Каждое руководство в духе «Scrapy vs. Selenium» в интернете повторяет одно и то же: Scrapy быстрее, Selenium умеет работать с JavaScript, выбирайте, что вам ближе. В целом это верно, но универсальные заявления вроде «столько-то страниц в минуту» почти всегда вводят в заблуждение. Реальная производительность зависит от целевого сайта, сети, параллелизма, жизненного цикла браузера, ожиданий и антибот-защит.
В этом материале я сравниваю именно архитектуру и рабочие компромиссы, которые действительно важны от проекта к проекту. Еще я разберу то, что обычно опускают: как браузерная автоматизация меняет модель потребления ресурсов, почему выборочный рендеринг часто лучше полного обхода через браузер и когда управляемый API для извлечения данных оказывается полезнее, чем любой из этих фреймворков.
Короткий вывод: Scrapy против Selenium в 2026 году
Если совсем кратко: Scrapy выигрывает по скорости, масштабу и экономии ресурсов, когда речь идет о серверной отрисовке. Selenium выигрывает там, где нужен настоящий браузер с настоящими действиями — кликать, вводить текст, ждать появления модального окна. Ни один из них сам по себе не идеален против современных антибот-механизмов, а Playwright тихо забрал на себя большую часть сценариев, ради которых раньше выбирали Selenium.
Вот матрица выбора, которой я действительно пользуюсь:
| Ваша ситуация | Что выбрать |
|---|---|
| Статические или серверно-рендеренные страницы, большой объем | Scrapy |
| SPA с тяжелым JS, логинами, кликами и многошаговыми сценариями | Selenium или Playwright |
| Смешанный сайт — в основном статический, но есть JS-разделы | Гибрид Scrapy + Playwright |
| Известные URL, нужна только структурированная выгрузка, минимум поддержки | AI API для извлечения данных (Thunderbit и аналоги) |
На середину 2026 года Scrapy 2.17.0 уже доступен, Selenium 4 продолжает расширять поддержку WebDriver BiDi, а scrapy-playwright дает поддерживаемый способ отправлять отдельные запросы Scrapy через браузер. Держите эту матрицу в голове — дальше я объясню, почему она работает.
Что такое Scrapy и Selenium и почему разработчики до сих пор их сравнивают
Сравнивать Scrapy и Selenium — это немного как сравнивать грузовик и легковую машину. Оба перевозят вас из точки A в точку B, но один создавался для эффективной перевозки больших объемов, а другой — для управления человеком, которому важно взаимодействовать с дорогой. Спор не утихает потому, что оба инструмента могут собирать данные — просто они сделаны под разные задачи, и многие команды выбирают не тот инструмент, а потом уже понимают ошибку.
Scrapy: асинхронный движок обхода
Scrapy — это Python-фреймворк, построенный на событийной неблокирующей модели ввода-вывода Twisted. Это не браузер — и никогда им не был. Он просто отправляет HTTP-запросы и разбирает HTML, который приходит в ответ. В этом и весь смысл. Поскольку Scrapy не должен ждать, пока браузер что-то отрисует, он способен одновременно обрабатывать десятки запросов без блокировок.
Из коробки Scrapy поставляется с пауками, конвейерами обработки данных, экспортерами фидов, middleware для повторных попыток и ограничением скорости. Это не тот фреймворк, где нужно собирать все с нуля: большая часть производственных задач уже предусмотрена. В документации по архитектуре расписаны Engine, Scheduler, Downloader и Item Pipeline как отдельные взаимозаменяемые компоненты — именно поэтому фреймворк так хорошо выдержал проверку временем: его можно расширять без переписывания ядра.
Но есть и ограничение: без браузера нет выполнения JavaScript. Если данные подгружаются через client-side fetch уже после рендеринга страницы, Scrapy их просто не увидит. Он видит только исходный HTML — и точка.
Selenium: браузер, которым можно управлять программно
Selenium управляет настоящими браузерами — Chrome, Firefox, Edge — через протокол W3C WebDriver, то есть через стандартизированную спецификацию, которая делает Selenium независимым и от языка, и от браузера. Он рендерит JavaScript, выполняет AJAX-запросы и может кликать, скроллить и печатать почти так же, как это сделал бы человек.
