最近 GitHub 上爆火的一个项目， 25.1k stars 涨势喜人！
做过爬虫的小伙伴应该经历过，花了好几天写好的爬虫脚本，网站一改版全白搭。 CSS 选择器失效、XPath 路径 不对，一切又得重来。这种「网站一变，代码就挂」的噩梦，相信很多开发者都经历过。
这还不算完，现在的网站反爬机制越来越强， Cloudflare Turnstile、人机验证、指纹检测... 想采集数据简直像是在打游击战。
传统的 BeautifulSoup 虽然简单，但性能跟不上大规模爬取；Scrapy 功能强大，但是学习曲线陡峭，新手很难上手。
就在这个时候，一个横空出世的项目打破了这个困局。周涨星更是接近 8000 颗，目前在 GitHub Trending 周榜稳居不下！
而且还能同 OpenClaw 小龙虾🦞组合使用。
它就是 Scrapling —— 一个让爬虫能够「自我进化」的自适应 Web 爬虫框架。
项目简介 Scrapling 是开源的一个自适应 Web 爬虫框架，它不是另一个「能爬」的库，而是让爬虫会「学习」和「适应」的框架。
它的核心理念是： 一个框架，零妥协 —— 从单次请求到全规模爬取，都能轻松搞定。
这个项目最吸引人的地方在于，它的解析器能够学习网站的结构，当页面更新时自动重新定位元素。
同时，它的请求器能够开箱即用地绕过 Cloudflare Turnstile 等反爬虫系统。而且它的爬虫框架让你能用几行 Python 代码就实现并发、多会话爬取，支持暂停/恢复和自动代理轮换。
Scrapling 是由开发者为 Web 爬虫开发者和普通用户打造的，无论是新手还是老手，都能找到适合自己的用法。
核心亮点 1、🧠 自适应元素追踪
这是 Scrapling 最炸裂的功能。传统的爬虫依赖精确的 CSS 选择器或 XPath 路径，网站一改版就全挂了。
但 Scrapling 的解析器并非依赖精确路径，而是借助智能算法学习元素的视觉特征与上下文关系。
当网站改版后，只需开启 adaptive=True ，系统就会利用多维相似度算法自动找回元素。
你还可以使用 auto_save=True 在第一次爬取时保存元素特征，之后即使网站改版也能自动定位。
from scrapling.fetchers import StealthyFetcher page = StealthyFetcher.fetch( 'https://example.com' , headless= True ) products = page.css( '.product' , auto_save= True ) # 第一次爬取时保存元素特征 # 后来网站改版了，没关系，开启 adaptive=True 自动找回！ products = page.css( '.product' , adaptive= True ) 这种「一次编写，永久适配」的特性，简直是爬虫开发者的福音！
2、🛡️ 反反爬虫利器
Scrapling 提供了四种不同类型的 Fetcher，覆盖从简单到复杂的所有场景：
• Fetcher ：快速 HTTP 请求，支持 TLS 指纹伪装，可以模拟 Chrome、Firefox 等浏览器的指纹 • StealthyFetcher ：绕过 Cloudflare 等反爬系统，开箱即用 • DynamicFetcher ：基于 Playwright 的动态页面抓取，支持完整的浏览器自动化 特别是 StealthyFetcher，它具备先进的隐身能力和指纹伪装功能，可以轻松绕过所有类型的 Cloudflare Turnstile/Interstitial 验证，完全自动化处理，无需人工干预。
from scrapling.fetchers import StealthyFetcher, StealthySession with StealthySession(headless= True , solve_cloudflare= True ) as session: page = session.fetch( 'https://nopecha.com/demo/cloudflare' ) data = page.css( '#padded _content a' ).getall() 除此之外，Scrapling 还内置了 ProxyRotator，支持循环或自定义轮换策略，适用于所有会话类型，还支持每个请求单独覆盖代理配置。
3、⚡ 性能炸裂
Scrapling 不仅功能强大，性能也是一绝。根据官方提供的基准测试数据，在文本提取速度测试（5000 个嵌套元素）中：
可以看到，Scrapling 比 BeautifulSoup 快了 700+ 倍！而且它的内存占用极低，优化的数据结构和懒加载确保了最小的内存 footprint。
JSON 序列化也比标准库快 10 倍。这个性能表现，对于大规模爬取来说简直是如虎添翼。
4、🕷️ 完整爬虫框架
Scrapling 提供了类似 Scrapy 的 Spider API，让你可以轻松构建完整的爬虫应用：
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() 它的核心特性包括：
• 并发爬取 ：可配置的并发限制、按域名限流和下载延迟 • 多会话支持 ：在单个爬虫中统一接口支持 HTTP 请求和隐身无头浏览器，可以按 ID 路由请求到不同的会话 • 暂停和恢复 ：基于检查点的爬取持久化，按 Ctrl+C 优雅关闭，重启后从停止的地方继续 • 流式模式 ：通过 async for item in spider.stream() 实时流式输出爬取的项目，带有实时统计 —— 非常适合 UI、管道和长时间运行的爬虫 • 阻塞请求检测 ：自动检测和重试阻塞的请求，支持自定义逻辑 • 内置导出 ：通过钩子和你自己的管道导出结果，或使用内置的 JSON/JSONL 导出 最厉害的是，你可以在同一个爬虫中使用多种会话类型！
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(): if "protected" in link: yield Request(link, sid= "stealth" ) else : yield Request(link, sid= "fast" , callback= self .parse) 5、🤖 AI 友好
Scrapling 内置了 MCP Server，可以直接与 Claude、Cursor 等 AI 工具集成，实现 AI 辅助的数据提取。
这个 MCP 服务器具有强大的自定义功能，利用 Scrapling 在传递给 AI 之前提取目标内容，从而加快操作速度，并通过最小化 token 使用来降低成本。
配合 Claw Agent，你可以打造完整的本地 AI 数据管道，让 AI 帮你完成数据提取、清洗、分析的全流程。
快速安装 Scrapling 需要 Python 3.10 或更高版本进行安装：
pip install scrapling 这个安装只包含解析器引擎及其依赖项，不包含任何请求器或命令行依赖项。
