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Spider-Flow logo

Spider-Flow

Plataforma visual de scraping en Java + Spring Boot: define el flujo en diagrama, soporta múltiples gramáticas de extracción y extensiones por plugins.
10.6kJavaMIT License
#scraping-visual#programacion-por-flujos#spring-boot#jsoup#xpath
#jsonpath
#arquitectura-de-plugins
#monitoreo-de-tareas
#alternative-to-scrapy
#alternative-to-apify
#node-red-like

¿Qué es?

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 vs Innovación

✕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.

Arquitectura en Profundidad

Diagrama de flujo como DSL ejecutable
Spider-Flow modela un crawler como un grafo dirigido de nodos y aristas: los nodos son capacidades (solicitar, extraer, transformar, persistir) y las aristas transportan flujo de datos y control. El beneficio clave es hacer explícitas las estructuras de control: paginación, ramas, bucles y manejo de errores dejan de estar ocultos en if/while y pasan a ser una estructura visible, revisable y reutilizable. En ejecución, la plataforma transforma el grafo en una cadena de tareas planificable donde cada nodo se centra en contratos de entrada/salida, manteniendo la mantenibilidad al crecer. Con logs por nodo y depuración visual, los fallos se atribuyen a “qué nodo + qué regla + qué entrada” en lugar de adivinanzas.
Ejecutores por plugins desacoplados de gramáticas de extracción
En scraping manda el cambio: hay páginas estáticas, otras requieren renderizado, y muchas necesitan proxies, OCR o callbacks asíncronos. Spider-Flow externaliza estas capacidades mediante un sistema de plugins para que el núcleo se mantenga enfocado en orquestación y runtime, evitando un monolito enredado. La extracción soporta XPath/JsonPath/CSS/regex y mezcla, tratando la señal como funciones componibles sobre HTML, JSON, XML e incluso binario. El resultado es escalabilidad flexible: arrancas con el núcleo mínimo y añades plugins de Redis/MongoDB/proxy/OCR cuando el caso lo exige.

Guía de Despliegue

1. Clona el repo y prepara JDK + Maven (recomendado JDK 8+)

bash
1git clone https://github.com/ssssssss-team/spider-flow.git

2. Configura application.properties para tu base de datos (p. ej., MySQL JDBC URL, usuario y contraseña)

bash
1sed -n '1,120p' src/main/resources/application.properties

3. Arranca la app Spring Boot con Maven (ideal para desarrollo local)

bash
1mvn -q spring-boot:run

4. Abre la consola en el navegador y empieza a construir flujos

bash
1open http://localhost:8080

Casos de Uso

Escenario PrincipalPúblico ObjetivoSoluciónResultado
Scraping de competidores e-commerce a BDAnalistas de datos y operacionesFlujos visuales para listar/detallar y persistir en bases de datosDataset trazable de precios/stock para iterar estrategias
Bot de monitoreo de opinión y contenidoEquipos de PR y contenidoCrawls programados y extracción por reglas de títulos/cuerpo/keywordsAlertas automáticas reducen omisiones y latencia
Pipeline de generación de datos de pruebaQA e ingenieros backendCrawlear muestras y limpiarlas a JSON/CSV estandarizadoDatos de prueba estables y menos tiempo en creación manual

Limitaciones y Consideraciones

Limitaciones y Consideraciones
  • Visual no significa sin esfuerzo: para flujos estables necesitas entender selectores, paginación, patrones anti-bot y limpieza de datos.
  • Sitios con renderizado dinámico suelen requerir plugins ejecutores como Selenium, aumentando el consumo de recursos y las restricciones de compatibilidad del navegador.
  • El scraping tiene límites legales y éticos: respeta robots, términos del sitio y normativas locales, y controla tasa y concurrencia.

Preguntas Frecuentes

¿Para quién es spider-flow vs Scrapy y en qué se diferencian?▾
spider-flow encaja cuando quieres convertir el scraping en un sistema operable visualmente: los flujos se guardan como grafos, y ramas/bucles/errores son estructuras explícitas; la extracción mezcla XPath/JsonPath/CSS/regex y el renderizado dinámico se añade con ejecutores como Selenium. En cambio, Scrapy es un framework Python orientado a código: gana en control fino y personalización profunda, pero suele requerir construir aparte scheduling, monitorización y UI para operación continua.
¿Cómo diseñar nodos reutilizables sin que el diagrama se vuelva caótico?▾
Trata cada nodo como una función testeable: entradas claras (página, campos, variables de contexto), salidas estables (campos estructurados, parámetros) y efectos laterales concentrados (escrituras a BD/archivos al final). Para paginación y ramas, parte de un tronco mínimo que funcione y luego expande con subflujos reutilizables; sube selectores y constantes a variables. Usa la repetición de logs para detectar nodos con alta tasa de fallo y optimiza la tasa de acierto de reglas como métrica principal.
Ver en GitHub

Métricas del Proyecto

Estrellas10.6 k
LenguajeJava
LicenciaMIT License
Dificultad de DespliegueMedio

Table of Contents

  1. 01¿Qué es?
  2. 02Problemas vs Innovación
  3. 03Arquitectura en Profundidad
  4. 04Guía de Despliegue
  5. 05Casos de Uso
  6. 06Limitaciones y Consideraciones
  7. 07Preguntas Frecuentes

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