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在将 Scrapy 代码部署到远程 Scrapyd 的时候，其第一步就是要将代码打包为 Egg 文件，其次需要将 Egg 文件上传到远程主机，这个过程如果我们用程序来实现是完全可以的，但是我们并不需要做这些工作，因为 ScrapydClient 已经为我们实现了这些功能。
下面我们就来过一下 ScrapydClient 的安装过程。
推荐使用 Pip 安装，命令如下：
pip3 install scrapyd-client安装成功后会有一个可用命令，叫做 scrapyd-deploy，即部署命令。
我们可以输入如下测试命令测试 ScrapydClient 是否安装成功：
scrapyd-deploy -h
如果出现如图 1-87 类似输出则证明 ScrapydClient 已经成功安装:
图 1-87 运行结果
在后文我们会详细了解它的用法。
安装好了 Scrapyd 之后，我们可以直接请求它提供的 API 即可获取当前主机的 Scrapy 任务运行状况。
如某台主机的 IP 为 192.168.1.1，则可以直接运行如下命令获取当前主机的所有 Scrapy 项目：
curl http://localhost:6800/listprojects.json
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎运行结果：
{"status": "ok", "projects": ["myproject", "otherproject"]}返回结果是 Json 字符串，通过解析这个字符串我们便可以得到当前主机所有项目。
但是用这种方式来获取任务状态还是有点繁琐，所以 ScrapydAPI 就为它做了一层封装，下面我们来看下它的安装方式。
推荐使用 Pip 安装，命令如下：
pip install python-scrapyd-api安装完成之后便可以使用 Python 来获取主机状态了，所以如上的操作便可以用 Python 代码实现：
from scrapyd_api import ScrapydAPI
scrapyd = ScrapydAPI('http://localhost:6800')
print(scrapyd.list_projects())运行结果：
["myproject", "otherproject"]
Python资源分享qun 784758214 ,内有安装包，PDF，学习视频，这里是Python学习者的聚集地，零基础，进阶，都欢迎这样我们便可以用 Python 直接来获取各个主机上 Scrapy 任务的运行状态了。
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