Scrapling

Scrapling 是一个自适应 Web Scraping 框架,能处理从单个请求到大规模爬取的一切需求。

它的解析器能够从网站变化中学习,并在页面更新时自动重新定位您的元素。它的 Fetcher 能够开箱即用地绕过 Cloudflare Turnstile 等反机器人系统。它的 Spider 框架让您可以扩展到并发、多 Session 爬取,支持暂停/恢复和自动 Proxy 轮换——只需几行 Python 代码。一个库,零妥协。

极速爬取,实时统计和 Streaming。由 Web Scraper 为 Web Scraper 和普通用户而构建,每个人都能找到适合自己的功能。

from scrapling.fetchers import Fetcher, AsyncFetcher, StealthyFetcher, DynamicFetcher
StealthyFetcher.adaptive = True
p = StealthyFetcher.fetch('https://example.com', headless=True, network_idle=True)  # 隐秘地获取网站!
products = p.css('.product', auto_save=True)                                        # 抓取在网站设计变更后仍能存活的数据!
products = p.css('.product', adaptive=True)                                         # 之后,如果网站结构改变,传递 `adaptive=True` 来找到它们!

或扩展为完整爬取

from scrapling.spiders import Spider, Response

class MySpider(Spider):
  name = "demo"
  start_urls = ["https://example.com/"]

  async def parse(self, response: Response):
      for item in response.css('.product'):
          yield {"title": item.css('h2::text').get()}

MySpider().start()

主要特性

Spider — 完整的爬取框架

  • 🕷️ 类 Scrapy 的 Spider API:使用 start_urls、async parse callback 和Request/Response 对象定义 Spider。
  • 并发爬取:可配置的并发限制、按域名节流和下载延迟。
  • 🔄 多 Session 支持:统一接口,支持 HTTP 请求和隐秘无头浏览器在同一个 Spider 中使用——通过 ID 将请求路由到不同的 Session。
  • 💾 暂停与恢复:基于 Checkpoint 的爬取持久化。按 Ctrl+C 优雅关闭;重启后从上次停止的地方继续。
  • 📡 Streaming 模式:通过 async for item in spider.stream() 以实时统计 Streaming 抓取的数据——非常适合 UI、管道和长时间运行的爬取。
  • 🛡️ 被阻止请求检测:自动检测并重试被阻止的请求,支持自定义逻辑。
  • 📦 内置导出:通过钩子和您自己的管道导出结果,或使用内置的 JSON/JSONL,分别通过 result.items.to_json()/result.items.to_jsonl()

支持 Session 的高级网站获取

  • HTTP 请求:使用 Fetcher 类进行快速和隐秘的 HTTP 请求。可以模拟浏览器的 TLS fingerprint、标头并使用 HTTP/3。
  • 动态加载:通过 DynamicFetcher 类使用完整的浏览器自动化获取动态网站,支持 Playwright 的 Chromium 和 Google Chrome。
  • 反机器人绕过:使用 StealthyFetcher 的高级隐秘功能和 fingerprint 伪装。可以轻松自动绕过所有类型的 Cloudflare Turnstile/Interstitial。
  • Session 管理:使用 FetcherSessionStealthySessionDynamicSession 类实现持久化 Session 支持,用于跨请求的 cookie 和状态管理。
  • Proxy 轮换:内置 ProxyRotator,支持轮询或自定义策略,适用于所有 Session 类型,并支持按请求覆盖 Proxy。
  • 域名屏蔽:在基于浏览器的 Fetcher 中屏蔽对特定域名(及其子域名)的请求。
  • Async 支持:所有 Fetcher 和专用 async Session 类的完整 async 支持。

自适应抓取和 AI 集成

  • 🔄 智能元素跟踪:使用智能相似性算法在网站更改后重新定位元素。
  • 🎯 智能灵活选择:CSS 选择器、XPath 选择器、基于过滤器的搜索、文本搜索、正则表达式搜索等。
  • 🔍 查找相似元素:自动定位与已找到元素相似的元素。
  • 🤖 与 AI 一起使用的 MCP 服务器:内置 MCP 服务器用于 AI 辅助 Web Scraping 和数据提取。MCP 服务器具有强大的自定义功能,利用 Scrapling 在将内容传递给 AI(Claude/Cursor 等)之前提取目标内容,从而加快操作并通过最小化 token 使用来降低成本。(演示视频

高性能和经过实战测试的架构

  • 🚀 闪电般快速:优化性能超越大多数 Python 抓取库。
  • 🔋 内存高效:优化的数据结构和延迟加载,最小内存占用。
  • 快速 JSON 序列化:比标准库快 10 倍。
  • 🏗️ 经过实战测试:Scrapling 不仅拥有 92% 的测试覆盖率和完整的类型提示覆盖率,而且在过去一年中每天被数百名 Web Scraper 使用。

