Effortless Web Scraping for the Modern Web
Métodos de selección · Elegir un fetcher · Spiders · Rotación de proxy · CLI · Modo MCP
Scrapling es un framework de Web Scraping adaptativo que se encarga de todo, desde una sola solicitud hasta un rastreo a gran escala. Su parser aprende de los cambios de los sitios web y relocaliza automáticamente tus elementos cuando las páginas se actualizan. Sus fetchers evaden sistemas anti-bot como Cloudflare Turnstile de forma nativa. Y su framework Spider te permite escalar a rastreos concurrentes con múltiples sesiones, con Pause & Resume y rotación automática de Proxy, todo en unas pocas líneas de Python. Una biblioteca, cero compromisos. Rastreos ultrarrápidos con estadísticas en tiempo real y Streaming. Construido por Web Scrapers para Web Scrapers y usuarios regulares, hay algo para todos. ```python from scrapling.fetchers import Fetcher, AsyncFetcher, StealthyFetcher, DynamicFetcher StealthyFetcher.adaptive = True p = StealthyFetcher.fetch('https://example.com', headless=True, network_idle=True) # ¡Obtén el sitio web bajo el radar! products = p.css('.product', auto_save=True) # ¡Extrae datos que sobreviven a cambios de diseño del sitio web! products = p.css('.product', adaptive=True) # Más tarde, si la estructura del sitio web cambia, ¡pasa `adaptive=True` para encontrarlos! ``` O escala a rastreos completos ```python 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() ```
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## Características Principales
### Spiders — Un Framework Completo de Rastreo
- 🕷️ **API de Spider al estilo Scrapy**: Define spiders con `start_urls`, callbacks async `parse`, y objetos `Request`/`Response`.
- ⚡ **Rastreo Concurrente**: Límites de concurrencia configurables, limitación por dominio y retrasos de descarga.
- 🔄 **Soporte Multi-Session**: Interfaz unificada para solicitudes HTTP y navegadores headless sigilosos en un solo Spider — enruta solicitudes a diferentes sesiones por ID.
- 💾 **Pause & Resume**: Persistencia de rastreo basada en Checkpoint. Presiona Ctrl+C para un cierre ordenado; reinicia para continuar desde donde lo dejaste.
- 📡 **Modo Streaming**: Transmite elementos extraídos a medida que llegan con `async for item in spider.stream()` con estadísticas en tiempo real — ideal para UI, pipelines y rastreos de larga duración.
- 🛡️ **Detección de Solicitudes Bloqueadas**: Detección automática y reintento de solicitudes bloqueadas con lógica personalizable.
- 📦 **Exportación Integrada**: Exporta resultados a través de hooks y tu propio pipeline o el JSON/JSONL integrado con `result.items.to_json()` / `result.items.to_jsonl()` respectivamente.
### Obtención Avanzada de Sitios Web con Soporte de Session
- **Solicitudes HTTP**: Solicitudes HTTP rápidas y sigilosas con la clase `Fetcher`. Puede imitar el fingerprint TLS de los navegadores, encabezados y usar HTTP/3.
- **Carga Dinámica**: Obtén sitios web dinámicos con automatización completa del navegador a través de la clase `DynamicFetcher` compatible con Chromium de Playwright y Google Chrome.
- **Evasión Anti-bot**: Capacidades de sigilo avanzadas con `StealthyFetcher` y falsificación de fingerprint. Puede evadir fácilmente todos los tipos de Turnstile/Interstitial de Cloudflare con automatización.
- **Gestión de Session**: Soporte de sesión persistente con las clases `FetcherSession`, `StealthySession` y `DynamicSession` para la gestión de cookies y estado entre solicitudes.
- **Rotación de Proxy**: `ProxyRotator` integrado con estrategias de rotación cíclica o personalizadas en todos los tipos de sesión, además de sobrescrituras de Proxy por solicitud.
- **Bloqueo de Dominios**: Bloquea solicitudes a dominios específicos (y sus subdominios) en fetchers basados en navegador.
- **Soporte Async**: Soporte async completo en todos los fetchers y clases de sesión async dedicadas.
### Scraping Adaptativo e Integración con IA
- 🔄 **Seguimiento Inteligente de Elementos**: Relocaliza elementos después de cambios en el sitio web usando algoritmos inteligentes de similitud.
