Crawler-Studio 是一款基于 Scrapy、Scrapyd、Scrapyd-Client、Scrapyd-API、Django、DRF、Vue.js 开发的开源分布式 Scrapy 爬虫监控平台，具有以下核心特性：核心功能爬虫运行状态监控通过大屏实时展示 Scrapy 爬虫的运行状况，包括任务进度、状态（运行/暂停/失败）等关键指标。数据与日志可视化支持实时读取爬虫运行数据（如请求数、响应时间）和错误日志，帮助快速定位问题。异常监控与告警监控爬虫日志错误率、内存占用情况，并在爬虫掉线或资源异常时触发通知（如邮件、Webhook）。分布式爬虫管理提供可视化界面管理分布式爬虫集群，支持任务分配、节点监控和动态扩缩容。技术架构后端：基于 Django + DRF（Django REST Framework）构建 API 服务，与 Scrapyd 交互实现爬虫任务调度。前端：采用 Vue.js 开发可视化界面，动态展示监控数据和操作入口。爬虫框架：深度集成 Scrapy，通过 Scrapyd-Client 和 Scrapyd-API 实现远程任务管理。优势特点轻量化部署体积小、依赖少，无需 ELK 等复杂组件即可实现核心监控功能，降低部署门槛。实时性数据更新延迟低，支持秒级监控反馈，适合对时效性要求高的场景。易用性可视化界面操作简单，无需编写代码即可完成爬虫启动、停止、日志查看等操作。适用场景中小规模爬虫项目适合需要快速搭建监控系统，且不想投入过多资源维护 ELK 栈的团队。分布式爬虫集群支持多节点爬虫的统一管理和状态监控，提升运维效率。实时数据采集对爬虫运行状态和错误率敏感的场景（如金融数据、舆情监控）。安装与使用项目地址：https://github.com/crawler-studio/crawler-studio提供详细的安装文档和配置指南。问题反馈：使用中遇到问题可通过 GitHub Issues 搜索解决方案或提交新问题。总结Crawler-Studio 通过整合 Scrapy 生态和现代前后端技术，提供了开箱即用的爬虫监控解决方案。其核心价值在于简化部署流程、强化实时监控能力，尤其适合追求高效运维的中小型团队或分布式爬虫项目。