash

client = IndexClient()

client.download(threads=4, verbose=True)

client.download(threads=

client.search("news", time_range=("2024-01","2024-12"))

client.search(

comcrawl安装

conda

crawl4ai_env\Scripts\activate Windows

crawl4ai_env\Scripts\activate

crawlab:

crawler = WebCrawler()

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker

demo.py

docker run -d --name crawlab_worker \ -e CRAWLA_SERVER_MASTER=:8080 \ -e CRAWLA_NODE_TYPE=worker \ tikazyq/crawlab:latest

docker run -d --name crawlab_worker \

docker-compose up -d

docker-compose.yml

environment:

from comcrawl import IndexClient client = IndexClient() client.search("news", time_range=("2024-01","2024-12")) client.download(threads=4, verbose=True)

from comcrawl import IndexClient

from crawl4ai import WebCrawler crawler = WebCrawler() result = crawler.crawl(url="https://example.com", strategy="auto") print(result.content)

from crawl4ai import WebCrawler

from

http://localhost:8080

image:

import

langchain

local

mongo:

mongo:latest

netstat -tuln | grep 8080

p install --force-reinstall

p install comcrawl

p install crawl4ai

p

ports:

print(result.content)

print

python from comcrawl import IndexClient client = IndexClient() client.search("news", time_range=("2024-01","2024-12")) client.download(threads=4, verbose=True)

python from crawl4ai import WebCrawler crawler = WebCrawler() result = crawler.crawl(url="https://example.com", strategy="auto") print(result.content)

python

python -m venv crawl4ai_env source crawl4ai_env/bin/activate Linux/macOS crawl4ai_env\Scripts\activate Windows

python -m venv crawl4ai_env

python

redis:

redis:alne

result = crawler.crawl(url="https://example.com", strategy="auto")

result = crawler.crawl(url=

resume=True

services:

source crawl4ai_env/bin/activate Linux/macOS

source

sudo chmod +x /usr/

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

sudo curl -L

tikazyq/crawlab:latest

transformers

venv

version: 3 services: crawlab: image: tikazyq/crawlab:latest environment: CRAWLA_SERVER_MASTER: "Y" ports: - "8080:8080" redis: image: redis:alne mongo: image: mongo:latest

version: 3

version:

volumes: - ./data/mongo:/data/db - ./data/redis:/data

volumes:

yaml version: 3 services: crawlab: image: tikazyq/crawlab:latest environment: CRAWLA_SERVER_MASTER: "Y" ports: - "8080:8080" redis: image: redis:alne mongo: image: mongo:latest

yaml volumes: - ./data/mongo:/data/db - ./data/redis:/data

yaml

yaml

一、Crawl4AI安装部署

三、Common Crawl数据处理工具

主节点配置 在主服务器重复单节点部署流程，确保CRAWLA_SERVER_MASTER设为Y。 工作节点接入 在工作节点安装Docker后运行： bash docker run -d --name crawlab_worker \ -e CRAWLA_SERVER_MASTER=:8080 \ -e CRAWLA_NODE_TYPE=worker \ tikazyq/crawlab:latest 替换为主节点实际IP地址9。

主节点配置 在主服务器重复单节点部署流程，确保CRAWLA_SERVER_MASTER设为Y。

主节点配置

二、Crawlab分布式爬虫平台部署

使用resume=True参数支持断点续传7。

依赖冲突 若出现包版本冲突，可通过p install --force-reinstall制覆盖安装。 Docker启动异常 端口占用情况： bash netstat -tuln | grep 8080 若存在冲突，修改docker-compose.yml 中的端口映射。 数据持久化配置 在docker-compose.yml 中添加以下配置防止数据： yaml volumes: - ./data/mongo:/data/db - ./data/redis:/data 爬虫任务调度失败 工作节点与主节点连通性，确保防火墙开放8080及GRPC端口（9666）69。

依赖冲突 若出现包版本冲突，可通过p install --force-reinstall制覆盖安装。

依赖冲突

依赖安装 需提前安装Docker及Docker Compose： bash Docker安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker Docker Compose安装 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 配置文件编写 创建docker-compose.yml 文件，内容如下： yaml version: 3 services: crawlab: image: tikazyq/crawlab:latest environment: CRAWLA_SERVER_MASTER: "Y" ports: - "8080:8080" redis: image: redis:alne mongo: image: mongo:latest 服务启动 执行令启动服务： bash docker-compose up -d 访问http://localhost:8080进入管理界面39。

依赖安装 需提前安装Docker及Docker Compose： bash Docker安装 curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker Docker Compose安装 sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.20.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