Именно поэтому Selenium — хороший выбор для задач, завязанных на взаимодействие: многошаговые логины, мастера настройки, бесконечная прокрутка, выпадающие меню, которые запускают API-вызовы. Но каждая такая браузерная сессия тяжелая. В рекомендациях Selenium Grid по размеру инсталляции советуют закладывать примерно 1 ГБ RAM на одну браузерную сессию хотя бы для планирования — и это еще до учета нагрузки на CPU от самого рендеринга страниц.
Есть еще одна особенность, которая постоянно сбивает людей с толку: завершение загрузки страницы не означает, что интерфейс уже готов. В документации Selenium отдельно предупреждают, что смешивать implicit и explicit waits не стоит, потому что таймауты начинают вести себя непредсказуемо. Если ваш Selenium-скрипт работает нестабильно, чаще всего причина именно в этом.
Scrapy против Selenium: производительность без выдуманных универсальных чисел
Надежный бенчмарк должен раскрывать целевые страницы, состояние кэша, сетевые условия, уровень параллелизма, стратегию повторного использования браузера, условия ожидания и полный код. Без этого все цифры «страниц в минуту» — это маркетинг, а не доказательство. Но архитектурное сравнение все равно полезно:
| Характеристика нагрузки | Scrapy | Selenium | Scrapy-Playwright |
|---|---|---|---|
| HTML с серверной отрисовкой | Прямой HTTP-путь | Полный путь через браузер | Использует прямой путь Scrapy |
| Контент, рендерящийся JavaScript | Нужен дополнительный рендерер | Нативное выполнение в браузере | Выборочный рендеринг через браузер |
| Модель параллелизма | Асинхронный планировщик запросов | Браузерные сессии под управлением вашего кода или Grid | Планировщик Scrapy + browser contexts |
| Потребление ресурсов | Без накладных расходов на рендеринг браузером | Нагрузка на CPU и память из-за браузера | Расходы браузера только для отмеченных запросов |
| Лучший способ измерения | Элементы в минуту при безопасном уровне ошибок | Завершенные сценарии в минуту при безопасном уровне ошибок | Отдельно измерять throughput для статических и отрендеренных запросов |
Параметр concurrent requests в Scrapy — это верхняя граница, а не обещание конкретной пропускной способности. Фактическая скорость определяется задержкой сети, лимитами по домену, троттлингом, повторными попытками, размером ответа, стоимостью парсинга и допустимым темпом запросов со стороны сайта. Selenium может переиспользовать браузерную сессию, так что он не ограничен одной новой сессией на страницу, но каждая активная сессия все равно рендерит браузерное окружение и выполняет код.
Гибридная модель привлекательна тем, что обычные запросы идут через HTTP-путь Scrapy, а в браузер отправляются только те страницы, где действительно нужен рендеринг. Обычно это снижает нагрузку на браузер, но не делает систему автоматически быстрее: статический и рендеренный путь нужно мерить отдельно, учитывать ошибки и повторы, а параллелизм настраивать с оглядкой и на безопасность для сайта, и на доступную память.
Ключевые различия, которые влияют на выбор
Скорость — не единственный фактор. Когда вы используете это в продакшене, не менее важны и другие практические вещи.
Рендеринг JavaScript и динамический контент
Scrapy сам по себе не видит то, что отрисовывается на клиенте. Selenium видит все, потому что это настоящий браузер. Промежуточный вариант — Scrapy-Splash (старый, на Lua) и scrapy-playwright (современный, рекомендуемый) — позволяет выборочно рендерить JS внутри цикла обхода Scrapy, вместо того чтобы гонять каждый запрос через полноценный браузер. Если 80–90% целевых страниц — это обычный HTML, а JS нужен лишь на нескольких страницах, выборочный рендеринг — очевидное решение. Прогонять вообще все страницы через браузер только потому, что некоторые из них этого требуют, — пустая трата ресурсов.
Масштабирование и параллелизм
Масштабировать Scrapy с 1 000 страниц до 1 000 000 — это в первую очередь вопрос ресурсов и инфраструктуры: увеличить число одновременных запросов, возможно распределить нагрузку между воркерами через Redis. Масштабирование Selenium означает линейно добавлять браузерные инстансы, а значит линейно добавлять RAM и CPU, то есть вы превращаетесь в оператора браузерной фермы с Selenium Grid и начинаете решать вопросы восстановления после падений. Дело не в том, что Selenium не масштабируется, а в том, что его масштабирование — это полноценный инфраструктурный проект, а не просто изменение настроек.
