對于長期從事爬蟲行業的技術員來說，通過技術手段實現抓取海量數據并且做到可視化處理，我在想如果能寫一個萬能的爬蟲模板，后期遇到類似的工作只要套用模板就能解決大部分的問題，如此提高工作效率何樂而不為？
以下是一個基本的 Go 爬蟲程序的示例，用于爬取網站并做可視化處理。這個爬蟲使用了多線程來提高效率，并使用了代理信息來避免被網站反爬蟲機制封鎖。
package mainimport ("fmt""net/http""os""strings""sync"
)const (proxyHost = "www.duoip.cn"proxyPort = 8000
)func main() {// 創建一個字典來存儲商品信息productMap := make(map[string]string)// 創建一個鎖來保護商品字典
鎖 := sync.Mutex{}// 創建一個隊列來存儲要爬取的頁面queue := make(chan string)// 創建一個信號量來控制并發數量sem := make(chan int, 10)// 創建一個信號量來控制線程數量threads := make(chan int, 10)// 創建一個信號量來控制線程數量complete := make(chan bool)// 啟動一個線程來處理隊列go handleQueue(queue, sem, productMap, lock, complete)// 啟動10個線程來爬取頁面for i := 0; i < 10; i++ {threads <- i}// 關閉信號量來停止線程close(threads)// 關閉信號量來停止線程close(sem)// 關閉信號量來停止爬取close(queue)// 等待所有線程完成for i := 0; i < 10; i++ {<-complete}// 打印商品信息for _, product := range productMap {fmt.Println(product)}
}func handleQueue(queue chan string, sem chan int, productMap map[string]string, lock sync.Mutex, complete chan bool) {// 獲取信號量來控制并發數量sem <- 1defer func() {<-sem}()// 從隊列中取出一個頁面page := <-queue// 使用代理信息進行網絡請求resp, err := http.Get(fmt.Sprintf("http://%s:%d/%s", proxyHost, proxyPort, page))if err != nil {fmt.Println(err)return}defer resp.Body.Close()// 檢查響應是否成功if resp.StatusCode != http.StatusOK {fmt.Println("Error:", resp.Status)return}// 解析響應體中的商品信息var product stringif err := http.StripPrefix("/product/", resp.Body, &product); err != nil {fmt.Println(err)return}// 使用鎖保護商品字典
鎖.Lock()defer 鎖.Unlock()// 將商品信息添加到字典中productMap[product] = ""// 將信號量發送給下一個線程sem <- 1
}func parsePage(page string) {// 使用正則表達式解析頁面中的商品信息// 這里只是一個示例，實際的解析邏輯可能會更復雜var product, price stringif match := strings.MustCompile(`商品名稱: (\w+), 價格: (\d+)`).FindStringSubmatch(page); match != nil {product = match[1]price = match[2]}
}
這個程序首先創建了一個商品字典和一個鎖來保護字典。然后，它創建了一個隊列和一個信號量來控制并發數量和線程數量。接下來，它啟動了一個線程來處理隊列，以及10個線程來爬取頁面。在每個爬取線程中，它從隊列中取出一個頁面，使用代理信息進行網絡請求，解析響應體中的商品信息，并將商品信息添加到商品字典中。
在每個爬取線程完成后，它將信號量發送給下一個線程，以控制并發數量。最后，程序打印出所有爬取到的商品信息。需要注意的是，這只是一個基本的示例，實際的爬蟲程序可能會更復雜，需要處理更多的異常情況和錯誤。
上面的詳細程序步驟，是多線程并且可視化處理的爬蟲通用模板。利用模版可以解決效率問題，爬蟲IP的輔助可以讓數據爬取更快捷。如果爬蟲代碼問題以及爬蟲ip問題都可以一起討論討論。
