Scrapy nació como un framework de código abierto para facilitar la recolección de datos estructurados desde páginas web. Desarrollado originalmente por Zyte (antes conocida como Scrapinghub) y mantenido por una activa comunidad de desarrolladores, se ha convertido hoy en una de las herramientas preferidas para proyectos de data mining, monitorización, archivado web y entrenamiento de modelos de Inteligencia Artificial.

Pero el problema no está en la herramienta en sí, sino en cómo está siendo utilizada masivamente sin control. Miles de scripts automatizados —desde laboratorios de IA hasta operadores anónimos— lanzan ataques de scraping intensivo desde IPs rotativas que saturan recursos, consumen ancho de banda y en ocasiones llegan a derribar pequeños servidores. En el centro de esta oleada silenciosa de tráfico: Scrapy.

¿Qué es Scrapy?

Scrapy es un framework escrito en Python 3.9+ que permite desarrollar arañas web (spiders) para navegar por sitios web y extraer información estructurada. Su arquitectura, basada en eventos asíncronos (gracias a Twisted), lo hace especialmente eficiente y escalable. Entre sus capacidades más destacadas están:

• Selección de datos mediante XPath y selectores CSS.
• Soporte para exportar resultados en JSON, XML o CSV.
• Shell interactiva para depurar scraping en tiempo real.
• Manejadores de cookies, autenticación, compresión, caching, spoofing de user-agent, y más.
• Middleware personalizable y extensiones para adaptar cualquier necesidad.
• Compatible con otros parsers como BeautifulSoup o lxml.

Además, Scrapy no se limita a HTML: también puede trabajar con APIs REST, archivos XML o feeds de datos.

¿Por qué está generando tantos problemas?

El scraping en sí mismo no es ilegal si se hace dentro de los términos legales y de uso del sitio web, pero el abuso ha provocado que Scrapy se vea cada vez más como un arma de doble filo.

Numerosos administradores web están reportando oleadas de tráfico desde IPs sospechosas que no respetan robots.txt, no gestionan la frecuencia de acceso y lanzan cientos de peticiones por minuto. Esto puede traducirse en:

• Picos de carga en servidores no preparados para ese tráfico.
• Aumento en los costes de ancho de banda en planes de hosting.
• Robo de contenido y estructura para ser reutilizado sin permiso.
• Complicaciones en analíticas web, al contaminar las métricas con tráfico falso.

Scrapy permite falsificar user-agents, trabajar con proxys rotativos y gestionar sesiones, lo que dificulta bloquearlo eficazmente sin herramientas avanzadas como WAFs o firewalls de aplicaciones.

¿Qué está haciendo la comunidad web para defenderse?

Cada vez más profesionales están optando por:

• Bloquear user-agents sospechosos como «Scrapy», «python-requests», «curl», etc.
• Restringir métodos HTTP poco comunes (HEAD, OPTIONS).
• Verificar IPs legítimas de bots conocidos, como Googlebot, y bloquear impostores.
• Implementar sistemas como Cloudflare WAF, reglas personalizadas en .htaccess o scripts de iptables.

Además, se están desarrollando listas negras automáticas de IPs que usan Scrapy de forma abusiva, pero el carácter distribuido del scraping lo convierte en una carrera sin fin.

Una herramienta útil… si se usa con responsabilidad

Scrapy no es el enemigo. De hecho, su diseño limpio y arquitectura modular lo hacen ideal para múltiples aplicaciones legítimas, desde la creación de datasets públicos hasta pruebas automatizadas. Pero su creciente uso en bots de IA que scrapean sin control está generando fricciones en la comunidad web.

Fuentes:

https://revistacloud.com/scrapy-framework-open-source-convertido-terror-silencioso-web/