对开发者/Web Scraper 友好的体验

  • 🎯 交互式 Web Scraping Shell:可选的内置 IPython Shell,具有 Scrapling 集成、快捷方式和新工具,可加快 Web Scraping 脚本开发,例如将 curl 请求转换为 Scrapling 请求并在浏览器中查看请求结果。
  • 🚀 直接从终端使用:可选地,您可以使用 Scrapling 抓取 URL 而无需编写任何代码!
  • 🛠️ 丰富的导航 API:使用父级、兄弟级和子级导航方法进行高级 DOM 遍历。
  • 🧬 增强的文本处理:内置正则表达式、清理方法和优化的字符串操作。
  • 📝 自动选择器生成:为任何元素生成强大的 CSS/XPath 选择器。
  • 🔌 熟悉的 API:类似于 Scrapy/BeautifulSoup,使用与 Scrapy/Parsel 相同的伪元素。
  • 📘 完整的类型覆盖:完整的类型提示,出色的 IDE 支持和代码补全。整个代码库在每次更改时都会自动使用PyRightMyPy扫描。
  • 🔋 现成的 Docker 镜像:每次发布时,包含所有浏览器的 Docker 镜像会自动构建和推送。

入门

让我们快速展示 Scrapling 的功能,无需深入了解。

基本用法

支持 Session 的 HTTP 请求

from scrapling.fetchers import Fetcher, FetcherSession

with FetcherSession(impersonate='chrome') as session:  # 使用 Chrome 的最新版本 TLS fingerprint
    page = session.get('https://quotes.toscrape.com/', stealthy_headers=True)
    quotes = page.css('.quote .text::text').getall()

# 或使用一次性请求
page = Fetcher.get('https://quotes.toscrape.com/')
quotes = page.css('.quote .text::text').getall()

高级隐秘模式

from scrapling.fetchers import StealthyFetcher, StealthySession

with StealthySession(headless=True, solve_cloudflare=True) as session:  # 保持浏览器打开直到完成
    page = session.fetch('https://nopecha.com/demo/cloudflare', google_search=False)
    data = page.css('#padded_content a').getall()

# 或使用一次性请求样式,为此请求打开浏览器,完成后关闭
page = StealthyFetcher.fetch('https://nopecha.com/demo/cloudflare')
data = page.css('#padded_content a').getall()

完整的浏览器自动化

from scrapling.fetchers import DynamicFetcher, DynamicSession

with DynamicSession(headless=True, disable_resources=False, network_idle=True) as session:  # 保持浏览器打开直到完成
    page = session.fetch('https://quotes.toscrape.com/', load_dom=False)
    data = page.xpath('//span[@class="text"]/text()').getall()  # 如果您偏好 XPath 选择器

# 或使用一次性请求样式,为此请求打开浏览器,完成后关闭
page = DynamicFetcher.fetch('https://quotes.toscrape.com/')
data = page.css('.quote .text::text').getall()

Spider

构建具有并发请求、多种 Session 类型和暂停/恢复功能的完整爬虫:

from scrapling.spiders import Spider, Request, Response

class QuotesSpider(Spider):
    name = "quotes"
    start_urls = ["https://quotes.toscrape.com/"]
    concurrent_requests = 10

    async def parse(self, response: Response):
        for quote in response.css('.quote'):
            yield {
                "text": quote.css('.text::text').get(),
                "author": quote.css('.author::text').get(),
            }

        next_page = response.css('.next a')
        if next_page:
            yield response.follow(next_page[0].attrib['href'])

result = QuotesSpider().start()
print(f"抓取了 {len(result.items)} 条引用")
result.items.to_json("quotes.json")

在单个 Spider 中使用多种 Session 类型:

from scrapling.spiders import Spider, Request, Response
from scrapling.fetchers import FetcherSession, AsyncStealthySession

class MultiSessionSpider(Spider):
    name = "multi"
    start_urls = ["https://example.com/"]

    def configure_sessions(self, manager):
        manager.add("fast", FetcherSession(impersonate="chrome"))
        manager.add("stealth", AsyncStealthySession(headless=True), lazy=True)

    async def parse(self, response: Response):
        for link in response.css('a::attr(href)').getall():
            # 将受保护的页面路由到隐秘 Session
            if "protected" in link:
                yield Request(link, sid="stealth")
            else:
                yield Request(link, sid="fast", callback=self.parse)  # 显式 callback

通过如下方式运行 Spider 来暂停和恢复长时间爬取,使用 Checkpoint:

QuotesSpider(crawldir="./crawl_data").start()

按 Ctrl+C 优雅暂停——进度会自动保存。之后,当您再次启动 Spider 时,传递相同的 crawldir,它将从上次停止的地方继续。

高级解析与导航

from scrapling.fetchers import Fetcher

# 丰富的元素选择和导航
page = Fetcher.get('https://quotes.toscrape.com/')

# 使用多种选择方法获取引用
quotes = page.css('.quote')  # CSS 选择器
quotes = page.xpath('//div[@class="quote"]')  # XPath
quotes = page.find_all('div', {'class': 'quote'})  # BeautifulSoup 风格
# 等同于
quotes = page.find_all('div', class_='quote')
quotes = page.find_all(['div'], class_='quote')
quotes = page.find_all(class_='quote')  # 等等...
# 按文本内容查找元素
quotes = page.find_by_text('quote', tag='div')

# 高级导航
quote_text = page.css('.quote')[0].css('.text::text').get()
quote_text = page.css('.quote').css('.text::text').getall()  # 链式选择器
first_quote = page.css('.quote')[0]
author = first_quote.next_sibling.css('.author::text')
parent_container = first_quote.parent

# 元素关系和相似性
similar_elements = first_quote.find_similar()
below_elements = first_quote.below_elements()

如果您不想获取网站,可以直接使用解析器,如下所示:

from scrapling.parser import Selector

page = Selector("<html>...</html>")

用法完全相同!