依赖安装 需提前安装Docker及Docker Compose：

依赖安装

功能验证 创建测试脚本demo.py ，运行以下代码验证爬虫基础功能： python from crawl4ai import WebCrawler crawler = WebCrawler() result = crawler.crawl(url="https://example.com", strategy="auto") print(result.content)

功能验证 创建测试脚本demo.py ，运行以下代码验证爬虫基础功能：

功能验证

单节点部署方

启用去重功能重复数据

四、常见问题解决

多节点集群部署

工作节点接入 在工作节点安装Docker后运行： bash docker run -d --name crawlab_worker \ -e CRAWLA_SERVER_MASTER=:8080 \ -e CRAWLA_NODE_TYPE=worker \ tikazyq/crawlab:latest 替换为主节点实际IP地址9。

工作节点接入 在工作节点安装Docker后运行：

工作节点接入

库安装 通过p安装版本： bash p install comcrawl 数据下载示例 使用以下代码下载指定时间段的网页数据： python from comcrawl import IndexClient client = IndexClient() client.search("news", time_range=("2024-01","2024-12")) client.download(threads=4, verbose=True) 性能优化 设置合理线程数（建议4-8线程） 启用去重功能重复数据 使用resume=True参数支持断点续传7。

库安装 通过p安装版本： bash p install comcrawl

库安装 通过p安装版本：

库安装

性能优化 设置合理线程数（建议4-8线程） 启用去重功能重复数据 使用resume=True参数支持断点续传7。

性能优化

数据下载示例 使用以下代码下载指定时间段的网页数据： python from comcrawl import IndexClient client = IndexClient() client.search("news", time_range=("2024-01","2024-12")) client.download(threads=4, verbose=True)

数据下载示例 使用以下代码下载指定时间段的网页数据：

数据下载示例

数据持久化配置 在docker-compose.yml 中添加以下配置防止数据： yaml volumes: - ./data/mongo:/data/db - ./data/redis:/data

数据持久化配置 在docker-compose.yml 中添加以下配置防止数据：

数据持久化配置

替换为主节点实际IP地址9。

服务启动 执行令启动服务： bash docker-compose up -d 访问http://localhost:8080进入管理界面39。

服务启动 执行令启动服务：

服务启动

心组件安装 通过p直接安装Crawl4AI心库： bash p install crawl4ai 若需集成大型语言模型（LLM），需额外安装支持的AI框架，如transformers或langchain1。

心组件安装 通过p直接安装Crawl4AI心库：

心组件安装

爬虫任务调度失败 工作节点与主节点连通性，确保防火墙开放8080及GRPC端口（9666）69。

爬虫任务调度失败

环境准备 安装前需确保系统已配置Python3.6及以上版本，推荐使用虚拟环境管理工具如venv或conda。通过以下令创建并激活虚拟环境： bash python -m venv crawl4ai_env source crawl4ai_env/bin/activate Linux/macOS crawl4ai_env\Scripts\activate Windows 心组件安装 通过p直接安装Crawl4AI心库： bash p install crawl4ai 若需集成大型语言模型（LLM），需额外安装支持的AI框架，如transformers或langchain1。 功能验证 创建测试脚本demo.py ，运行以下代码验证爬虫基础功能： python from crawl4ai import WebCrawler crawler = WebCrawler() result = crawler.crawl(url="https://example.com", strategy="auto") print(result.content)

环境准备 安装前需确保系统已配置Python3.6及以上版本，推荐使用虚拟环境管理工具如venv或conda。通过以下令创建并激活虚拟环境： bash python -m venv crawl4ai_env source crawl4ai_env/bin/activate Linux/macOS crawl4ai_env\Scripts\activate Windows

环境准备 安装前需确保系统已配置Python3.6及以上版本，推荐使用虚拟环境管理工具如venv或conda。通过以下令创建并激活虚拟环境：

环境准备

若存在冲突，修改docker-compose.yml 中的端口映射。

若需集成大型语言模型（LLM），需额外安装支持的AI框架，如transformers或langchain1。

设置合理线程数（建议4-8线程） 启用去重功能重复数据 使用resume=True参数支持断点续传7。

设置合理线程数（建议4-8线程）

访问http://localhost:8080进入管理界面39。

配置文件编写 创建docker-compose.yml 文件，内容如下： yaml version: 3 services: crawlab: image: tikazyq/crawlab:latest environment: CRAWLA_SERVER_MASTER: "Y" ports: - "8080:8080" redis: image: redis:alne mongo: image: mongo:latest

配置文件编写 创建docker-compose.yml 文件，内容如下：

配置文件编写

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