- 🎯 **Selección Flexible Inteligente**: Selectores CSS, selectores XPath, búsqueda basada en filtros, búsqueda de texto, búsqueda regex y más.
- 🔍 **Encontrar Elementos Similares**: Localiza automáticamente elementos similares a los elementos encontrados.
- 🤖 **Servidor MCP para usar con IA**: Servidor MCP integrado para Web Scraping asistido por IA y extracción de datos. El servidor MCP presenta capacidades potentes y personalizadas que aprovechan Scrapling para extraer contenido específico antes de pasarlo a la IA (Claude/Cursor/etc), acelerando así las operaciones y reduciendo costos al minimizar el uso de tokens. ([video demo](https://www.youtube.com/watch?v=qyFk3ZNwOxE))
### Arquitectura de Alto Rendimiento y Probada en Batalla
- 🚀 **Ultrarrápido**: Rendimiento optimizado que supera a la mayoría de las bibliotecas de Web Scraping de Python.
- 🔋 **Eficiente en Memoria**: Estructuras de datos optimizadas y carga diferida para una huella de memoria mínima.
- ⚡ **Serialización JSON Rápida**: 10 veces más rápido que la biblioteca estándar.
- 🏗️ **Probado en batalla**: Scrapling no solo tiene una cobertura de pruebas del 92% y cobertura completa de type hints, sino que ha sido utilizado diariamente por cientos de Web Scrapers durante el último año.
### Experiencia Amigable para Desarrolladores/Web Scrapers
- 🎯 **Shell Interactivo de Web Scraping**: Shell IPython integrado opcional con integración de Scrapling, atajos y nuevas herramientas para acelerar el desarrollo de scripts de Web Scraping, como convertir solicitudes curl a solicitudes Scrapling y ver resultados de solicitudes en tu navegador.
- 🚀 **Úsalo directamente desde la Terminal**: Opcionalmente, ¡puedes usar Scrapling para hacer scraping de una URL sin escribir ni una sola línea de código!
- 🛠️ **API de Navegación Rica**: Recorrido avanzado del DOM con métodos de navegación de padres, hermanos e hijos.
- 🧬 **Procesamiento de Texto Mejorado**: Métodos integrados de regex, limpieza y operaciones de cadena optimizadas.
- 📝 **Generación Automática de Selectores**: Genera selectores CSS/XPath robustos para cualquier elemento.
- 🔌 **API Familiar**: Similar a Scrapy/BeautifulSoup con los mismos pseudo-elementos usados en Scrapy/Parsel.
- 📘 **Cobertura Completa de Tipos**: Type hints completos para excelente soporte de IDE y autocompletado de código. Todo el código fuente se escanea automáticamente con **PyRight** y **MyPy** en cada cambio.
- 🔋 **Imagen Docker Lista**: Con cada lanzamiento, se construye y publica automáticamente una imagen Docker que contiene todos los navegadores.
## Primeros Pasos
Aquí tienes un vistazo rápido de lo que Scrapling puede hacer sin entrar en profundidad.