Конвейеры данных и экспорт
Item pipeline в Scrapy — это встроенный механизм для валидации, дедупликации и экспорта в JSON, CSV или базу данных. Selenium ничего подобного не дает: сериализацию и хранение данных вам придется писать самостоятельно. Если качество данных и интеграция с последующими системами для вас важны, у Scrapy здесь серьезное преимущество, которое достается почти бесплатно.
Поддержка и долгосрочная стабильность
Есть один повторяющийся паттерн: пауки Scrapy обычно стареют вполне нормально, потому что middleware-архитектура задает структуру. Selenium-скрипты чаще становятся хрупкими — обновления браузера ломают драйверы, проблемы с таймингом приводят к нестабильным запускам, а любое изменение DOM заставляет переписывать селекторы. Я не раз видел, как разработчики на форумах прямо пишут, что Selenium-скрейпер «не выглядит лучшим выбором для того, что мы собираемся продавать клиенту», и, честно говоря, это здравое чувство, если проект должен прожить больше нескольких месяцев без серьезных правок.
Проверка на антибот-защиту: как каждый инструмент выглядит на фоне защит 2026 года
Это та часть, которую почти все другие сравнения сглаживают, хотя именно она в итоге решает, будет ли ваш скрейпер работать вообще. Ни Scrapy, ни Selenium не создавались с учетом современной антибот-инфраструктуры, и делать вид, что это не так, — верный способ получить неприятный сюрприз в продакшене.
| Уровень защиты | Scrapy | Selenium | Scrapy-Playwright | Thunderbit API |
|---|---|---|---|---|
| Рендеринг JS | ❌ Нужен middleware | ✅ | ✅ | ✅ Встроено |
| TLS fingerprint | ⚠️ Обнаруживается | ⚠️ Обнаруживается | ⚠️ Лучше, но не решает проблему полностью | ✅ Обрабатывается |
| Решение CAPTCHA | ❌ Вручную | ❌ Вручную | ❌ Вручную | ✅ Встроено |
| Ротация при rate-limit | ⚠️ Прокси своими силами | ⚠️ Прокси своими силами | ⚠️ Прокси своими силами | ✅ Управляется сервисом |
Scrapy проваливает проверки по browser fingerprint буквально сразу, потому что браузера как такового у него нет — это просто HTTP-клиент, и многие антибот-поставщики сразу помечают такой трафик как не похожий на трафик реального браузера. Selenium проходит базовые JS-проверки, потому что он и есть реальный браузер, но его можно вычислить по сигналам вроде navigator.webdriver — это стандартизированный флаг, который становится true при автоматизации. Патчи вроде undetected-chromedriver пытаются маскировать это, но по сути играют в «ударь крота» против систем обнаружения, которые регулярно обновляют сигнатуры.
Гонка вооружений в stealth-режиме и почему самоделки нестабильны
Вот неудобная правда про антидетект-патчи: это не решение, а бесконечная поддержка. undetected-chromedriver и playwright-stealth работают до тех пор, пока Cloudflare Turnstile или DataDome не выпускают обновление, которое ловит использованную ими технику. Потом все начинается заново. Я видел, как команды тратили больше инженерного времени на поддержание stealth-слоя, чем на сам скрейпер.
Отдельно стоит сказать про rate limiting. Когда сервер возвращает 429 Too Many Requests, заголовок Retry-After — это рекомендация, а не жесткое правило: многие сайты его вообще не присылают, а некоторые ограничивают вас другими способами. AutoThrottle в Scrapy помогает, подстраивая задержку под наблюдаемую латентность, но это реактивная мера, а не профилактика.
Именно здесь управляемый API для извлечения данных начинает оправдывать себя: вопрос с антибот-защитой становится чужой инженерной задачей, а не вашей. К этому мы еще вернемся.
Фактор Playwright: почему «Scrapy против Selenium» — уже не вся картина
Сводить все к спору двух инструментов — значит не замечать, что произошло в сообществе скрейпинга за последние пару лет. На форумах разработчиков полно реплик в духе «я перешел с Selenium на Playwright и остался очень доволен» — и при этом в большинстве сравнительных статей Playwright упоминается вскользь или вообще не упоминается.
