
spider-flow convierte la creación de crawlers de scripts llenos de pegamento a diseño por flujos: conectas solicitud, parsing, limpieza, ramas, bucles y persistencia en un diagrama, y la plataforma compila nodos en una cadena de tareas ejecutable con estado observable. Basado en Spring Boot, ofrece consola web y puntos de entrada de scheduling; la capa de parsing se apoya en jsoup y combina XPath/JsonPath/CSS/regex para que la extracción sea componible. Para páginas con render dinámico, plugins como Selenium exponen el navegador como un ejecutor intercambiable, evitando inflar el núcleo. Con extensiones para Redis, MongoDB, OSS, pools de proxy, OCR y correo, reduce el cableado de infraestructura a configuración y potencia la reutilización operativa de flujos.
| ✕Problemas Tradicionales | ✓Soluciones Innovadoras |
|---|---|
| Los crawlers basados en scripts se vuelven inmanejables: al añadir reintentos, paginación, ramas, limpieza y múltiples salidas, el código termina como una máquina de estados difícil de mantener. | spider-flow explicita la lógica como diagramas; los nodos son unidades de capacidad y ramas/bucles/errores quedan como estructura visible para mantenimiento y colaboración. |
| La falta de observabilidad oculta fallos, tasas de acierto, latencia y calidad de datos en logs, elevando el costo de depuración y postmortems. | Desacopla gramáticas de extracción y plugins ejecutores (p. ej., Selenium) para mantener un núcleo ligero y ensamblar capacidades bajo demanda; la monitorización y logs convierten el runtime en activos auditables. |
1git clone https://github.com/ssssssss-team/spider-flow.git1sed -n '1,120p' src/main/resources/application.properties1mvn -q spring-boot:run1open http://localhost:8080| Escenario Principal | Público Objetivo | Solución | Resultado |
|---|---|---|---|
| Scraping de competidores e-commerce a BD | Analistas de datos y operaciones | Flujos visuales para listar/detallar y persistir en bases de datos | Dataset trazable de precios/stock para iterar estrategias |
| Bot de monitoreo de opinión y contenido | Equipos de PR y contenido | Crawls programados y extracción por reglas de títulos/cuerpo/keywords | Alertas automáticas reducen omisiones y latencia |
| Pipeline de generación de datos de prueba | QA e ingenieros backend | Crawlear muestras y limpiarlas a JSON/CSV estandarizado | Datos de prueba estables y menos tiempo en creación manual |