En el ecosistema de Python, el web scraping lleva años moviéndose entre dos extremos: scripts rápidos que funcionan “hoy” y sistemas de crawling robustos que acaban convirtiéndose en proyectos de mantenimiento continuo. En medio de ese dilema aparece Scrapling, un framework creado por Karim Shoair (D4Vinci) que intenta atacar el problema donde más duele a equipos técnicos y data engineers: no tanto cómo construir un scraper, sino cómo mantenerlo vivo cuando la web cambia.

La tesis de Scrapling es clara: los rediseños rompen selectores, los cambios en el DOM descolocan rutas de datos, y el coste real del scraping suele estar en volver a ponerlo en pie. Para ello, el proyecto combina tres piezas en una sola librería: un parser de alto rendimiento, un mecanismo adaptativo para reubicar elementos cuando el HTML cambia, y un marco de spiders para escalar crawling concurrente sin saltar entre herramientas distintas.

Benchmarks que ponen a BeautifulSoup en evidencia (con matices)

Uno de los reclamos más citados de Scrapling son sus benchmarks de parsing. En la prueba que el proyecto publica para 5,000 elementos anidados, Scrapling marca 2.02 ms de media, mientras que BeautifulSoup con lxml aparece en 1,584.31 ms (aproximadamente 1.58 s). Sobre el papel, eso equivale a una diferencia de alrededor de 784× en ese escenario.

El dato es llamativo, pero también tiene lectura técnica: en la misma tabla, Parsel/Scrapy queda prácticamente empatado con Scrapling (en torno a 2.04 ms) y lxml “puro” se mantiene cerca (2.54 ms). Es decir, la comparación que deja mal parado a BeautifulSoup funciona como recordatorio de algo que muchos equipos aprenden tarde: si parseas HTML a escala, elegir el motor importa tanto como la lógica del scraper.

Scrapling también publica una comparación enfocada a su “extra”: la búsqueda adaptativa y por similitud. En esa medición, la librería registra 2.39 ms frente a 12.45 ms de AutoScraper, lo que apunta a una mejora de más de 5× en la tarea concreta de encontrar elementos “parecidos” tras cambios de estructura.

El factor diferencial: scraping que “recuerda” y se reubica

Donde Scrapling intenta desmarcarse no es solo en velocidad, sino en resistencia al cambio. El proyecto incorpora lo que describe como “smart element tracking”: un enfoque que permite guardar el contexto de un elemento y, cuando el sitio rediseña su HTML, intentar relocalizarlo usando algoritmos de similitud en lugar de depender de un selector rígido.

En la práctica, esto apunta a una promesa muy atractiva para operaciones reales (catálogos, comparadores, portales de anuncios, tracking de precios, monitorización de listings): reducir el trabajo de “apagar incendios” cada vez que una web mueve un contenedor o reestructura clases CSS. No elimina la necesidad de validación —nadie quiere datos “casi correctos”—, pero intenta convertir el mantenimiento en una excepción y no en la norma.

Tres “fetchers”, una sola API: estático, stealth y dinámico

Otro punto que suele fragmentar proyectos de scraping es el transporte. Muchas veces se empieza con HTTP simple, se choca con una web que requiere JavaScript y se termina incorporando Playwright; luego aparece la necesidad de sesiones persistentes, proxies, rotación y control de huellas. Scrapling intenta unificarlo con varios fetchers bajo la misma forma de uso:

• Fetcher: peticiones HTTP con opciones de “impersonation” de fingerprint, cabeceras y soporte para HTTP/3 (según su documentación).
• DynamicFetcher: automatización completa con navegador basada en Playwright, enfocada a páginas con carga dinámica.
• StealthyFetcher: modo “stealth” para escenarios donde un HTTP clásico no llega.

En este punto conviene una lectura responsable: la documentación del proyecto menciona capacidades relacionadas con protecciones anti-bot (incluyendo retos tipo Cloudflare). Eso puede tener usos legítimos (por ejemplo, testing, auditoría interna, scraping permitido por contrato, o extracción sobre recursos propios), pero también puede prestarse a abusos. El propio repositorio incluye un disclaimer explícito sobre cumplimiento legal, términos del servicio y respeto a robots.txt. En un contexto profesional, ese marco es inseparable de la herramienta: la ingeniería puede ser brillante, pero el uso debe ser defendible.

Spiders estilo Scrapy, con pausa/reanudación y multi-sesión

Scrapling no se queda en el “fetch + parse”. Su propuesta incluye un framework de spiders con una API que recuerda a Scrapy: start_urls, callbacks asíncronos, objetos Request/Response, y un enfoque de crawling concurrente. Entre las funciones destacadas por el proyecto están:

• Concurrencia configurable, throttling por dominio y delays.
• Multi-sesión: mezclar tipos de sesión (HTTP, stealth, navegador) en la misma araña y enrutar peticiones por ID.
• Pausa y reanudación por checkpoints: interrumpir un crawl y retomarlo sin perder progreso.
• Streaming de resultados y exportación integrada a JSON/JSONL.

Para equipos con pipelines de datos, esto importa porque reduce “pegamento” y decisiones ad hoc: cuando scraping deja de ser un script y pasa a ser un proceso continuo, las capacidades operativas (control de estado, reintentos, persistencia) pesan tanto como el parser.

DX: CLI, shell y un guiño al ecosistema MCP

En experiencia de desarrollador, Scrapling suma una CLI para tareas rápidas, un shell interactivo tipo IPython para iteración, y un modo MCP (Model Context Protocol) orientado a flujos con herramientas de IA que quieren pre-extraer contenido antes de pasarlo a un modelo (la idea: menos ruido, menos tokens, más precisión).

En cuanto a calidad del proyecto, Scrapling afirma tener 92% de cobertura de tests y cobertura completa de type hints, además de ofrecer una imagen Docker con navegadores lista para uso en CI o entornos reproducibles. En PyPI, el paquete figura como scrapling 0.4, publicado el 15 de febrero de 2026, con requisitos de Python 3.10 o superior y extras para instalar fetchers, shell o “todo incluido”.

Fuente: Scrapling