Playwright от Microsoft управляет Chromium, Firefox и WebKit через единый API. Его модель actionability ждет, пока элемент станет видимым, стабильным и действительно интерактивным, прежде чем выполнить действие, — и это сильно снижает проблемы с таймингом, из-за которых страдает множество Selenium-скриптов. Кроме того, он эффективнее работает с browser contexts, позволяя поднимать изолированные сессии без накладных расходов на запуск каждый раз нового браузера.
Когда Playwright полностью заменяет Selenium
Для веб-скрейпинга как такового — а не для браузерного тестирования в уже существующей Selenium-инфраструктуре — Playwright в 2026 году часто просто лучше. Быстрее создаются контексты, ниже расход ресурсов на страницу, есть встроенная асинхронность и перехват сети. Если вы начинаете проект с нуля и у вас нет существующего набора тестов на Selenium, который нужно сохранить, особых причин начинать именно с Selenium немного.
Исключение: если у вашей команды уже есть инфраструктура на Selenium, или вам нужна очень специфическая кастомизация браузерного профиля, которую Playwright не покрывает так же удобно, Selenium по-прежнему имеет смысл.
Как работает scrapy-playwright
scrapy-playwright — это download handler для Scrapy, который отправляет через настоящий браузер только те запросы, у которых указан meta={"playwright": True}; все остальное остается на быстром асинхронном HTTP-пути Scrapy. Ниже упрощенный паук, который обходит каталог с пагинацией, где карточки товаров рендерятся на клиенте через JS:
import scrapy
class CatalogSpider(scrapy.Spider):
name = "catalog"
def start_requests(self):
yield scrapy.Request(
"https://example.com/products?page=1",
meta={"playwright": True, "playwright_include_page": True},
)
async def parse(self, response):
page = response.meta["playwright_page"]
products = response.css("div.product-card")
for product in products:
yield {
"title": product.css("h3::text").get(),
"price": product.css(".price::text").get(),
}
next_page = response.css("a.next::attr(href)").get()
if next_page:
yield scrapy.Request(
response.urljoin(next_page),
meta={"playwright": True, "playwright_include_page": True},
)
await page.close()
Через браузер идут только те страницы, которым действительно нужен рендеринг. В этом и смысл гибридного подхода: вы не платите «налог на браузер» за каждый запрос, а только за те, где он необходим.
Scrapy-Splash против Scrapy-Playwright: какой middleware выбрать
Scrapy-Splash требует поднимать отдельный Splash Docker-сервис и писать Lua-скрипты для взаимодействия — это рабочее, но более тяжелое и устаревшее решение. scrapy-playwright напрямую интегрируется в асинхронный event loop Scrapy, поддерживает все три основных движка браузера и решает сложные сценарии без необходимости тащить за собой второй язык сценариев. Если вы начинаете новый проект в 2026 году, причин выбирать Splash почти не осталось.
Гибридная архитектура, готовая к продакшену
Во многих статьях пишут: «можно совместить Scrapy и Selenium» — и на этом останавливаются. Это не архитектура. Это совет. А вот как выглядит действительно рабочая схема.
Поток такой: планировщик Scrapy отправляет запросы через маршрутизатор URL, который определяет, страница статическая или динамическая. Статические запросы сразу идут через стандартный downloader Scrapy. Динамические получают метку и отправляются в Playwright middleware, который управляет пулом browser contexts. Оба пути сходятся в один и тот же pipeline обработки данных для валидации, дедупликации и экспорта — неважно, пришли данные из сырого HTML или из отрендеренного DOM, на выходе это все равно JSON, CSV или база данных.
Если вы собираетесь вынести это в продакшен, учтите несколько вещей: контейнеризируйте все через Docker, чтобы бинарники браузера Playwright одинаково разворачивались в любой среде; ограничивайте число одновременных Playwright-контекстов в зависимости от RAM (я бы не поднимал выше 8–10 контекстов на обычной машине с 4 ГБ памяти); а scheduled jobs лучше запускать через cron или CI/CD, а не держать процесс бесконечно висящим.
Такой подход дает максимум контроля. Но вместе с этим вы берете на себя обновления браузерных бинарников, ошибки жизненного цикла контекстов (если закрывать страницы неправильно, обход может зависнуть), ротацию прокси и любые антибот-патчи, которые придется добавлять вручную. Это серьезное инженерное обязательство, и хорошо бы честно это понимать до того, как на него соглашаться.
