我们可以通过 Scrapyd-Client 将 Scrapy 项目部署到 Scrapyd 上，并且可以通过 Scrapyd API 来控制 Scrapy 的运行。那么，我们是否可以做到更优化？方法是否可以更方便可控？
我们重新分析一下当前可以优化的问题。
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使用 Scrapyd-Client 部署时，需要在配置文件中配置好各台主机的地址，然后利用命令行执行部署过程。如果我们省去各台主机的地址配置，将命令行对接图形界面，只需要点击按钮即可实现批量部署，这样就更方便了。
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使用 Scrapyd API 可以控制 Scrapy 任务的启动、终止等工作，但很多操作还是需要代码来实现，同时获取爬取日志还比较烦琐。如果我们有一个图形界面，只需要点击按钮即可启动和终止爬虫任务，同时还可以实时查看爬取日志报告，那这将大大节省我们的时间和精力。
所以我们的终极目标是如下内容。
- 更方便地控制爬虫运行
- 更直观地查看爬虫状态
- 更实时地查看爬取结果
- 更简单地实现项目部署
- 更统一地实现主机管理
而这所有的工作均可通过 Gerapy 来实现。
Gerapy 是一个基于 Scrapyd、Scrapyd API、Django、Vue.js 搭建的分布式爬虫管理框架。接下来将简单介绍它的使用方法。
在本节开始之前请确保已经正确安装好了 Gerapy，安装方式可以参考第一章。
首先可以利用 gerapy 命令新建一个项目，命令如下：
gerapy init
这样会在当前目录下生成一个 gerapy 文件夹，然后进入 gerapy 文件夹，会发现一个空的 projects 文件夹，我们后文会提及。
这时先对数据库进行初始化：
gerapy migrate
这样即会生成一个 SQLite 数据库，数据库中会用于保存各个主机配置信息、部署版本等。
接下来启动 Gerapy 服务，命令如下：
gerapy runserver
这样即可在默认 8000 端口上开启 Gerapy 服务，我们浏览器打开：http://localhost:8000 即可进入 Gerapy 的管理页面，在这里提供了主机管理和项目管理的功能。
主机管理中，我们可以将各台主机的 Scrapyd 运行地址和端口添加，并加以名称标记，添加之后便会出现在主机列表中，Gerapy 会监控各台主机的运行状况并以不同的状态标识，如图 15-6 所示：
图 15-6 主机列表
另外刚才我们提到在 gerapy 目录下有一个空的 projects 文件夹，这就是存放 Scrapy 目录的文件夹，如果我们想要部署某个 Scrapy 项目，只需要将该项目文件放到 projects 文件夹下即可。
比如这里我放了两个 Scrapy 项目，如图 15-7 所示：
图 15-7 项目目录
这时重新回到 Gerapy 管理界面，点击项目管理，即可看到当前项目列表，如图 15-8 所示：
图 15-8 项目列表
由于此处我有过打包和部署记录，在这里分别予以显示。
Gerapy 提供了项目在线编辑功能，我们可以点击编辑即可可视化地对项目进行编辑，如图 15-9 所示：
图 15-9 可视化编辑
如果项目没有问题，可以点击部署进行打包和部署，部署之前需要打包项目，打包时可以指定版本描述，如图 15-10 所示：
图 15-10 项目打包
打包完成之后可以直接点击部署按钮即可将打包好的 Scrapy 项目部署到对应的云主机上，同时也可以批量部署，如图 15-11 所示：
图 15-11 部署页面
部署完毕之后就可以回到主机管理页面进行任务调度了，点击调度即可查看进入任务管理页面，可以当前主机所有任务的运行状态，如图 15-12 所示：
图 15-12 任务运行状态
我们可以通过点击新任务、停止等按钮来实现任务的启动和停止等操作，同时也可以通过展开任务条目查看日志详情，如图 15-13 所示：
图 15-13 查看日志
这样我们就可以实时查看到各个任务运行状态了。
以上便是 Gerapy 的一些功能的简单介绍，使用它我们可以更加方便地管理、部署和监控 Scrapy 项目，尤其是对分布式爬虫来说。
更多的信息可以查看 Gerapy 的 GitHub 地址：https://github.com/Gerapy。
本节我们介绍了 Gerapy 的简单使用，利用它我们可以方便地实现 Scrapy 项目的部署、管理等操作，可以大大提高效率。