--- title: "Scrapy gegen Pyspider: Was ist besser für Web Scraping?" slug: scrapy-vs-pyspider date: 2025-06-10T06:44:34+00:00 modified: 2026-04-20T11:21:57+00:00 permalink: https://brightdata.de/blog/web-data-de/scrapy-vs-pyspider type: blog --- [ Blog ](https://brightdata.de/blog "Blog") / [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) [Web Data](https://brightdata.de/blog/web-data-de) # Scrapy gegen Pyspider: Was ist besser für Web Scraping? Vergleichen Sie Scrapy gegen Pyspider für Web Scraping und wählen Sie das beste Tool für Ihre Web Scraping Bedürfnisse. 11 min lesen [ ![Federico Trotta](https://media.brightdata.de/2024/12/Federico-50x50.jpg) ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) [Federico Trotta Technical Writer ](https://brightdata.com/blog/authors/federico-trotta) ![Scrapy vs Pyspider blog image](https://media.brightdata.de/2025/02/Scrapy-vs-Requests-blog-image-1.svg) In diesem Scrapy vs Pyspider Leitfaden werden Sie lernen: - Was Scrapy und Pyspider sind - Ein Vergleich zwischen Scrapy und Pyspider für Web Scraping - Wie man sowohl Scrapy als auch Pyspider für Web Scraping verwendet - Gemeinsame Einschränkungen von Scrapy und Pyspider bei Web-Scraping-Szenarien Lasst uns eintauchen! ## Was ist Scrapy? [Scrapy](https://scrapy.org/) ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Framework für Web-Scraping. Sein Hauptziel ist es, Daten aus Websites schnell und effizient zu extrahieren. Im Detail ermöglicht es Ihnen,: - Definieren Sie, wie Sie auf einer oder mehreren Webseiten navigieren und Informationen sammeln können. - Handhabung von Aspekten wie HTTP-Anfragen, Linkverfolgung und Datenextraktion. - Vermeiden Sie Sperrungen, indem Sie die Anforderungsgeschwindigkeit durch Drosselung und asynchrone Anforderungen anpassen. - Verwalten Sie Proxies und [Proxy-Rotation](/blog/wie/how-to-rotate-an-ip-address) über benutzerdefinierte Middleware oder die [`scrapy-rotating-proxies-Bibliothek`](https://pypi.org/project/scrapy-rotating-proxies/). ## Was ist Pyspider? [Pyspider](https://docs.pyspider.org/en/latest/) ist ein in Python geschriebenes Open-Source-Webcrawling-Framework. Es wurde entwickelt, um Daten aus Websites mit Leichtigkeit und Flexibilität zu extrahieren, und ermöglicht es Ihnen,: - Definieren Sie, wie Sie durch eine oder mehrere Webseiten navigieren und Informationen über die Befehlszeilenschnittstelle (CLI) oder eine benutzerfreundliche Webschnittstelle abrufen können. - Behandlung von Aspekten wie Aufgabenplanung, Wiederholungen und Datenspeicherung. - Begrenzen Sie Blöcke, indem Sie verteiltes Crawling und priorisierte Aufgaben unterstützen. - Verwalten Sie komplexe Workflows und Datenverarbeitung mit integrierter Unterstützung für Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangen. ## Scrapy vs. Pyspider: Funktionsvergleich für Web Scraping Nachdem Sie nun gelernt haben, was Scrapy und Pyspider sind, ist es an der Zeit, sie für Web Scraping zu vergleichen: **Merkmal****Scrapy****Pyspider****Anwendungsfall**Groß angelegte und komplexe Scraping-ProjekteGeplante Scraping-Aufgaben**Scraping-Verwaltung**CLICLI und UI**Parsing-Methoden**XPath und CSS-SelektorenCSS-Selektoren**Speicherung von Daten**Kann Daten in CSVs und andere Dateiformate exportierenAutomatisches Speichern der Daten in der Datenbank**Wiederholung**Erfordert manuellen Eingriff zur WiederholungVersucht automatisch, fehlgeschlagene Aufgaben zu wiederholen**Aufgaben-Planung**Benötigt externe IntegrationenNativ unterstützt**Proxy-Rotation**Unterstützt Proxy-Rotation über MiddlewaresErfordert