如果你要使用任何额外功能、请求器或它们的类，需要安装请求器的依赖和浏览器依赖：
pip install "scrapling[fetchers]" scrapling install # 正常安装 # 或者强制重新安装 scrapling install --force 这会下载所有浏览器，以及它们的系统依赖和指纹操作依赖。
额外的功能包：
# 安装 MCP 服务器功能 pip install "scrapling[ai]" # 安装 shell 功能（Web 爬虫 shell 和 extract 命令） pip install "scrapling[shell]" # 安装所有功能 pip install "scrapling[all]" 你也可以使用 Docker：
docker pull pyd4vinci/scrapling # 或者从 GitHub 注册表下载 docker pull ghcr.io/d4vinci/scrapling:latest 基础使用 1、HTTP 请求（支持会话）
from scrapling.fetchers import Fetcher, FetcherSession with FetcherSession(impersonate= 'chrome' ) as session: page = session.get( 'https://quotes.toscrape.com/' , stealthy_headers= True ) quotes = page.css( '.quote .text::text' ).getall() # 或者使用一次性请求 page = Fetcher.get( 'https://quotes.toscrape.com/' )
quotes = page.css( '.quote .text::text' ).getall() 2、高级隐身模式
from scrapling.fetchers import StealthyFetcher, StealthySession with StealthySession(headless= True , solve_cloudflare= True ) as session: page = session.fetch( 'https://nopecha.com/demo/cloudflare' , google_search= False ) data = page.css( '#padded _content a' ).getall() # 或者使用一次性请求方式 page = StealthyFetcher.fetch( 'https://nopecha.com/demo/cloudflare' ) data = page.css( '#padded _content a' ).getall() 3、完整浏览器自动化
from scrapling.fetchers import DynamicFetcher, DynamicSession with DynamicSession(headless= True , disable_resources= False , network_idle= True ) as session: page = session.fetch( 'https://quotes.toscrape.com/' , load_dom= False ) data = page.xpath( '//span[@class="text"]/text()' ).getall() # 或者使用一次性请求方式 page = DynamicFetcher.fetch( 'https://quotes.toscrape.com/' ) data = page.css( '.quote .text::text' ).getall() 4、构建完整的爬虫
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"Scraped { len (result.items)} quotes" ) result.items.to_json( "quotes.json" ) 5、暂停和恢复长时间运行的爬虫
QuotesSpider(crawldir= "./crawl_data" ).start() 按 Ctrl+C 优雅暂停 —— 进度会自动保存。之后，当你再次启动爬虫时，传递相同的 crawldir，它就会从停止的地方继续。
6、命令行使用
Scrapling 还提供了强大的命令行界面：
# 启动交互式 Web 爬虫 shell scrapling shell # 直接提取页面内容到文件，无需编程 scrapling extract get 'https://example.com' content.md scrapling extract get 'https://example.com' content.txt --css-selector '#fromSkipToProducts ' --impersonate 'chrome' 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 适用场景 Scrapling 的适用场景非常广泛：
• 电商价格监控 ：即使网站改版也不怕，一次编写永久适配 • 竞品数据追踪 ：自动化收集竞品信息，支持大规模并发 • AI 训练数据收集 ：快速、稳定地获取大量训练数据 • SEO 分析 ：监控搜索引擎排名、竞争对手的 SEO 策略 技术特点 除了前面提到的核心功能，Scrapling 还有很多技术亮点：
• 完整的类型提示 ：优秀的 IDE 支持和代码补全，每次更改都会自动用 PyRight 和 MyPy 扫描整个代码库 • 交互式 Web 爬虫 Shell ：可选的内置 IPython shell，集成 Scrapling，提供快捷方式和新工具来加速 Web 爬虫脚本开发，比如将 curl 请求转换为 Scrapling 请求，在浏览器中查看请求结果 • 丰富的导航 API ：高级 DOM 遍历，支持父、兄弟和子导航方法 • 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 ：为任何元素生成健壮的 CSS/XPath 选择器 • 熟悉的 API ：类似 Scrapy/BeautifulSoup，使用与 Scrapy/Parsel 相同的伪元素 写在最后 Scrapling = 自适应解析 + 反爬绕过 + 高性能 + AI 集成，是 2026 年最值得关注的 Python 爬虫框架！
它不仅解决了传统爬虫的痛点，还带来了全新的爬虫开发体验。无论是新手还是老手，都能快速上手，写出高效、稳定、易于维护的爬虫代码。
如果你还在为网站改版、反爬虫机制、性能问题而烦恼，不妨试试 Scrapling，相信它会给你带来惊喜！
GitHub:
https://github.com/D4Vinci/Scrapling
