headless-web-scraping
关于
This skill provides advanced web scraping using the scrapling Python library, offering three fetcher tiers (HTTP, stealth Chromium, or full browser automation) to handle varying levels of site defenses. It enables structured data extraction via CSS selectors and DOM traversal for JavaScript-rendered pages and bot-protected sites. Use it when simpler HTTP fetching is insufficient for complex scraping scenarios.
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推荐npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/headless-web-scraping在 Claude Code 中复制并粘贴此命令以安装该技能
技能文档
Headless Web Scraping
単純な HTTP リクエストに抵抗するウェブページ — JS レンダリングされたコンテンツ、Cloudflare 保護されたサイト、動的 SPA — から、scrapling の 3 ティア fetcher アーキテクチャと CSS ベースのデータ抽出を使ってデータを抽出する。
使用タイミング
- ターゲットページが JavaScript レンダリング(SPA、React、Vue)を要求する
- サイトに anti-bot 保護がある(Cloudflare Turnstile、TLS フィンガープリンティング)
- CSS セレクタを介して複数要素の構造化抽出が必要
- 単純な
WebFetchまたはrequests.get()が空またはブロックされた応答を返す - スケールでの表データ、リンクリスト、繰り返し DOM 構造の抽出
入力
- 必須: スクレイプする URL またはターゲット URL のリスト
- 必須: 抽出するデータ(CSS セレクタ、フィールド名、ターゲット要素の記述)
- 任意: Fetcher ティア上書き(既定: サイト挙動に基づく自動選択)
- 任意: 出力フォーマット(既定: JSON; 代替: CSV、Python dict)
- 任意: リクエスト間のレート制限遅延(秒)(既定: 1)
手順
ステップ1: Fetcher ティアを選ぶ
どの scrapling fetcher がターゲットサイトの防御に合うかを判定する。
# Decision matrix:
# 1. Fetcher — static HTML, no JS, no anti-bot (fastest)
# 2. StealthyFetcher — Cloudflare/Turnstile, TLS fingerprint checks
# 3. DynamicFetcher — JS-rendered SPAs, click/scroll interactions
# Quick probe: try Fetcher first, escalate on failure
from scrapling import Fetcher
fetcher = Fetcher()
response = fetcher.get("https://example.com/target-page")
if response.status == 200 and response.get_all_text():
print("Fetcher tier sufficient")
else:
print("Escalate to StealthyFetcher or DynamicFetcher")
| Signal | Recommended Tier |
|---|---|
| Static HTML, no protection | Fetcher |
| 403/503, Cloudflare challenge page | StealthyFetcher |
| Page loads but content area is empty | DynamicFetcher |
| Need to click buttons or scroll | DynamicFetcher |
| altcha CAPTCHA present | None (cannot be automated) |
期待結果: 3 ティアのうち 1 つが特定される。ほとんどの現代サイトには、StealthyFetcher が正しい開始点。
失敗時: 3 ティアすべてがブロック応答を返すなら、サイトが altcha CAPTCHA(バイパス不能な proof-of-work チャレンジ)を使うか確認する。そうなら、制限を文書化し代わりに手動抽出指示を提供する。
ステップ2: Fetcher を設定する
選んだ fetcher を適切なオプションでセットアップする。
from scrapling import Fetcher, StealthyFetcher, DynamicFetcher
# Tier 1: Fast HTTP with TLS fingerprint impersonation
fetcher = Fetcher()
fetcher.configure(
timeout=30,
retries=3,
follow_redirects=True
)
# Tier 2: Headless Chromium with anti-detection
fetcher = StealthyFetcher()
fetcher.configure(
headless=True,
timeout=60,
network_idle=True # wait for all network requests to settle
)
# Tier 3: Full browser automation
fetcher = DynamicFetcher()
fetcher.configure(
headless=True,
timeout=90,
network_idle=True,
wait_selector="div.results" # wait for specific element before extracting
)
期待結果: Fetcher インスタンスが設定され準備できている。インスタンス化でエラーなし。StealthyFetcher と DynamicFetcher には Chromium バイナリが利用可能(scrapling が初回実行時に自動管理)。
失敗時:
playwrightまたはブラウザバイナリが見つからない --python -m playwright install chromiumを実行configure()でのタイムアウト -- タイムアウト値を増やすかネットワーク接続を確認- インポートエラー -- scrapling をインストール:
