Python爬虫工程师通常使用什么平台/系统/开源项目来监控、维护和管理爬虫？

spiderkeeper

对于Python爬虫工程师来说，监控和管理爬虫的常用平台和开源项目主要有几个方向。

开源框架/平台：

1. Scrapyd + Scrapy：这是最经典的组合。Scrapyd是Scrapy官方推荐的部署和监控服务，你可以通过API或web界面来部署、启动、停止爬虫，并查看运行日志和状态。
2. Gerapy：一个基于Scrapyd的分布式爬虫管理框架，提供了更友好的Web UI，可以可视化管理多个Scrapyd服务器上的爬虫项目、定时任务和监控。
3. SpiderKeeper：另一个为Scrapyd设计的Web管理界面，支持定时任务和基本的监控。

更通用的任务调度/监控系统： 如果你的爬虫不局限于Scrapy，或者需要更复杂的调度和依赖管理，可以考虑：

• Apache Airflow：强大的工作流调度和监控平台，可以定义复杂的爬虫任务DAG（有向无环图），有丰富的Web UI来监控任务运行状态、重试、查看日志等。学习曲线稍陡，但功能专业。
• Celery + Flower：如果你用Celery作为分布式任务队列来运行爬虫任务，那么Flower是一个很好的实时Web监控工具，可以查看任务状态、工作节点状态和统计信息。

自建与云服务： 很多团队也会基于Prometheus（收集指标）+Grafana（可视化仪表盘）来自建监控系统，配合自定义的指标暴露（如爬取数量、成功率、耗时）。云服务方面，AWS Step Functions、阿里云SchedulerX等也能用于任务调度和状态跟踪。

简单总结：轻量级用Scrapyd/Gerapy，复杂调度用Airflow，队列任务用Celery+Flower。

所以，核心选择取决于你的爬虫框架（是否是Scrapy）、集群规模以及需要的调度复杂度。从Scrapyd开始通常是最直接的选择。

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