你可能不知道，当AI Agent想要从网上获取信息时，第一道难关不是"怎么抓"，而是"能不能进去"。

想象一下，你开发了一个AI Agent，它需要实时从各大网站获取商品价格、新闻资讯或者学术论文。

而现代网站为了防止机器人访问，部署了层层防护。Cloudflare的Turnstile验证、WAF防火墙、JavaScript陷阱……这些技术让传统爬虫工具瞬间失效。

而且，即便侥幸通过了验证，这些网站只需要更新一次页面布局，那些费心思编写的CSS选择器就会全部报废。网站结构一变，爬虫就得重写，这成了一个永远填不完的无底洞。

Scrapling的出现，精准击中了AI开发者的两大痛点：

一：反爬虫拦截

Scrapling内置的StealthyFetcher可以自动绕过所有类型的Cloudflare Turnstile验证，无需人工干预。它能模拟真实浏览器的指纹特征，让网站把你当成普通用户。

传统方案：手动配置代理、轮换IP、与验证码斗智斗勇

Scrapling方案：装上就能用，隐身模式全自动

二：网站结构变更

这是Scrapling最核心的创新：自适应解析技术。

它通过智能相似算法，"理解"元素的内容特征。即使网站换了布局、改了CSS类名，Scrapling依然能找到所需数据。

# 第一次抓取products = page.css('.product', auto_save=True)# 网站更新后products = page.css('.product', adaptive=True)  # 自动适应新结构

提取5000个嵌套元素，Scrapling比传统方案快774倍。

性能数据来自官方基准测试：

Scrapling不仅是一个爬虫库，更是一套完整的解决方案：

MCP Server模式内置MCP服务器，可以直接对接Claude、Cursor等AI助手。AI可以用意图描述让Scrapling自动提取目标内容，大幅减少Token消耗。

Spider框架支持并发爬取、会话管理、断点续传、代理轮换，这些企业级功能，现在用几行Python就能实现。

零代码CLI不想写代码？直接在终端输入命令就能抓取网页：

scrapling extract get 'https://example.com' content.txt

参考资料：https://github.com/D4Vinci/Scrapling