pip install scrapling
ステップ3: データを取得し抽出する
ターゲット URL にナビゲートし、CSS セレクタを使って構造化データを抽出する。
# Fetch the page
response = fetcher.get("https://example.com/target-page")
# Single element extraction
title = response.find("h1.page-title")
if title:
print(title.get_all_text())
# Multiple elements
items = response.find_all("div.result-item")
for item in items:
name = item.find("span.name")
price = item.find("span.price")
print(f"{name.get_all_text()}: {price.get_all_text()}")
# Get attribute values
links = response.find_all("a.product-link")
urls = [link.get("href") for link in links]
# Get raw HTML content of an element
detail_html = response.find("div.description").html_content
主要 API リファレンス:
| Method | Purpose |
|---|---|
response.find("selector") | First matching element |
response.find_all("selector") | All matching elements |
element.get("attr") | Attribute value (href, src, data-*) |
element.get_all_text() | All text content, recursively |
element.html_content | Raw inner HTML |
期待結果: 抽出データが可視ページコンテンツと一致する。要素は非 None で、ポピュレートされたページではテキストコンテンツが非空。
失敗時:
find()がNoneを返す -- 実際の HTML を検査(response.html_content)してセレクタを検証する; ページは予想と異なるクラス名を使うかもしれないget_all_text()から空テキスト -- コンテンツは shadow DOM または iframe 内かもしれない;wait_selectorを伴うDynamicFetcherを試す.css_first()を使わない -- これは scrapling API の一部ではない(他ライブラリとの一般的な混乱)
ステップ4: 失敗とエッジケースを扱う
CAPTCHA 検出、空応答、セッション要件のためのフォールバックロジックを実装する。
import time
def scrape_with_fallback(url, selector):
"""Try each fetcher tier in order, with CAPTCHA detection."""
tiers = [
("Fetcher", Fetcher),
("StealthyFetcher", StealthyFetcher),
("DynamicFetcher", DynamicFetcher),
]
for tier_name, tier_class in tiers:
fetcher = tier_class()
fetcher.configure(headless=True, timeout=60)
try:
response = fetcher.get(url)
except Exception as error:
print(f"{tier_name} failed: {error}")
continue
# Detect CAPTCHA / challenge pages
page_text = response.get_all_text().lower()
if "altcha" in page_text or "proof of work" in page_text:
print(f"altcha CAPTCHA detected -- cannot automate")
return None
if response.status == 403 or response.status == 503:
print(f"{tier_name} blocked (HTTP {response.status}), escalating")
continue
result = response.find(selector)
if result and result.get_all_text().strip():
return result.get_all_text()
print(f"{tier_name} returned empty content, escalating")
print("All tiers exhausted. Manual extraction required.")
return None
期待結果: 関数は成功時に抽出テキスト、すべてのティアが失敗したときに診断メッセージと共に None を返す。CAPTCHA ページは無限にリトライではなく検出され報告される。
失敗時:
- すべてのティアが 403 を返す -- サイトはすべての自動アクセスをブロックする(WIPO、TMview、一部政府データベースで一般); 手動アクセスを要求する URL として文書化
- タイムアウトエラー -- ページは遅い CDN 後ろにあるかもしれない; タイムアウトを 120s に増やす
- セッション/cookie エラー -- サイトはログインを要求するかもしれない; cookie 処理を加えるかまず認証する
ステップ5: レート制限と倫理的スクレイピング
スケールで実行する前に遅延を実装しサイトポリシーを尊重する。
import time
import urllib.robotparser
def check_robots_txt(base_url, target_path):
"""Check if scraping is allowed by robots.txt."""
rp = urllib.robotparser.RobotFileParser()
rp.set_url(f"{base_url}/robots.txt")
rp.read()
return rp.can_fetch("*", f"{base_url}{target_path}")
def scrape_urls(urls, selector, delay=1.0):
"""Scrape multiple URLs with rate limiting."""