### Uso Básico
Solicitudes HTTP con soporte de sesión
```python
from scrapling.fetchers import Fetcher, FetcherSession
with FetcherSession(impersonate='chrome') as session: # Usa la última versión del fingerprint TLS de Chrome
page = session.get('https://quotes.toscrape.com/', stealthy_headers=True)
quotes = page.css('.quote .text::text').getall()
# O usa solicitudes de una sola vez
page = Fetcher.get('https://quotes.toscrape.com/')
quotes = page.css('.quote .text::text').getall()
```
Modo sigiloso avanzado
```python
from scrapling.fetchers import StealthyFetcher, StealthySession
with StealthySession(headless=True, solve_cloudflare=True) as session: # Mantén el navegador abierto hasta que termines
page = session.fetch('https://nopecha.com/demo/cloudflare', google_search=False)
data = page.css('#padded_content a').getall()
# O usa el estilo de solicitud de una sola vez, abre el navegador para esta solicitud, luego lo cierra después de terminar
page = StealthyFetcher.fetch('https://nopecha.com/demo/cloudflare')
data = page.css('#padded_content a').getall()
```
Automatización completa del navegador
```python
from scrapling.fetchers import DynamicFetcher, DynamicSession
with DynamicSession(headless=True, disable_resources=False, network_idle=True) as session: # Mantén el navegador abierto hasta que termines
page = session.fetch('https://quotes.toscrape.com/', load_dom=False)
data = page.xpath('//span[@class="text"]/text()').getall() # Selector XPath si lo prefieres
# O usa el estilo de solicitud de una sola vez, abre el navegador para esta solicitud, luego lo cierra después de terminar
page = DynamicFetcher.fetch('https://quotes.toscrape.com/')
data = page.css('.quote .text::text').getall()
```
### Spiders
Construye rastreadores completos con solicitudes concurrentes, múltiples tipos de sesión y Pause & Resume:
```python
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"Se extrajeron {len(result.items)} citas")
result.items.to_json("quotes.json")
```
Usa múltiples tipos de sesión en un solo Spider:
```python
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():
# Enruta las páginas protegidas a través de la sesión sigilosa
if "protected" in link:
yield Request(link, sid="stealth")
else:
yield Request(link, sid="fast", callback=self.parse) # callback explícito
```
Pausa y reanuda rastreos largos con checkpoints ejecutando el Spider así:
```python
QuotesSpider(crawldir="./crawl_data").start()
```
Presiona Ctrl+C para pausar de forma ordenada — el progreso se guarda automáticamente. Después, cuando inicies el Spider de nuevo, pasa el mismo `crawldir`, y continuará desde donde se detuvo.
### Análisis Avanzado y Navegación
```python
from scrapling.fetchers import Fetcher
# Selección rica de elementos y navegación
page = Fetcher.get('https://quotes.toscrape.com/')
# Obtén citas con múltiples métodos de selección
quotes = page.css('.quote') # Selector CSS
quotes = page.xpath('//div[@class="quote"]') # XPath
quotes = page.find_all('div', {'class': 'quote'}) # Estilo BeautifulSoup
# Igual que
quotes = page.find_all('div', class_='quote')
quotes = page.find_all(['div'], class_='quote')
quotes = page.find_all(class_='quote') # y así sucesivamente...
# Encuentra elementos por contenido de texto
quotes = page.find_by_text('quote', tag='div')
# Navegación avanzada
quote_text = page.css('.quote')[0].css('.text::text').get()
quote_text = page.css('.quote').css('.text::text').getall() # Selectores encadenados
first_quote = page.css('.quote')[0]
author = first_quote.next_sibling.css('.author::text')
parent_container = first_quote.parent
# Relaciones y similitud de elementos
similar_elements = first_quote.find_similar()
below_elements = first_quote.below_elements()
```
Puedes usar el parser directamente si no necesitas obtener sitios web, como se muestra a continuación:
```python
from scrapling.parser import Selector
page = Selector("...")
```
¡Y funciona exactamente de la misma manera!
### Ejemplos de Gestión de Session Async
```python
import asyncio
from scrapling.fetchers import FetcherSession, AsyncStealthySession, AsyncDynamicSession
async with FetcherSession(http3=True) as session: # `FetcherSession` es consciente del contexto y puede funcionar tanto en patrones sync/async
page1 = session.get('https://quotes.toscrape.com/')
page2 = session.get('https://quotes.toscrape.com/', impersonate='firefox135')
# Uso de sesión async
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()) # Opcional - El estado del pool de pestañas del navegador (ocupado/libre/error)
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(session.get_pool_stats())
```
## CLI y Shell Interactivo
Scrapling incluye una poderosa interfaz de línea de comandos:
[](https://asciinema.org/a/736339)
Lanzar el Shell interactivo de Web Scraping
```bash
scrapling shell
```
Extraer páginas a un archivo directamente sin programar (Extrae el contenido dentro de la etiqueta `body` por defecto). Si el archivo de salida termina con `.txt`, entonces se extraerá el contenido de texto del objetivo. Si termina con `.md`, será una representación Markdown del contenido HTML; si termina con `.html`, será el contenido HTML en sí mismo.
