README.md

Muyi Spider

基于Python的数据采集系统

功能特性

• 浏览器自动化采集（使用Playwright）- 分布式任务处理（Celery）
• 网页内容解析工具
• 基于LLM的内容解析引擎（LangChain集成）
• 支持多种大模型接口： - OpenAI兼容API
  • Ollama本地模型
  • 最低支持7B参数模型（如DeepSeek-r1:7b）
• 网页自动化防检测机制（集成playwright-stealth）
• 可视化任务管理界面（Streamlit）

环境要求

• Python 3.9+
• Playwright浏览器
• 支持CUDA的GPU（可选，用于加速LLM推理）
• 内存建议：至少8GB（使用本地LLM时建议16GB+）

快速开始

1. 安装依赖：

pip install -r requirements-3.in
playwright install

2. 创建.env配置文件：

   在项目根目录新建.env文件，内容如下：

# 大语言模型配置
MODEL_TYPE=ollama
MODEL=deepseek-r1:8b
OPENAI_API_KEY=
BASE_URL=http://localhost:11434  # Ollama默认地址

# 分布式任务队列
REDIS_URL=redis://127.0.0.1:6379/0

3. 启动主服务：

./start.bat

4. 启动爬虫工作进程：

./start_worker.bat

5. 启动Web管理界面：

streamlit run webui.py

项目结构

├── app/
│   ├── api/            # API接口模块
│   ├── core/           # 核心功能
│   ├── utils/          # 工具函数
│   └── router/         # 路由配置
├── tests/              # 单元测试
├── main.py             # 主入口
├── worker.py           # Celery worker
└── webui.py            # Web管理界面

依赖管理

使用requirements-3.in管理依赖，生成虚拟环境：

python -m venv .venv

文档

详细文档见docs目录（待完成）

许可协议

本项目采用 MIT 许可证 - 详情请见 LICENSE 文件

贡献指南

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2. 添加对应的单元测试
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