概览”标签中的“执行命令”一栏输入爬虫的 shell 执行命令。Crawlab 的 Docker 镜像里是内置了 scrapy 的，因此可以直接运行 scrapy 爬虫。命令就是scrapy crawl <some_spider>。点击“保存”按钮保存爬虫配置。

将爬虫文件打包成 zip（注意，要保证在根目录下直接打包）；
在侧边栏点击“爬虫”导航至爬虫列表，点击“添加爬虫”按钮，选择“自定义爬虫”；
点击“上传”按钮，选择刚刚打包好的 zip 文件
上传成功后，爬虫列表中会出现新添加的自定义爬虫，这样就算上传成功了。

用 Gitlab 或其他平台搭建好代码仓库；
在 Jenkins 中创建一个项目，在项目中将代码源指向之前创建的仓库；
在 Jenkins 项目中编写工作流，将发布地址指向 Crawlab 的CRAWLAB_SPIDER_PATH，如果是 Docker 注意将该地址挂载到宿主机文件系统；
Jenkins 项目的工作可以直接编写，也可以用 Jenkinsfile，具体可以查相关资料；
这样，每一次代码更新提交到代码仓库后，Jenkins 就会将更新后的代码发布到 Crawlab 里，Crawlab 主节点会将爬虫代码同步到工作节点，以待抓取。

我们需要将更新后的代码发布到线上服务器。这时您需要用自己写部署脚本，或者更方便的，用 Jenkins 作为持续集成（Continuous Integration）管理平台。Jenkins 是一个持续集成平台，可以通过获取版本库来更新部署代码，是非常实用的工具，在很多企业中都有用到。下图是如何将 Crawlab 爬虫应用到持续集成工作流程中的例子。

顺便说一句这样是不是还可以刷一波GitHub commit。

代码po在了最后面。

永远是一个程序员应该做到的，但我们不能做到每天去查看，于是就诞生了这个repo（更正为原作者写了这个repo），我们将爬虫挂在Linux服务器上，定期爬取并且推送到自己的repo上，只要有时间，就可以看到之前的所有热门项目。

python相对于java等语言，最大的优势就在于其具有很大规模的封装良好的类库，可以让我们使用短短的几行代码，实现很多功能。这里列举几个常用的库和框架：

virtualenv： 创建独立 Python 环境的工具。
Beautiful Soup： 提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能 简单的说就是解析网页。

需要格外关注这几种类型之间的转换，我们知道python是一种弱数据类型语言，但不代表着它的数据类型可以混用，反而，正因为弱化了声明，才让有些操作更加容易出错，这时候我们需要做的，就是仔细阅读文档，熟悉不同的用法。

确实能拿到数据，一共有40多万条数据，每页10条，41336页。当你正喜出望外的时候，却发现只能获取最近50页的数据。把 page 参数改成 51

通过接口的方法返回的，但是老接口还能用 https://m.weibo.cn/api/comments/show?id={id}&page={page} ， 这里的id只是某条微博的id， page 是分页参数。

于是尝试用这个接口去获取数据

数据获取的原理搞懂了， 就可以通过代码来实现，几十万条数据就能唰唰的爬下来了。

为了能够更好的做分析处理，我决定叫数据保存到MongoDB，它的好处就不介绍了，反正就是省事。

还有一个新接口，https://m.weibo.cn/comments/hotflow?mid=4477013081328252&max_id=330569188932643&max_id_type=0


这个接口也能拿到评论，mid 是某条微博的参数， max_id 是分页参数，这个参数可以从一个请求返回的数据中拿到

核心代码就那么几行，是不是觉得特别简单，如果你会写HelloWorld，那么这个代码对你来说也不难嘛，这对做产品、做运营的时候来说，

最后数据整整齐齐保存在数据库中

weixin_crawler是一款使用Scrapy、Flask、Echarts、Elasticsearch等实现的微信公众号文章爬虫，自带分析报告和全文检索功能，几百万的文档都能瞬间搜索。weixin_crawler设计的初衷是尽可能多、尽可能快地爬取微信公众的历史发文。

使用Python3编写
Python3 is used
爬虫框架为Scrapy并且实际用到了Scrapy的诸多特性，是深入学习Scrapy的不错开源项目
Made full use of scrapy, if you are struggling with scrapy this repo helps to spark
利用Flask、Flask-socketio、Vue实现了高可用性的UI界面。功能强大实用，是新媒体运营等岗位不错的数据助手
Flask、Flask-socketio、Vue are used to build a full stack project crawler
得益于Scrapy、MongoDB、Elasticsearch的使用，数据爬取、存储、索引均简单高效
Thanks to scrapy mongodb elasticsearch weixin_crawler is not only a crawler but also a search engine
支持微信公众号的全部历史发文爬取
Able to crawl all the history articles of any weixin official account
支持微信公众号文章的阅读量、点赞量、赞赏量、评论量等数据的爬取

weixin_crawler已经在Win/Mac/Linux系统下运行成功, 建议优先使用win系统尝试
weixin_crawler could work on win/mac/linux, although it is suggested to try on win os firstly

Insatall mongodb / redis / elasticsearch and run them in the background

downlaod mongodb / redis / elasticsearch from their official sites and install them
run them at the same time under the default configuration. In this case mongodb is localhost:27017 redis is localhost:6379(or you have to config in weixin_crawler/project/configs/auth.py)
Inorder to tokenize Chinese, elasticsearch-analysis-ik have to be installed for Elasticsearch

#请进入相应的安装界面进行操作
宝塔面板：https://www.bt.cn/bbs/thread-1186-1-1.html
OneinStack：https://oneinstack.com/auto
LNMP：https://lnmp.org/install.html

添加域名(虚拟主机)，再上传程序到网站根目录，并给予755权限，程序下载：Github。然后新建数据库，打开域名，填入数据库信息，管理员密码等进行安装。