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- Add src/university_scraper module with scraper, analyzer, and CLI - Add backend FastAPI service with API endpoints and database models - Add frontend React app with university management pages - Add configs for Harvard, Manchester, and UCL universities - Add artifacts with various scraper implementations - Add Docker compose configuration for deployment - Update .gitignore to exclude generated files 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>
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# 大学爬虫Web系统设计方案
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## 一、系统架构
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│ 前端 (React/Vue) │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────────┐ │
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│ │ 输入大学URL │ │ 一键生成脚本 │ │ 查看/验证爬取数据 │ │
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│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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▼
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┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ 后端 API (FastAPI) │
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│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────<E29480><E29480>───────────────────┐ │
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│ │ 脚本生成API │ │ 脚本执行API │ │ 数据查询API │ │
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│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────────┘ │
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└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
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│
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┌─────────────────┼─────────────────┐
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▼ ▼ ▼
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┌───────────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────────────┐
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│ PostgreSQL │ │ 任务队列 │ │ Agent (Claude) │
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│ 数据库 │ │ (Celery) │ │ 分析+生成脚本 │
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│ - 爬虫脚本 │ └───────────────┘ └───────────────────────┘
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│ - 爬取结果 │
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│ - 执行日志 │
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└───────────────────┘
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```
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## 二、技术栈选择
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### 后端
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- **框架**: FastAPI (Python，与现有爬虫代码无缝集成)
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- **数据库**: PostgreSQL (存储脚本、结果、日志)
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- **任务队列**: Celery + Redis (异步执行爬虫任务)
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- **ORM**: SQLAlchemy
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### 前端
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- **框架**: React + TypeScript (或 Vue.js)
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- **UI库**: Ant Design / Material-UI
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- **状态管理**: React Query (数据获取和缓存)
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### 部署
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- **容器化**: Docker + Docker Compose
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- **云平台**: 可部署到 AWS/阿里云/腾讯云
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## 三、数据库设计
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```sql
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-- 大学表
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CREATE TABLE universities (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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name VARCHAR(255) NOT NULL,
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url VARCHAR(500) NOT NULL,
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country VARCHAR(100),
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
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updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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-- 爬虫脚本表
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CREATE TABLE scraper_scripts (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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university_id INTEGER REFERENCES universities(id),
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script_name VARCHAR(255) NOT NULL,
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script_content TEXT NOT NULL, -- Python脚本代码
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config_content TEXT, -- YAML配置
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version INTEGER DEFAULT 1,
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status VARCHAR(50) DEFAULT 'draft', -- draft, active, deprecated
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW(),
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updated_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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-- 爬取任务表
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CREATE TABLE scrape_jobs (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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university_id INTEGER REFERENCES universities(id),
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script_id INTEGER REFERENCES scraper_scripts(id),
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status VARCHAR(50) DEFAULT 'pending', -- pending, running, completed, failed
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started_at TIMESTAMP,
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completed_at TIMESTAMP,
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error_message TEXT,
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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-- 爬取结果表 (JSON存储层级数据)
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CREATE TABLE scrape_results (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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job_id INTEGER REFERENCES scrape_jobs(id),
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university_id INTEGER REFERENCES universities(id),
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result_data JSONB NOT NULL, -- 学院→项目→导师 JSON数据
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schools_count INTEGER,
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programs_count INTEGER,
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faculty_count INTEGER,
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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-- 执行日志表
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CREATE TABLE scrape_logs (
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id SERIAL PRIMARY KEY,
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job_id INTEGER REFERENCES scrape_jobs(id),
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level VARCHAR(20), -- info, warning, error
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message TEXT,
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created_at TIMESTAMP DEFAULT NOW()
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);
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```
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## 四、API接口设计
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### 1. 大学管理
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POST /api/universities 创建大学
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GET /api/universities 获取大学列表
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GET /api/universities/{id} 获取大学详情
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DELETE /api/universities/{id} 删除大学
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```
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### 2. 爬虫脚本
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```
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POST /api/scripts/generate 生成爬虫脚本 (Agent自动分析)
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GET /api/scripts/{university_id} 获取大学的爬虫脚本