Async Session 管理示例

import asyncio
from scrapling.fetchers import FetcherSession, AsyncStealthySession, AsyncDynamicSession

async with FetcherSession(http3=True) as session:  # `FetcherSession`是上下文感知的,可以在 sync/async 模式下工作
    page1 = session.get('https://quotes.toscrape.com/')
    page2 = session.get('https://quotes.toscrape.com/', impersonate='firefox135')

# Async Session 用法
async with AsyncStealthySession(max_pages=2) as session:
    tasks = []
    urls = ['https://example.com/page1', 'https://example.com/page2']

    for url in urls:
        task = session.fetch(url)
        tasks.append(task)

    print(session.get_pool_stats())  # 可选 - 浏览器标签池的状态(忙/空闲/错误)
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    print(session.get_pool_stats())

CLI 和交互式 Shell

Scrapling 包含强大的命令行界面:

asciicast

启动交互式 Web Scraping Shell

scrapling shell

直接将页面提取到文件而无需编程(默认提取 body 标签内的内容)。如果输出文件以.txt 结尾,则将提取目标的文本内容。如果以.md 结尾,它将是 HTML 内容的 Markdown 表示;如果以.html 结尾,它将是 HTML 内容本身。

scrapling extract get 'https://example.com' content.md
scrapling extract get 'https://example.com' content.txt --css-selector '#fromSkipToProducts' --impersonate 'chrome'  # 所有匹配 CSS 选择器'#fromSkipToProducts' 的元素
scrapling extract fetch 'https://example.com' content.md --css-selector '#fromSkipToProducts' --no-headless
scrapling extract stealthy-fetch 'https://nopecha.com/demo/cloudflare' captchas.html --css-selector '#padded_content a' --solve-cloudflare

[!NOTE]
还有许多其他功能,但我们希望保持此页面简洁,包括 MCP 服务器和交互式 Web Scraping Shell。查看完整文档 这里

性能基准

Scrapling 不仅功能强大——它还速度极快。以下基准测试将 Scrapling 的解析器与其他流行库的最新版本进行了比较。

文本提取速度测试(5000 个嵌套元素)

# 时间 (ms) vs Scrapling
1 Scrapling 2.02 1.0x
2 Parsel/Scrapy 2.04 1.01
3 Raw Lxml 2.54 1.257
4 PyQuery 24.17 ~12x
5 Selectolax 82.63 ~41x
6 MechanicalSoup 1549.71 ~767.1x
7 BS4 with Lxml 1584.31 ~784.3x
8 BS4 with html5lib 3391.91 ~1679.1x

元素相似性和文本搜索性能

Scrapling 的自适应元素查找功能明显优于替代方案:

时间 (ms) vs Scrapling
Scrapling 2.39 1.0x
AutoScraper 12.45 5.209x

所有基准测试代表 100+ 次运行的平均值。请参阅 benchmarks.py 了解方法。

安装

Scrapling 需要 Python 3.10 或更高版本:

pip install scrapling

此安装仅包括解析器引擎及其依赖项,没有任何 Fetcher 或命令行依赖项。

可选依赖项

  1. 如果您要使用以下任何额外功能、Fetcher 或它们的类,您将需要安装 Fetcher 的依赖项和它们的浏览器依赖项,如下所示:

     pip install "scrapling[fetchers]"
    
     scrapling install           # normal install
     scrapling install  --force  # force reinstall

    这会下载所有浏览器,以及它们的系统依赖项和 fingerprint 操作依赖项。

    或者你可以从代码中安装,而不是运行命令:

     from scrapling.cli import install
    
     install([], standalone_mode=False)          # normal install
     install(["--force"], standalone_mode=False) # force reinstall
  2. 额外功能:

    • 安装 MCP 服务器功能:
        pip install "scrapling[ai]"
    • 安装 Shell 功能(Web Scraping Shell 和 extract 命令):
        pip install "scrapling[shell]"
    • 安装所有内容:
        pip install "scrapling[all]"
      请记住,在安装任何这些额外功能后(如果您还没有安装),您需要使用 scrapling install 安装浏览器依赖项

Docker

您还可以使用以下命令从 DockerHub 安装包含所有额外功能和浏览器的 Docker 镜像:

docker pull pyd4vinci/scrapling

或从 GitHub 注册表下载:

docker pull ghcr.io/d4vinci/scrapling:latest

此镜像使用 GitHub Actions 和仓库主分支自动构建和推送。

作者:Ddd4j  创建时间:2026-03-27 10:03
最后编辑:Ddd4j  更新时间:2026-03-27 10:08