Для команд, которым нужен структурированный результат без владения всей этой инфраструктурой, у Thunderbit CLI есть альтернативный путь к той же цели:
thunderbit batch extract --schema schema.json --file urls.txt
Тот же структурированный JSON. Без кода паука, без пула браузеров, без антибот-обвязки, которую надо поддерживать. Вы жертвуете частью гибкости ради скорости выхода в продакшен — это нормальный компромисс, а не универсальное улучшение, и все зависит от того, насколько много контроля на самом деле требует ваш проект.
Путь «без фреймворка»: когда AI API для скрейпинга обходит оба варианта
В какой-то момент разработчик понимает, что ему на самом деле не нужен фреймворк для обхода сайтов. Ему нужны структурированные данные из 500 известных URL, и строить ради этого паука, пул браузеров и антибот-слой — это явный перебор. В большинстве случаев так и есть.
Именно эту нишу и закрывает Thunderbit — но сразу скажу: это не замена Scrapy для сложного рекурсивного обхода со своей логикой. Это другой инструмент для другой, более узкой задачи.
Open API: POST /extract принимает JSON Schema и возвращает структурированные данные, соответствующие этой схеме, — не сырой HTML и не ворох Markdown, который потом нужно парсить вручную. POST /distill делает обратное: возвращает чистый Markdown, готовый для RAG-пайплайна или LLM. Управляемый сервис поддерживает рендеринг JavaScript и обработку антибот-защиты, так что вам не приходится заниматься инфраструктурой самому. В текущем руководстве Distill vs. Extract указано 1 credit за страницу Distill и 20 credits за страницу Extract; перед планированием бюджета лучше проверить актуальную документацию, потому что условия продукта могут меняться.
MCP Server: для AI-агентов вроде Claude или Cursor MCP server от Thunderbit открывает доступ к дистилляции, структурированному извлечению, предложению полей и пакетным задачам как к инструментам, позволяя агенту подтягивать свежие веб-данные прямо во время работы, не покидая своей среды.
CLI: документированный Thunderbit CLI поддерживает команды вроде thunderbit extract <url> --schema schema.json и хорошо вписывается в терминальные рабочие процессы и расписание задач. Можно, например, направить извлеченный Markdown в другой инструмент для быстрого разового ресерча.
Если вы вообще не хотите писать код, расширение Thunderbit для Chrome решает ту же задачу через интерфейс «кликнул и готово», и его стоит посмотреть, если в вашей команде есть неразработчики, которым нужны данные без терминала. Я уже писал подробнее о более широком рынке AI web scraping и web scraping without coding, если хотите взглянуть на всю картину.
Будьте честны с собой, к какому лагерю вы относитесь: Scrapy по-прежнему лучший выбор для сложных обходов по множеству сайтов с кастомной логикой и рекурсивным переходом по ссылкам. Selenium или Playwright — для сценариев с активным взаимодействием. Но задача «мне нужны структурированные данные по этим известным URL» намного уже, чем то, под что изначально создавались эти инструменты, и API действительно может убрать и код паука, и антибот-обвязку, и постоянную поддержку всей этой инфраструктуры.
Scrapy против Selenium против Playwright против AI API: сравнение бок о бок
| Возможность | Scrapy | Selenium | Scrapy-Playwright | Thunderbit API |
|---|---|---|---|---|
| Поддержка языков | Только Python | Python, Java, C#, JS, Ruby | Python | REST (любой язык) |
| Рендеринг JS | Нет (нужен middleware) | Да | Да | Да, встроено |
| Асинхронность/параллелизм | Нативно, высокий уровень | Ограничен на один инстанс | Нативно через Scrapy | Управляется на стороне сервиса |
| Антибот-обработка | Своими силами | Своими силами | Частично | Встроено |
| Конвейер/экспорт данных | Встроено | Своими силами | Встроено | Структурированный JSON на выходе |
| Сложность настройки | Средняя | Низкая на старте, высокая в масштабе | Средняя или высокая | Минимальная |
| Стоимость поддержки | Низкая-средняя | Высокая | Средняя | Почти нулевая |
| Лучше всего подходит для | Массового статического обхода | Сценариев с активным взаимодействием | Смешанных статических и динамических сайтов | Известных URL и структурированного вывода |
Если вы выбираете между более широким набором инструментов для скрейпинга, стоит также посмотреть, как соотносятся альтернативы Instant Data Scraper и лучшие AI web scrapers — рынок стал очень плотным, и не каждый инструмент решает одну и ту же задачу.
