Scrapling Poster
Effortless Web Scraping for the Modern Web

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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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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. - 🤖 **Cumplimiento de robots.txt**: Flag opcional `robots_txt_obey` que respeta las directivas `Disallow`, `Crawl-delay` y `Request-rate` con caché por dominio. - 🧪 **Modo de Desarrollo**: Almacena las respuestas en disco en la primera ejecución y las reproduce en ejecuciones posteriores - itera sobre tu lógica de `parse()` sin volver a consultar los servidores objetivo. - 📦 **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 y Anuncios**: Bloquea solicitudes a dominios específicos (y sus subdominios) o activa el bloqueo de anuncios integrado (~3,500 dominios de anuncios/rastreadores conocidos) en fetchers basados en navegador. - **Prevención de Fugas DNS**: Soporte opcional de DNS-over-HTTPS para enrutar consultas DNS a través del DoH de Cloudflare, previniendo fugas DNS al usar proxies. - **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: [![asciicast](https://asciinema.org/a/736339.svg)](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 | 1.98 | 1.0x | | 2 | Parsel/Scrapy | 1.99 | 1.005 | | 3 | Raw Lxml | 2.48 | 1.253 | | 4 | PyQuery | 23.15 | ~12x | | 5 | Selectolax | 196.09 | ~99x | | 6 | MechanicalSoup | 1531.24 | ~773.4x | | 7 | BS4 with Lxml | 1535.19 | ~775.3x | | 8 | BS4 with html5lib | 3388.16 | ~1711.2x | ### 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 | 2.29 | 1.0x | | AutoScraper | 12.46 | 5.441x | > 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 ``` > [!IMPORTANT] > Esta instalación solo incluye el motor de análisis y sus dependencias, sin ningún fetcher ni dependencias de línea de comandos. Por lo tanto, importar cualquier cosa desde `scrapling.fetchers` o `scrapling.spiders`, como en los ejemplos anteriores, lanzará un `ModuleNotFoundError` solo con esta instalación. Si va a usar alguno de los fetchers o spiders, instale primero las dependencias de los fetchers como se muestra a continuación. ### 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) ---
Diseñado y elaborado con ❤️ por Karim Shoair.