Adaptives Web-Scraping-Framework mit Anti-Bot-Umgehung, automatischer Element-Neupositionierung, gleichzeitigem Crawling, Proxy-Rotation und Browser-Automatisierung für resiliente Datenextraktion.
Scrapling ist ein adaptives Web-Scraping-Framework, das alles abdeckt -- von einer einzelnen Anfrage bis hin zu einem umfassenden Crawl.
Sein Parser lernt aus Website-Änderungen und lokalisiert Ihre Elemente automatisch neu, wenn sich Seiten aktualisieren. Seine Fetcher umgehen Anti-Bot-Systeme wie Cloudflare Turnstile direkt ab Werk. Und sein Spider-Framework ermöglicht es Ihnen, auf parallele Multi-Session-Crawls mit Pause & Resume und automatischer Proxy-Rotation hochzuskalieren -- alles in wenigen Zeilen Python. Eine Bibliothek, keine Kompromisse.
Blitzschnelle Crawls mit Echtzeit-Statistiken und Streaming. Von Web Scrapern für Web Scraper und normale Benutzer entwickelt, ist für jeden etwas dabei.
from scrapling.fetchers import Fetcher, AsyncFetcher, StealthyFetcher, DynamicFetcher
StealthyFetcher.adaptive = True
p = StealthyFetcher.fetch('https://example.com', headless=True, network_idle=True) # Website unbemerkt abrufen!
products = p.css('.product', auto_save=True) # Daten scrapen, die Website-Designänderungen überleben!
products = p.css('.product', adaptive=True) # Später, wenn sich die Website-Struktur ändert, `adaptive=True` übergeben, um sie zu finden!
Oder auf vollständige Crawls hochskalieren
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()