manuellen Eingriff**Gemeinschaft**Hige Community, derzeit mit mehr als [54k GitHub-Sternen](https://github.com/scrapy/scrapy), die aktiv dazu beiträgtRiesige Gemeinschaft, derzeit mit mehr als [16k GitHub-Sternen](https://github.com/binux/pyspider), aber archiviert seit 11. Juni 2024Die obige Vergleichstabelle Scrapy vs. Pyspider zeigt, dass diese beiden Bibliotheken ähnlich sind. Die wichtigsten Unterschiede auf hohem Niveau sind: - Scrapy kann nur über die CLI verwendet werden, während Pyspider auch eine Benutzeroberfläche bietet. - Scrapy kann [XPath- und CSS-Selektoren](/blog/web-data-de/xpath-vs-css-selectors) parsen, während Pyspider nur CSS-Selektoren unterstützt. - Scrapy unterstützt automatisch die Proxy-Rotation über eine eigene Middleware-Logik. Was jedoch wirklich wichtig ist, ist die Tatsache, dass [Pyspider nicht mehr unterstützt wird](https://github.com/binux/pyspider): ![Pyspider archiviertes GitHub-Repository](https://media.brightdata.de/2025/02/Pyspider-archived-GitHub-repository.png)## Scrapy gegen Pyspider: Direkter Scraping-Vergleich Nach dem Vergleich zwischen Scrapy und Pyspider haben Sie erfahren, dass diese beiden Frameworks ähnliche Web-Scraping-Funktionen bieten. Aus diesem Grund ist der beste Weg, sie zu vergleichen, ein konkretes Programmierbeispiel. Die nächsten beiden Abschnitte zeigen Ihnen, wie Sie Scrapy und Pyspider verwenden, um dieselbe Website zu scrapen. Im Einzelnen wird die Zielseite die [Seite “Hokey Teams” aus Scrape This Site](https://www.scrapethissite.com/pages/forms/) sein. Sie enthält Eishockeydaten in Tabellenform: ![Die abzurufenden Tabellendaten](https://media.brightdata.de/2025/02/The-tabular-data-to-scrape.png)Das Ziel dieser Abschnitte ist es, alle Daten aus der Tabelle abzurufen und sie lokal zu speichern. Mal sehen, wie das geht! ## Wie man Scrapy für Web Scraping verwendet In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie Scrapy verwenden, um alle Daten aus der von der Ziel-Website bereitgestellten Tabelle abzurufen. ### Anforderungen Um diesem Tutorial zu folgen, müssen Sie [Python 3.7](https://www.python.org/downloads/) oder höher auf Ihrem Rechner installiert haben. ### Schritt 1: Einrichten der Umgebung und Installieren von Abhängigkeiten Angenommen, Sie nennen den Hauptordner Ihres Projekts `hockey_scraper/`. Am Ende dieses Schritts wird der Ordner die folgende Struktur haben: ```none hockey_scraper/ └── venv/ ``` Sie können das Verzeichnis `venv/` [virtual environment](https://docs.python.org/3/library/venv.html) wie folgt erstellen: ```none python -m venv venv ``` Um es zu aktivieren, führen Sie unter Windows aus: ```none venvScriptsactivate ``` Unter macOS/Linux führen Sie entsprechend aus: ```none source venv/bin/activate ``` Jetzt können Sie Scrapy mit installieren: ```none pip install scrapy ``` ### Schritt 2: Ein neues Projekt starten Nun können Sie ein neues Scrapy-Projekt starten. Geben Sie im Hauptordner `hockey_scraper/` ein: ```none scrapy startproject hockey ``` Mit diesem Befehl erstellt Scrapy einen `Hockey/Ordner`. Darin werden automatisch alle benötigten Dateien erstellt. Dies ist die resultierende Ordnerstruktur: ```none hockey_scraper/ ├── hockey/ # Main Scrapy project folder │ ├── __init__.py │ ├── items.py # Defines the data structure for scraped items │ ├── middlewares.py # Custom middlewares │ ├── pipelines.py # Handles post-processing of scraped data │ ├── settings.py # Project settings │ └── spiders/ # Folder for all spiders ├── venv/ └── scrapy.cfg # Scrapy configuration file ``` ### Schritt #3: Erzeugen Sie die Spinne