results = []
fetcher = StealthyFetcher()
fetcher.configure(headless=True, timeout=60)
for url in urls:
response = fetcher.get(url)
data = response.find(selector)
if data:
results.append(data.get_all_text())
time.sleep(delay) # respect the server
return results
倫理的スクレイピングチェックリスト:
- スクレイピング前に
robots.txtを確認 --Disallow指令を尊重 - リクエスト間に最低 1 秒の遅延を使う
- 可能なら記述的 User-Agent でスクレイパーを識別
- 法的根拠なしに個人データをスクレイプしない
- 冗長リクエストを避けるためローカルに応答をキャッシュ
- 429(Too Many Requests)を受け取ったらすぐ停止
期待結果: スクレイピングが制御されたレートで動く。バルク操作前に robots.txt が確認される。429 応答が引き起こされない。
失敗時:
- 429 Too Many Requests -- 遅延を 3-5 秒に増やす、または停止して後で再試行
robots.txtがパスを禁じる -- 指令を尊重; オーバーライドしない- IP ban -- スクレイピングをすぐ停止; レート制限が不十分だった。アクセスが正当(パブリックデータ、ToS 許可、robots.txt 尊重)で続けねばならないなら、ネットワーク層エスカレーションには rotate-scraping-proxies を参照
バリデーション
- 正しい fetcher ティアが選ばれている(ターゲットに対して過剰または不足電力でない)
-
configure()メソッドが使われている(非推奨コンストラクタ kwargs ではなく) - CSS セレクタが実際のページ構造と一致する(ページソースに対して検証済み)
-
.find()/.find_all()API が使われている(.css_first()または他ライブラリメソッドではなく) - CAPTCHA 検出が整っている(altcha ページは報告され、リトライされない)
- マルチ URL スクレイピングにレート制限が実装されている
- バルク操作前に
robots.txtが確認される - 抽出データが非空で構造的に正しい
よくある落とし穴
.find()ではなく.css_first()を使う: scrapling は要素選択に.find()と.find_all()を使う --.css_first()は別ライブラリに属しAttributeErrorを発生させる- DynamicFetcher で開始: 常にまず
Fetcherを試して、それからエスカレートする --DynamicFetcherは完全ブラウザ起動のため 10-50 倍遅い configure()の代わりにコンストラクタ kwargs: scrapling v0.4.x はコンストラクタへのオプション渡しを非推奨にした; 常にconfigure()メソッドを使う- altcha CAPTCHA の無視: いかなる fetcher ティアも altcha proof-of-work チャレンジを解けない -- 早期に検出し手動指示にフォールバックする
- レート制限なし: サイトが 429 を返さなくても、攻撃的スクレイピングは IP ban またはサービス劣化を引き起こしうる
- 安定セレクタの仮定: ウェブサイト CSS クラスは頻繁に変わる -- 各スクレイピングキャンペーン前に現在のページソースに対してセレクタを検証する
関連スキル
- rotate-scraping-proxies -- クライアントサイドステルスが尽き、IP ban が正当な ToS 許可アクセスをブロックするときのネットワーク層エスカレーション
- use-graphql-api -- サイトが GraphQL エンドポイントを提供するときの構造化 API クエリ(スクレイピングより優先)
- serialize-data-formats -- 抽出データを JSON、CSV、または他のフォーマットに変換
- deploy-searxng -- 複数ソースから結果を集約するセルフホストサーチエンジン
- forage-solutions -- 多様なソースから情報を集めるより広いパターン
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相关推荐技能
executing-plans
设计该Skill用于当开发者提供完整实施计划时,以受控批次方式执行代码实现。它会先审阅计划并提出疑问,然后分批次执行任务(默认每批3个任务),并在批次间暂停等待审查。关键特性包括分批次执行、内置检查点和架构师审查机制,确保复杂系统实现的可控性。
requesting-code-review
设计该Skill可在完成任务、实现主要功能或合并代码前自动调度代码审查子代理,确保实现符合需求和计划。它支持通过指定git SHA范围进行精准的代码变更审查,帮助开发者在关键节点及时发现潜在问题。核心原则是"早审查、勤审查",适用于开发流程的各个关键阶段。
connect-mcp-server
设计这个Skill指导开发者如何将MCP服务器连接到Claude Code,支持HTTP、stdio和SSE三种传输协议。它涵盖了从安装配置到认证安全的完整流程,适用于集成GitHub、Notion、数据库等外部服务。当开发者需要添加集成、配置外部工具或提及MCP相关功能时,这个Skill能提供实用的操作指南。
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设计该Skill帮助开发者根据任务特性选择Claude Code的Web或CLI界面,并指导如何在两种环境间无缝迁移会话。它能分析任务复杂度、迭代需求等要素,推荐最优工作界面和工作流。关键特性包括会话状态管理、环境切换指导和上下文优化建议。