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PUT /api/scripts/{id} 更新脚本
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```
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### 3. 爬取任务
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```
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POST /api/jobs/start/{university_id} 启动爬取任务
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GET /api/jobs/{id} 获取任务状态
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GET /api/jobs/university/{id} 获取大学的任务列表
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POST /api/jobs/{id}/cancel 取消任务
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```
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### 4. 数据结果
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```
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GET /api/results/{university_id} 获取爬取结果
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GET /api/results/{university_id}/schools 获取学院列表
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GET /api/results/{university_id}/programs 获取项目列表
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GET /api/results/{university_id}/faculty 获取导师列表
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GET /api/results/{university_id}/export?format=json 导出数据
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```
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## 五、前端页面设计
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### 页面1: 首页/大学列表
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- 显示已添加的大学列表
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- "添加新大学" 按钮
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- 每个大学卡片显示：名称、状态、项目数、导师数、操作按钮
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### 页面2: 添加大学 (一键生成脚本)
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- 输入框：大学官网URL
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- "分析并生成脚本" 按钮
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- 显示分析进度和日志
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- 生成完成后自动跳转到管理页面
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### 页面3: 大学管理页面
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- 大学基本信息
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- 爬虫脚本状态
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- "一键运行爬虫" 按钮
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- 运行进度和日志实时显示
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- 历史任务列表
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### 页面4: 数据查看页面
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- 树形结构展示：学院 → 项目 → 导师
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- 搜索和筛选功能
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- 数据导出按钮 (JSON/Excel)
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- 数据校验和编辑功能
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## 六、实现步骤
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### 阶段1: 后端基础 (优先)
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1. 创建 FastAPI 项目结构
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2. 设计数据库模型 (SQLAlchemy)
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3. 实现基础 CRUD API
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4. 集成现有爬虫代码
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### 阶段2: 脚本生成与执行
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1. 实现 Agent 自动分析逻辑
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2. 实现脚本存储和版本管理
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3. 集成 Celery 异步任务队列
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4. 实现爬虫执行和日志记录
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### 阶段3: 前端开发
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1. 搭建 React 项目
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2. 实现大学列表页面
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3. 实现脚本生成页面
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4. 实现数据查看页面
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### 阶段4: 部署上线
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1. Docker 容器化
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2. 部署到云服务器
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3. 配置域名和 HTTPS
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## 七、目录结构
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university-scraper-web/
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├── backend/
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│ ├── app/
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│ │ ├── __init__.py
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│ │ ├── main.py # FastAPI入口
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│ │ ├── config.py # 配置
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│ │ ├── database.py # 数据库连接
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│ │ ├── models/ # SQLAlchemy模型
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│ │ │ ├── university.py
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│ │ │ ├── script.py
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│ │ │ ├── job.py
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│ │ │ └── result.py
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│ │ ├── schemas/ # Pydantic模型
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│ │ ├── api/ # API路由
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│ │ │ ├── universities.py
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│ │ │ ├── scripts.py
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│ │ │ ├── jobs.py
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│ │ │ └── results.py
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│ │ ├── services/ # 业务逻辑
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│ │ │ ├── scraper_service.py
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│ │ │ └── agent_service.py
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│ │ └── tasks/ # Celery任务
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│ │ └── scrape_task.py
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│ ├── requirements.txt
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│ └── Dockerfile
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├── frontend/
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│ ├── src/
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│ │ ├── components/
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│ │ ├── pages/
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│ │ ├── services/
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│ │ └── App.tsx
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│ ├── package.json
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│ └── Dockerfile
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├── docker-compose.yml
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└── README.md
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## 八、关于脚本存储位置的建议
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### 推荐方案：PostgreSQL + 文件系统混合
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1. **PostgreSQL 存储**:
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- 脚本元数据 (名称、版本、状态)
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- 脚本代码内容 (TEXT字段)
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- 配置文件内容 (JSONB字段)
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- 爬取结果 (JSONB字段)
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2. **优点**:
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- 事务支持，数据一致性
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- 版本管理方便
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- 查询和搜索方便
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- 备份和迁移简单
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- 与后端集成紧密
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3. **云部署选项**:
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- AWS RDS PostgreSQL
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- 阿里云 RDS PostgreSQL
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- 腾讯云 TDSQL-C
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### 备选方案：MongoDB
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如果数据结构经常变化，可以考虑 MongoDB：
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- 灵活的文档结构
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- 适合存储层级化的爬取结果
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- 但 Python 生态对 PostgreSQL 支持更好
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