Um einen neuen Spider zu erzeugen, der die Ziel-Website crawlt, gehen Sie zunächst in den Ordner `hockey/`: ```none cd hockey ``` Erzeugen Sie dann eine neue Spinne mit: ```none scrapy genspider data https://www.scrapethissite.com/pages/forms/ ``` In diesem Skript steht `data` für den Namen des Spiders. Scrapy erstellt automatisch eine Datei `data.py` im Ordner `spiders/`. Diese Datei enthält die erforderliche Scraping-Logik, um die Daten des Hokey-Teams abzurufen. ### Schritt #4: Definieren Sie die Scraping-Logik Sie können nun die Scraping-Logik codieren. Sehen Sie sich zunächst die Tabelle mit den gewünschten Daten in Ihrem Browser an. Sie können sehen, dass die Daten in einem `.table-Element` enthalten sind: ![Die Tabellenklasse in der HTML n der HTML-Code der Zielwebseite](https://media.brightdata.de/2025/02/The-table-class-in-the-HTML-n-the-HTML-code-of-the-target-web-page.png)Um alle Daten zu erhalten, schreiben Sie den folgenden Code in die Datei `data.py`: ```none import scrapy class DataSpider(scrapy.Spider): name = "data" allowed_domains = ["www.scrapethissite.com"] start_urls = ["https://www.scrapethissite.com/pages/forms/"] def parse(self, response): for row in response.css("table.table tr"): yield { "name": row.css("td.name::text").get(), "year": row.css("td.year::text").get(), "wins": row.css("td.wins::text").get(), "losses": row.css("td.losses::text").get(), "ot_losses": row.css("td.ot-losses::text").get(), "pct": row.css("td.pct::text").get(), "gf": row.css("td.gf::text").get(), "ga": row.css("td.ga::text").get(), "diff": row.css("td.diff::text").get(), } ``` Beachten Sie, dass die Variablen `name`, `allowed_domains` und `start_urls` im vorherigen Schritt automatisch von Scrapy erstellt wurden. Auch die `parse()` -Methode wurde von Scrapy automatisch erstellt. Sie müssen in diesem Schritt also nur noch die Scraping-Logik hinzufügen, die sich unter der `for-Schleife` befindet. Im Einzelnen sucht die Methode `response.css()` nach der Tabelle. Dann durchläuft der Code alle Zeilen der Tabelle und ruft die Daten ab. ### Schritt 5: Starten Sie den Crawler und speichern Sie die Daten in einer CSV-Datei Um den Crawler zu starten und die gesammelten Daten in einer CSV-Datei zu speichern, geben Sie Folgendes ein: ```none scrapy crawl data -o output.csv ``` Mit diesem Code kann Scrapy: - Führt die Datei `data.py` aus, die die Scraping-Logik enthält - Speichert die ausgewerteten Daten in einer CSV-Datei namens `output.csv` Die erwartete `output.csv-Datei`, die vom Scraper erzeugt wird, lautet: ![Die erwartete CSV-Datei](https://media.brightdata.de/2025/02/The-expected-CSV-file.png)Beachten Sie, dass diese Art der Verwendung von Scrapy die kürzeste ist, aber nicht die einzige. Scrapy bietet verschiedene Anpassungen und Einstellungen, und Sie können mehr darüber in unserem Artikel über [Scrapy vs. Requests](/blog/web-data-de/scrapy-vs-requests) erfahren. ## Wie man Pyspider für Web Scraping verwendet Sehen Sie sich an, wie Sie mit Pyspider die gleiche Ziel-Website scrapen können. ### Anforderungen Pyspider unterstützt [Python 3.6](https://github.com/binux/pyspider/releases/tag/v0.3.9) als die neueste Version. Wenn Sie spätere Python-Versionen installiert haben, lesen Sie den folgenden Schritt, um zu erfahren, wie Sie die Version 3.6 verwenden können. ### Schritt 1: Einrichten der Umgebung und Installieren von Abhängigkeiten Angenommen, Sie nennen den Hauptordner Ihres Projekts `hockey_scraper/`. Wenn Sie Python 3.7 oder höher haben, installieren Sie [`pyenv`](https://github.com/pyenv/pyenv), um Python 