Dans l’écosystème Python, le web scraping oscille depuis des années entre deux extrêmes : d’un côté, des scripts rapides qui fonctionnent « aujourd’hui » et, de l’autre, des systèmes de crawling robustes qui se transforment en projets de maintenance continue. Au cœur de ce dilemme apparaît Scrapling, un framework conçu par Karim Shoair (D4Vinci) qui cherche à résoudre le problème auquel sont confrontés particulièrement les équipes techniques et data engineers : non pas simplement comment construire un scraper, mais comment le maintenir opérationnel face aux changements du web.

La philosophie de Scrapling est simple : les redesigns de sites web cassent les sélecteurs, les modifications dans le DOM désalignent les chemins d’accès aux données, et le vrai coût du scraping réside souvent dans la remise en état. Pour cela, le projet rassemble trois composantes en une seule bibliothèque : un parser haute performance, un mécanisme adaptatif pour repositionner les éléments lorsque le HTML change, et un framework de spiders pour faire évoluer le crawling en parallèle sans multiplier les outils.

Des benchmarks qui mettent en évidence BeautifulSoup (avec nuances)

Un des arguments souvent avancés contre Scrapling concerne ses performances de parsing. Selon le benchmark publié par le projet, pour 5 000 éléments imbriqués, Scrapling affiche en moyenne 2.02 ms, alors que BeautifulSoup avec lxml atteint environ 1 584,31 ms (soit près de 1,58 seconde). Sur le papier, cela traduit une différence d’environ 784× dans ce scénario.

Cependant, cet écart doit être nuancé : dans la même comparaison, Parsel/Scrapy se rapproche très fortement de Scrapling avec environ 2.04 ms, tandis que lxml « pur » se maintient à 2.54 ms. Ce qui indique que la différence entre BeautifulSoup et ses concurrents ne se joue pas uniquement sur la vitesse brute, mais aussi sur le choix de l’outil pour le parsing à grande échelle. En somme, la performance ne doit pas être le seul critère : l’efficacité du moteur de parsing ne fait pas tout, la logique du scraper a autant d’importance.

Scrapling présente aussi une comparaison spécifique à sa fonctionnalité « extra » : la recherche adaptative et par similarité. Sur cette tâche, la librairie obtient 2.39 ms contre 12.45 ms pour AutoScraper, ce qui représente une amélioration de plus de 5×, en particulier quand il s’agit d’identifier des éléments « ressemblants » après des modifications structurelles.

L’atout distinctif : scrap qui « se souvient » et se repositionne seul

Ce qui différencie Scrapling de ses concurrents ne se limite pas à la vitesse : c’est aussi sa capacité à résister aux changements. Le projet intègre ce qu’il nomme “suivi intelligent des éléments” (smart element tracking) : une technique qui permet de garder en mémoire le contexte d’un élément et, lorsque le site redessine son HTML, d’rélocaliser cet élément en utilisant des algorithmes de similarité plutôt que de s’appuyer exclusivement sur un sélecteur rigide.

Concrètement, cela promet une grande valeur pour des opérations réelles (catalogues, comparateurs, portails d’annonces, suivi de prix, surveillance de listings) : diminuer considérablement le travail de « dépannage » lors d’un changement de structure. Cela n’élimine pas le besoin de validation — personne ne souhaite des données « presque correctes » — mais vise à faire du maintien une exception plutôt qu’une norme, rendant le processus beaucoup plus résilient.

Trois « fetchers », une seule API : statique, stealth et dynamique

Un autre point souvent source de fragmentation dans le scraping concerne le transport. On débute généralement avec de simples requêtes HTTP, puis face à un site requérant JavaScript, on doit intégrer Playwright ; ensuite, il faut gérer des sessions persistantes, des proxies, la rotation, et la détection d’empreintes. Scrapling essaye d’unifier tout cela à travers plusieurs fetchers utilisant une interface commune :

• Fetcher : requêtes HTTP avec options pour la « falsification » d’empreintes, headers modifiables, et support pour HTTP/3 (selon la doc).
• DynamicFetcher : automatisation complète via navigateur basée sur Playwright, spécifique aux pages à chargement dynamique.
• StealthyFetcher : mode « furtif » pour scénarios où un simple HTTP ne suffit pas, en évitant la détection par des mécanismes anti-bot.

Il faut garder une lecture responsable : la documentation indique que ces outils incluent des capacités liées à la protection anti-bot (notamment face aux challenges type Cloudflare). Ces fonctionnalités peuvent avoir des usages légitimes — tests, audits internes, scraping sous contrat, ou extraction de ressources propres — mais aussi des abus potentiels. Le dépôt lui-même comporte un avertissement expliquant l’importance du respect du cadre légal, des conditions d’utilisation, et du fichier robots.txt. En milieu professionnel, il revient à l’utilisateur de s’assurer que l’usage de l’outil reste conforme aux règles en vigueur : la technique peut être brillante, mais doit s’inscrire dans une démarche responsable.

Spiders façon Scrapy, avec pause/reprise et gestion multi-sessions

Scrapling ne se limite pas à « fetch + parse ». La proposition inclut un framework de spiders avec une API rappelant Scrapy : start_urls, callbacks asynchrones, objets Request/Response, et un crawling parallèle. Parmi les fonctionnalités clés :

• Concurrence configurable avec throttling par domaine et délais personnalisés.
• Multi-sessions : gestion de différents types de sessions (HTTP, stealth, navigateur) dans une même araignée, avec routage par ID.
• Pausable et reprenables grâce à des checkpoints permettant de stopper un crawl et de le relancer sans perte de progression.
• Streaming des résultats et export intégré au format JSON/JSONL.

Pour les équipes avec des pipelines de traitement de données, cela réduit la nécessité d’intégrer de multiples outils : quand le scraping devient un processus continu plutôt qu’un script ponctuel, la gestion de l’état, la reprise, la persistance prennent autant d’importance que le parser.

Expérience développeur : CLI, shell interactif et contexte MCP

En termes d’ergonomie, Scrapling offre une CLI pour des tâches rapides, un shell interactif façon IPython pour tester et expérimenter, et un mode MCP (Model Context Protocol) destiné à faciliter les flux de travail avec des outils d’IA, permettant de prétraiter le contenu avant son ingestion par un modèle (réduire le bruit, diminuer les tokens, améliorer la précision).

Concernant la qualité du projet, Scrapling affiche un 92 % de couverture des tests et une couverture complète des hints de types, tout en proposant une image Docker avec navigateurs, prête pour l’intégration continue ou les environnements reproductibles. Sur PyPI, le paquet est disponible sous le nom de scrapling 0.4, publié le 15 février 2026, compatible avec Python 3.10 ou supérieur et accompagnée d’options pour installer les fetchers, le shell ou une version « tout-en-un ».

Source : Scrapling