Scrapling 是一个功能强大且灵活的 Python 网络爬虫框架，旨在解决现代网页抓取中的各种挑战。它不仅支持从简单的单次 HTTP 请求到大规模并发爬取的全场景应用，还具备卓越的“自适应”能力。其核心解析器能够学习网页结构的变化，当网站更新设计时，Scrapling 可以利用智能相似性算法自动重新定位目标元素，极大地降低了脚本维护成本。

在反爬虫绕过方面，Scrapling 内置了强大的工具，如 StealthyFetcher，能够开箱即用地面向 Cloudflare Turnstile 等高级反爬系统进行伪装，并支持 TLS 指纹模拟和 HTTP/3 协议。此外，它还提供了一个完整的 Spider 框架，支持多会话管理、自动代理轮换、爬虫状态的暂停与恢复，以及实时数据流处理。

Scrapling 同样紧跟 AI 浪潮，内置了 MCP（Model Context Protocol）服务器，允许 AI 模型（如 Claude 或 Cursor）直接调用其抓取能力，通过在传递给 AI 之前先提取目标内容，有效减少了 Token 消耗并提高了处理速度。性能测试显示，Scrapling 的解析速度远超 BeautifulSoup 等传统库。该项目采用 BSD-3-Clause 许可，要求 Python 3.10+ 环境，并提供 Docker 镜像以简化部署。