3.6 zu erhalten. Verwenden Sie `pyenv`, um Python 3.6 mit diesem Befehl zu installieren: ```none pyenv install 3.6.15 ``` Dann machen Sie es zur lokalen Version von Python, so dass Sie nicht das ganze System mit einer anderen Version beeinflussen: ```none pyenv local 3.6.15 ``` Um sicherzugehen, dass alles in Ordnung ist, überprüfen Sie die Python-Version: ```none python --version ``` Das Ergebnis muss sein: ```none Python 3.6.15 ``` Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung, indem Sie die richtige Python-Version auswählen: ```none python3.6 -m venv venv ``` Aktivieren Sie die virtuelle Umgebung wie im vorigen Kapitel dieses Handbuchs beschrieben. Jetzt können Sie Pyspider mit installieren: ```none pip install pyspider ``` Um die Benutzeroberfläche zu starten, führen Sie: ```none pyspider ``` Beachten Sie, dass Sie, da dieses Repository archiviert ist und Sie Python 3.6 verwenden, einige Fehler erhalten werden. Um diese zu beheben, müssen Sie möglicherweise die folgenden Bibliotheken installieren: ```none pip install tornado==4.5.3 requests==2.25.1 ``` Möglicherweise erhalten Sie auch andere Fehler im Zusammenhang mit der Datei `webdav.py`. Suchen Sie nach der Datei und beheben Sie die folgenden Fehler: - Benennen Sie in der Klasse `ScriptProvider()` die Methode `getResourceInst()` in `get_resource_inst()` um `.` - Suchen Sie am Ende der Datei nach der Variable `config = DEFAULT_CONFIG.copy()` und ändern Sie den gesamten nachfolgenden Code in: ```none config = DEFAULT_CONFIG.copy() config.update({ "mount_path": "/dav", "provider_mapping": { "/": ScriptProvider(app) }, "domaincontroller": NeedAuthController(app), "verbose": 1 if app.debug else 0, "dir_browser": {"davmount": False, "enable": True, "msmount": False, "response_trailer": ""}, }) dav_app = WsgiDAVApp(config) ``` Die Web-UI von pyspider sollte nun starten können. Rufen Sie `http://localhost:5000/` in Ihrem Browser auf, und Sie sollten das hier sehen: ![Die Pyspider-Benutzeroberfläche](https://media.brightdata.de/2025/02/The-Pyspider-UI.png)### Schritt 2: Erstellen Sie ein neues Projekt Klicken Sie auf “Erstellen”, um ein neues Projekt anzulegen, und füllen Sie die Felder aus: ![](https://paper-attachments.dropboxusercontent.com/s_BFA25F7C0A587E52901B1A4A98955562FCC483AF971497BFA62E16942D814EFB_1739373323782_image.png) - Wählen Sie einen Projektnamen Ihrer Wahl, zum Beispiel `Hockey_scraper`. - `Setzen Sie https://www.scrapethissite.com/pages/forms/` in das Feld Start-URL(s). Dies sollte das Ergebnis sein: ![Das Ergebnis der Projekterstellung in Pyspider](https://media.brightdata.de/2025/02/The-result-of-the-project-creation-in-Pyspider.png)### Schritt #3: Definieren Sie die Scraping-Logik Implementieren Sie die Scraping-Logik, indem Sie den Python-Code direkt im Editor im rechten Teil der Benutzeroberfläche schreiben: ```none from pyspider.libs.base_handler import * class Handler(BaseHandler): crawl_config = {} @every(minutes=24 * 60) def on_start(self): self.crawl("https://www.scrapethissite.com/pages/forms/", callback=self.index_page) @config(age=10 * 24 * 60 * 60) def index_page(self, response): for each in response.doc("table.table tr").items(): self.crawl(each.attr.href, callback=self.detail_page) @config(priority=2) def detail_page(self, response): return { "name": row.css("td.name::text").get(), "year": row.css("td.year::text").get(), "wins": row.css("td.wins::text").get(), "losses": row.css("td.losses::text").get(), "ot_losses": row.css("td.ot-losses::text").get(), "pct": row.css("td.pct::text").get(), "gf": row.css("td.gf::text").get(), "ga": row.css("td.ga::text").get(), "diff": row.css("td.diff::text").get(), } ``` Die