Юридические и этические замечания по веб-скрейпингу в 2026 году
Сделаю это коротко, потому что это не главный фокус статьи, но тема важная. Настройка Scrapy ROBOTSTXT_OBEY заставит паука соблюдать правила robots.txt — это хорошая практика, хотя стоит помнить, что сам Robots Exclusion Protocol прямо говорит: его правила не являются юридическим разрешением на доступ. У Selenium и Playwright нет встроенного соблюдения robots.txt — это полностью ваша ответственность. Независимо от инструмента, перед сбором и повторным использованием данных проверьте условия использования сайта и применимое право в вашей юрисдикции; то, что информация «публично видна», не означает автоматически, что ее можно использовать без ограничений в любой стране.
Как выбрать правильный инструмент для проекта по скрейпингу в 2026 году
На самом деле выбор сводится к четырем вопросам: какой тип контента, какой масштаб, сколько взаимодействия нужно и сколько обслуживания вы готовы взять на себя. Статические страницы на серьезном объеме — берите Scrapy. JS-тяжелые страницы с реальным взаимодействием — Selenium или Playwright. Если у вас смешанный набор — стройте гибрид. Если есть известные URL и вам нужен только структурированный результат с минимумом поддержки, API вроде Thunderbit, скорее всего, сэкономит вам больше времени, чем стоит.
«Scrapy vs. Selenium» никогда не был настоящим полным вопросом — просто раньше это была единственная удобная рамка. Playwright изменил середину спектра, а AI API для извлечения данных открыли совсем новую дорожку для тех, кто понял, что строит инфраструктуру вместо решения бизнес-задачи. Стоит попробовать бесплатный тариф, прежде чем фиксироваться на одном из путей: suggest-fields бесплатен, а distill стоит один credit, так что можно быстро проверить, подходит ли API-формат, прежде чем писать хоть строчку кода паука.
Часто задаваемые вопросы
Scrapy быстрее, чем Selenium, для веб-скрейпинга? По моему опыту — да, часто на порядок быстрее на статических страницах, потому что асинхронная архитектура Scrapy полностью убирает накладные расходы браузера. Этот разрыв уменьшается, если Scrapy использует Playwright middleware для JS-тяжелых страниц, но в смешанных задачах Scrapy все равно выигрывает по общей пропускной способности, потому что страницы без JS идут по быстрому пути.
Может ли Scrapy обрабатывать страницы, рендерящиеся JavaScript?
Сам по себе — нет: Scrapy видит только исходный HTML-ответ. Если добавить scrapy-playwright или более старый Scrapy-Splash как middleware, можно выборочно рендерить отдельные запросы через настоящий браузер, оставляя остальной обход на нативном и более быстром пути Scrapy.
Когда стоит использовать Selenium вместо Scrapy? Когда нужен полноценный браузерный интерактив — многошаговые логины, переходы по мастерам, заполнение форм — и при этом объем страниц умеренный, а не огромный. Это также разумный выбор, если у вас уже есть инфраструктура тестов на Selenium, которую хочется переиспользовать для скрейпинга.
Playwright лучше, чем Selenium, для скрейпинга в 2026 году? Для именно скрейпинга — в целом да: Playwright обычно быстрее, у него есть встроенный auto-wait и меньшая нагрузка на ресурсы на один browser context. Selenium по-прежнему полезен командам, у которых уже есть зрелые кроссбраузерные тестовые наборы, которые Playwright не был создан заменять.
Что такое AI scraping API и когда он заменяет Scrapy или Selenium? AI scraping API, например Open API от Thunderbit, берет на себя рендеринг JS, антибот-защиту и извлечение данных на стороне сервера, а вам отдает структурированный JSON по заданной схеме. Это правильный выбор, когда у вас есть известные URL и нужен структурированный результат без разработки и поддержки собственной инфраструктуры обхода. Но это не замена Scrapy для сложных рекурсивных обходов с кастомной логикой.
Узнать больше
