In het Python-ecosysteem beweegt web scraping zich al jaren tussen twee uitersten: snelle scripts die “vandaag” werken en robuuste crawling-systemen die uitgroeien tot projecten met continue onderhoudsvereisten. Tussen deze twee werelden komt Scrapling opzetten, een framework bedacht door Karim Shoair (D4Vinci). Het richt zich op een probleem dat voor technische teams en data engineers het meest pijnlijk is: niet zozeer hoe je een scraper bouwt, maar hoe je deze actueel houdt wanneer het web verandert.
De kern van Scrapling is helder: redesigns breken selectors, wijzigingen in het DOM verstoren dataroutes, en de werkelijke kosten van scraping zitten vaak in het weer op de rails krijgen ervan. Daarom combineert dit project drie kernonderdelen in één library: een high-performance parser, een adaptief mechanisme om elementen te herlocaliseren wanneer HTML wijzigt, en een spider-framework voor het schaalbaar uitvoeren van gelijktijdige crawls zonder te wisselen tussen verschillende tools.
Benchmarks die BeautifulSoup in een nieuw daglicht plaatsen (met nuances)
Een van de meest aangehaalde prestaties van Scrapling zijn de parsing-benchmarks. In een test met 5.000 geneste elementen meet Scrapling gemiddeld 2,02 ms. Ter vergelijking: BeautifulSoup met lxml staat op ongeveer 1.584,31 ms (zo’n 1,58 s). Op papier betekent dat een verschil van ongeveer 784× in dit scenario.
Dit getal is opvallend, maar bevat ook een technische nuance: in dezelfde tabel scoren Parsel/Scrapy bijna identiek aan Scrapling (2,04 ms), terwijl lxml “puro” op een vergelijkbaar niveau blijft (2,54 ms). Dit wijst erop dat de keuze van de parser bij grote schaal niet alleen een performance-kwestie is, maar dat de logica van de scraper zelf net zo belangrijk is. In essentie leert dit dat als je HTML op grote schaal parseert, de motor keuze zoveel uitmaakt als de logica achter de scraper zelf.
Scrapling biedt ook een vergelijkingsvisualisatie gericht op de “extra”: de adaptieve search en matching via gelijkenis. Hier scoren ze 2,39 ms versus 12,45 ms voor AutoScraper, wat wijst op meer dan een 5× verbetering bij het vinden van ‘gelijke’ elementen na structurele veranderingen.
Het onderscheidende kenmerk: “herinnerende” en verplaatsende scraping
Wat Scrapling onderscheidt, is niet enkel snelheid, maar vooral de weerstand tegen veranderingen. Het project introduceert wat ze “smart element tracking” noemen: een techniek waarmee de context van een element bewaard blijft. Wanneer de website haar HTML aanpast, probeert het framework het element terug te vinden door gelijkheidsalgoritmes te gebruiken, in plaats van te vertrouwen op starre selectors.
In de praktijk betekent dit een veelbelovende oplossing voor scenario’s zoals catalogs, vergelijkers, advertentieportalen, prijsmonitoring en listing-tracking: het minimaliseert de noodzaak om telkens “de brandjes te blussen” wanneer een webpagina haar structuur wijzigt. Hoewel validatie natuurlijk cruciaal blijft — niemand wil data die “bijna correct” is — probeert Scrapling dit soort onderhoud te reduceren tot een uitzondering in plaats van de norm.
Drie “fetchers”, één API: statisch, stealth, en dynamisch
Een ander vaak punt van fragmentatie in scraping projecten is de transportlaag. Men start vaak met eenvoudige HTTP, maar botst op websites die JavaScript vereisen. Vervolgens wordt tools als Playwright ingezet; later komen er behoefte aan sessiebeheer, proxies, rotaties, en detectie. Scrapling probeert deze fragmentatie te overbruggen met verschillende fetchers die via dezelfde API werken:
- Fetcher: basis HTTP-verzoeken met opties voor “impersonation” van fingerprint, headers, en support voor HTTP/3 (volgens documentatie).
- DynamicFetcher: volledige browser-automatisering met Playwright, speciaal gericht op dynamische pagina’s.
- StealthyFetcher: een ‘stealth’ modus voor scenario’s waarin gewoon HTTP niet volstaat.
Let op: de documentatie vermeldt dat deze tools anti-bottechnieken kunnen omzeilen (zoals Cloudflare challenges). Dit kan voor legitiem gebruik zijn, zoals testen, interne audits, scraping op eigen resources of contractueel toegestane extractie. Maar er bestaat ook het risico op misbruik. Het project bevat een expliciete disclaimer over juridische naleving, servicevoorwaarden en robots.txt-respect. In een professionele setting is dit fundamenteel: technische perfectie staat los van wettelijk verantwoorde toepassing.
Scrapy-achtige spiders met pauze/restart en multi-sessie
Scrapling gaat verder dan enkel fetch en parse. Het biedt een spider-framework met een API die inspeelt op Scrapy-ervaring: start_urls, asynchrone callbacks, Request/Response-objecten en een aanpak voor gelijktijdig crawlen. Hoogtepunten zijn:
- Instelbare concurrency, throttling per domein en vertragingen.
- Multi-sessie: meerdere sessietypes (HTTP, stealth, browser) combineren binnen één spider en verzoeken routeren op basis van ID.
- Pauze en hervatting via checkpoints: een crawl onderbreken en later hervatten zonder gegevens te verliezen.
- Streaming resultaten en naadloze export naar JSON/JSONL.
Voor datateams is dit relevant omdat het “kokermodellen” en ad-hoc beslissingen vermindert: scraping transformeert van een script tot een continu proces, waarbij operationele functies (beheersing van status, retries, persistentie) net zo belangrijk worden als het parser-gedeelte.
DX: CLI, shell en een knipoog naar het MCP-ecosysteem
Voor ontwikkelaars biedt Scrapling een CLI voor snelle taken, een interactieve shell zoals IPython om iteratief te werken, en een MCP (Model Context Protocol)-modus gericht op workflows met AI-tools die content willen extra-houden vóór modelinvoer. Idee: minder ruis, minder tokens, meer precisie.
Qua kwaliteit claimt Scrapling 92% testsdekking, volledige type-hints, en een Docker-image met browsers, geschikt voor CI en reproduceerbare omgevingen. Het pakket staat op PyPI onder scrapling 0.4, uitgebracht op 15 februari 2026, vereist Python 3.10 of hoger, met extra’s voor fetchers, shell en “alles-in-1”.
Bron: Scrapling