Änderungen gegenüber dem Standardcode sind wie folgt - Die Methode `response.doc()` sucht nach der Zieltabelle. - `detail_page()` gibt die Zeilen zurück, die über die Methode `row.css()` abgefangen werden. Klicken Sie auf “Speichern” und “Ausführen”, um den Scraping-Prozess zu starten. Die resultierenden Daten sind ähnlich wie die, die Sie mit Scrapy erhalten haben. Großartig! Sie wissen jetzt, wie Sie Scrapy und Pyspider für Web Scraping verwenden können. ## Scrapy gegen Pyspider: Welches soll man verwenden? Der Vergleich zwischen Scrapy und Pyspider hat gezeigt, wie man sie benutzt, aber welcher ist besser? Zeit, das herauszufinden! Wählen Sie Scrapy: - Für Hochleistungsprojekte, die paralleles Crawling und erweiterte Funktionen wie Drosselung benötigen. - Wenn Sie Ihr Scraping mit externen Pipelines oder anderen Tools integrieren müssen. - Wenn Sie mit CLI und Web Scraping Szenarien vertraut sind und ein aktuelles Framework bevorzugen. Wählen Sie Pyspider, wenn: - Sie bevorzugen die Verwendung einer Benutzeroberfläche anstelle der CLI. - Sie möchten mit einem verteilten System arbeiten und bevorzugen einfache Konfigurationen. - Sie wollen [Scraping-Aufgaben einplanen](https://docs.pyspider.org/en/latest/About-Tasks/#schedule). Wie immer gibt es keinen endgültigen Sieger – das beste Scraping-Tool hängt ganz von Ihren spezifischen Anforderungen und Ihrem Anwendungsfall ab. ## Beschränkungen von Scrapy und Pyspider Scrapy und Pyspider sind leistungsstarke Frameworks für Web-Scraping, aber sie haben ihre Grenzen. Erstens haben sie Probleme mit dem [Scrapen von Websites mit dynamischen Inhalten](/blog/wie/scrape-dynamic-websites-python), die JavaScript für das Rendering oder den Datenabruf verwenden. Beide können zwar erweitert werden, um JavaScript-gestützte Websites zu scrapen, sind aber in dieser Hinsicht von Natur aus eingeschränkt. Dies macht sie auch anfälliger für [gängige Anti-Scraping-Maßnahmen](/blog/web-data-de/anti-scraping-techniques). Außerdem unterliegen diese beiden Frameworks [IP-Sperren](/blog/proxy-101/how-to-bypass-an-ip-ban), da sie viele automatische Anfragen stellen. Diese können Ratenbegrenzer auslösen, was dazu führt, dass Ihre IP auf eine schwarze Liste gesetzt wird. Eine Lösung, um zu verhindern, dass Ihre IP gesperrt wird, besteht darin, [Proxys in Ihren Code zu integrieren](/integration). Zur Proxy-Rotation siehe unsere Anleitung [zur Verwendung von Proxies zur Rotation von IP-Adressen in Python](/blog/wie/python-ip-rotation). Wenn Sie auf der Suche nach zuverlässigen Proxy-Servern sind, sollten Sie bedenken, dass das Proxy-Netzwerk von Bright Data das Vertrauen von Fortune-500-Unternehmen und über 20.000 Kunden weltweit genießt. Dieses umfangreiche Netzwerk umfasst: - [**Rechenzentrums-Proxys**](/proxy-types/datacenter-proxies): Über 770.000 Rechenzentrums-IPs. - [**Wohnsitz-Proxys**](/proxy-types/residential-proxies): Über 400M+ monthly private IPs in mehr als 195 Ländern. - [**ISP-Proxys**](/proxy-types/isp-proxies): Über 700.000 ISP-IPs. ## Schlussfolgerung In diesem Blogbeitrag über Scrapy und Pyspider haben Sie die Rolle der beiden Bibliotheken beim Web-Scraping kennengelernt. Sie haben ihre Funktionen für die Datenextraktion erforscht und ihre Leistung in einem realen Paginierungsszenario verglichen. Pyspider bietet eine freundliche Benutzeroberfläche, ist aber leider veraltet. Scrapy hingegen ist für große Projekte nützlich, da es die meisten der für strukturiertes Scraping benötigten