```bash
scrapling extract get 'https://example.com' content.md
scrapling extract get 'https://example.com' content.txt --css-selector '#fromSkipToProducts' --impersonate 'chrome' # Todos los elementos que coinciden con el selector CSS '#fromSkipToProducts'
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]
> Hay muchas características adicionales, pero queremos mantener esta página concisa, incluyendo el servidor MCP y el Shell Interactivo de Web Scraping. Consulta la documentación completa [aquí](https://scrapling.readthedocs.io/en/latest/)
## Benchmarks de Rendimiento
Scrapling no solo es potente, también es ultrarrápido. Los siguientes benchmarks comparan el parser de Scrapling con las últimas versiones de otras bibliotecas populares.
### Prueba de Velocidad de Extracción de Texto (5000 elementos anidados)
| # | Biblioteca | Tiempo (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 |
### Rendimiento de Similitud de Elementos y Búsqueda de Texto
Las capacidades de búsqueda adaptativa de elementos de Scrapling superan significativamente a las alternativas:
| Biblioteca | Tiempo (ms) | vs Scrapling |
|-------------|:-----------:|:------------:|
| Scrapling | 2.39 | 1.0x |
| AutoScraper | 12.45 | 5.209x |
> Todos los benchmarks representan promedios de más de 100 ejecuciones. Ver [benchmarks.py](https://github.com/D4Vinci/Scrapling/blob/main/benchmarks.py) para la metodología.
## Instalación
Scrapling requiere Python 3.10 o superior:
```bash
pip install scrapling
```
Esta instalación solo incluye el motor de análisis y sus dependencias, sin ningún fetcher ni dependencias de línea de comandos.
### Dependencias Opcionales
1. Si vas a usar alguna de las características adicionales a continuación, los fetchers, o sus clases, necesitarás instalar las dependencias de los fetchers y sus dependencias del navegador de la siguiente manera:
```bash
pip install "scrapling[fetchers]"
scrapling install # normal install
scrapling install --force # force reinstall
```
Esto descarga todos los navegadores, junto con sus dependencias del sistema y dependencias de manipulación de fingerprint.
O puedes instalarlos desde el código en lugar de ejecutar un comando:
```python
from scrapling.cli import install
install([], standalone_mode=False) # normal install
install(["--force"], standalone_mode=False) # force reinstall
```
2. Características adicionales:
- Instalar la característica del servidor MCP:
```bash
pip install "scrapling[ai]"
```
- Instalar características del Shell (Shell de Web Scraping y el comando `extract`):
```bash
pip install "scrapling[shell]"
```
- Instalar todo:
```bash
pip install "scrapling[all]"
```
Recuerda que necesitas instalar las dependencias del navegador con `scrapling install` después de cualquiera de estos extras (si no lo hiciste ya)
### Docker
También puedes instalar una imagen Docker con todos los extras y navegadores con el siguiente comando desde DockerHub:
```bash
docker pull pyd4vinci/scrapling
```
O descárgala desde el registro de GitHub:
```bash
docker pull ghcr.io/d4vinci/scrapling:latest
```
Esta imagen se construye y publica automáticamente usando GitHub Actions y la rama principal del repositorio.
## Contribuir
¡Damos la bienvenida a las contribuciones! Por favor lee nuestras [pautas de contribución](https://github.com/D4Vinci/Scrapling/blob/main/CONTRIBUTING.md) antes de comenzar.
## Descargo de Responsabilidad
> [!CAUTION]
> Esta biblioteca se proporciona solo con fines educativos y de investigación. Al usar esta biblioteca, aceptas cumplir con las leyes locales e internacionales de scraping de datos y privacidad. Los autores y contribuyentes no son responsables de ningún mal uso de este software. Respeta siempre los términos de servicio de los sitios web y los archivos robots.txt.
## 🎓 Citas
Si has utilizado nuestra biblioteca con fines de investigación, por favor cítanos con la siguiente referencia:
```text
@misc{scrapling,
author = {Karim Shoair},
title = {Scrapling},
year = {2024},
url = {https://github.com/D4Vinci/Scrapling},
note = {An adaptive Web Scraping framework that handles everything from a single request to a full-scale crawl!}
}
```
## Licencia
Este trabajo está licenciado bajo la Licencia BSD-3-Clause.
## Agradecimientos
Este proyecto incluye código adaptado de:
- Parsel (Licencia BSD)—Usado para el submódulo [translator](https://github.com/D4Vinci/Scrapling/blob/main/scrapling/core/translator.py)
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