Werkzeuge bietet und die zugrunde liegende Technologie mit den neuesten Python-Versionen auf dem neuesten Stand ist. Sie haben auch deren Grenzen entdeckt, wie etwa mögliche IP-Sperren. Glücklicherweise lassen sich diese Herausforderungen [mit Proxys](/proxy-types) oder speziellen Web Scraping-Lösungen wie der [Web Scraper API](/products/web-scraper) von Bright Data überwinden. Diese auf Scraping ausgerichtete API lässt sich nahtlos mit Scrapy, Pyspider und jedem anderen HTTP-Client oder Web-Scraping-Tool integrieren und ermöglicht eine uneingeschränkte Datenextraktion. Erstellen Sie noch heute ein kostenloses Bright Data-Konto und erkunden Sie unsere Proxy- und Scraper-APIs! Vertrieb kontaktierenGratis testen![google social icon](/wp-content/themes/brightdata/assets/images/ic_google.svg) Inhaltsverzeichnis Dedicated Scraper APIs & No-Code Scrapers Over 1000 scrapers for all popular domains. Simplify your web scraping. [See pricing](/pricing/web-scraper "See pricing") Just want data? Skip scraping. Hundreds of ready-to-use datasets from all popular domains. [See pricing](/pricing/datasets "See pricing") [ ](https://news.ycombinator.com/submitlink?t=Scrapy+gegen+Pyspider%3A+Was+ist+besser+f%C3%BCr+Web+Scraping%3F&u=https://brightdata.de/blog/web-data-de/scrapy-vs-pyspider) [ ](https://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&title=Scrapy+gegen+Pyspider%3A+Was+ist+besser+f%C3%BCr+Web+Scraping%3F&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/scrapy-vs-pyspider) [ ](http://www.reddit.com/submit?title=Scrapy+gegen+Pyspider%3A+Was+ist+besser+f%C3%BCr+Web+Scraping%3F&url=https://brightdata.de/blog/web-data-de/scrapy-vs-pyspider) ## Das könnte Sie auch interessieren [ ![OpenHuman with Bright Data](https://media.brightdata.de/2026/09/OpenHuman-with-Bright-Data.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data "Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI") [AI ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Produktionsreifer Web-Zugriff in OpenHuman über die Bright Data CLI Integrieren Sie die Bright Data CLI mit OpenHuman, um produktionsreifen Web-Zugriff und Datenerhebung für KI-Agenten zu ermöglichen. 09-Sep-2026 12 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/openhuman-with-bright-data) [ ![Multimodal Web Scraping with MiniMax](https://media.brightdata.de/2026/09/Multimodal-Web-Scraping-with-MiniMax.png) ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax "Multimodales Web-Scraping mit MiniMax") [Web Data ![Antonello Zanini](https://media.brightdata.de/2022/12/Antonello-Zanini-2-50x50.jpg) Antonello Zanini Technical Writer ### Multimodales Web-Scraping mit MiniMax Kombinieren Sie Bright Data Web Unlocker mit MiniMax M3 Vision, um strukturierte Daten aus Bildern und Webseiten-Screenshots zu extrahieren. 09-Sep-2026 4 min lesen ](https://brightdata.de/blog/web-data-de/multimodal-web-scraping-with-minimax) [ ![The 10 Best CLI Tools for Codex in 2026](https://media.brightdata.de/2026/08/The-10-Best-CLI-Tools-for-Codex-in-2026.png) ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex "Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet") [AI ![Daniel Shashko](https://media.brightdata.de/2022/04/Daniel-Shashko-2-50x50.png) Daniel Shashko Web Data & AI Expert ### Die 10 besten CLI-Tools für Codex im Jahr 2026 – Getestet & Bewertet Die 10 CLI-Tools, die Codex schneller und leistungsfähiger machen, beginnend mit dem Bright Data CLI für echten Web-Zugriff aus der Sandbox heraus. 06-Sep-2026 20 min lesen ](https://brightdata.de/blog/ai/best-cli-tools-for-codex)