go語言和Python語言都可選作用來爬蟲項目,因為python經過十幾年的累積,各種庫是應有盡有,學習也相對比較簡單,相比GO起步較晚還是有很大優勢的,么有對比就沒有傷害,所以我利用一個下午,寫個Go爬蟲,雖說運行起來沒啥問題,但是之間出錯的概率太高了,沒有完備的模版套用得走很多彎路,這就是為啥go沒有python受歡迎的原因。
為何Go爬蟲遠沒有Python爬蟲流行?
1、歷史生態差距
- Python爬蟲生態成熟(Scrapy、BeautifulSoup、Requests等庫已有10+年積累)
- Go生態起步較晚(Colly等主流庫2017年后才出現)
2、開發效率差異
- Python動態類型適合快速試錯:
response.json()
直接解析動態數據 - Go需預定義結構體:
type Result struct{ Title string
json:“title”}
3、學習曲線陡峭
- Python同步代碼直觀:
requests.get() -> BeautifulSoup()
- Go并發模型復雜:需掌握goroutine/channel/sync等概念
4、數據處理短板
- Python有Pandas/NumPy等成熟數據處理庫
- Go缺乏同級別數據分析工具鏈
5、社區慣性
- 90%爬蟲教程使用Python編寫
- Stack Overflow爬蟲問題Python占比超80%
廢話不多說,看我直接上代碼。
Go爬蟲通用模板(帶高級特性)
package mainimport ("context""crypto/tls""fmt""log""net/http""net/url""os""regexp""strings""sync""time""github.com/PuerkitoBio/goquery""github.com/gocolly/colly""github.com/gocolly/colly/debug""golang.org/x/time/rate"
)// 配置結構體
type Config struct {StartURLs []stringAllowedDomains []stringParallelism intRequestTimeout time.DurationRotateUserAgents boolProxyList []stringOutputFile stringRateLimit int // 每秒請求數
}// 爬取結果
type ScrapeResult struct {URL stringTitle stringData map[string]string
}func main() {// 配置示例cfg := Config{StartURLs: []string{"https://example.com"},AllowedDomains: []string{"example.com"},Parallelism: 5,RequestTimeout: 30 * time.Second,RotateUserAgents: true,ProxyList: []string{"http://proxy1:8080", "socks5://proxy2:1080"},OutputFile: "results.json",RateLimit: 10,}// 運行爬蟲results := runCrawler(cfg)// 處理結果 (示例輸出)fmt.Printf("爬取完成! 共獲取%d條數據\n", len(results))for _, res := range results {fmt.Printf("URL: %s\nTitle: %s\n\n", res.URL, res.Title)}
}func runCrawler(cfg Config) []ScrapeResult {// 初始化收集器c := colly.NewCollector(colly.AllowedDomains(cfg.AllowedDomains...),colly.Async(true),colly.Debugger(&debug.LogDebugger{}),)// 配置并發c.Limit(&colly.LimitRule{DomainGlob: "*",Parallelism: cfg.Parallelism,RandomDelay: 2 * time.Second, // 隨機延遲防封禁})// 設置超時c.SetRequestTimeout(cfg.RequestTimeout)// 配置代理輪詢if len(cfg.ProxyList) > 0 {proxySwitcher := setupProxySwitcher(cfg.ProxyList)c.SetProxyFunc(proxySwitcher)}// 配置限流器limiter := rate.NewLimiter(rate.Limit(cfg.RateLimit), 1)c.OnRequest(func(r *colly.Request) {limiter.Wait(context.Background())})// 隨機User-Agentif cfg.RotateUserAgents {c.OnRequest(func(r *colly.Request) {r.Headers.Set("User-Agent", randomUserAgent())})}// 結果存儲var (results []ScrapeResultmu sync.Mutex)// 核心解析邏輯c.OnHTML("html", func(e *colly.HTMLElement) {result := ScrapeResult{URL: e.Request.URL.String(),Title: e.DOM.Find("title").Text(),Data: make(map[string]string),}// 示例:提取所有<h2>標簽內容e.DOM.Find("h2").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {result.Data[fmt.Sprintf("heading_%d", i)] = s.Text()})// 示例:提取元數據if desc, exists := e.DOM.Find(`meta[name="description"]`).Attr("content"); exists {result.Data["description"] = desc}// 線程安全寫入mu.Lock()results = append(results, result)mu.Unlock()})// 鏈接發現c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {link := e.Attr("href")absoluteURL := e.Request.AbsoluteURL(link)// URL過濾規則if shouldCrawl(absoluteURL, cfg.AllowedDomains) {e.Request.Visit(absoluteURL)}})// 錯誤處理c.OnError(func(r *colly.Response, err error) {log.Printf("請求失敗 %s: %v", r.Request.URL, err)// 自動重試邏輯if r.StatusCode == 429 { // 觸發限流time.Sleep(10 * time.Second)r.Request.Retry()}})// 啟動任務for _, u := range cfg.StartURLs {c.Visit(u)}// 等待完成c.Wait()return results
}// 高級功能函數實現
func setupProxySwitcher(proxies []string) func(*http.Request) (*url.URL, error) {var proxyIndex intreturn func(r *http.Request) (*url.URL, error) {proxy := proxies[proxyIndex%len(proxies)]proxyIndex++return url.Parse(proxy)}
}func randomUserAgent() string {agents := []string{"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36","Googlebot/2.1 (+http://www.google.com/bot.html)","Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 12_4) AppleWebKit/605.1.15",}return agents[time.Now().UnixNano()%int64(len(agents))]
}func shouldCrawl(rawURL string, allowedDomains []string) bool {u, err := url.Parse(rawURL)if err != nil {return false}// 跳過非HTTPif !strings.HasPrefix(u.Scheme, "http") {return false}// 檢查域名白名單domainAllowed := falsefor _, domain := range allowedDomains {if strings.HasSuffix(u.Hostname(), domain) {domainAllowed = truebreak}}if !domainAllowed {return false}// 過濾靜態資源staticExt := []string{".jpg", ".png", ".css", ".js", ".svg", ".gif"}for _, ext := range staticExt {if strings.HasSuffix(u.Path, ext) {return false}}// 自定義過濾規則 (示例:排除登錄頁面)if regexp.MustCompile(`/(login|signin)`).MatchString(u.Path) {return false}return true
}
模板核心優勢
1、企業級功能集成
- 代理輪詢:支持HTTP/SOCKS5代理池
- 智能限流:令牌桶算法控制請求頻率
- 動態UA:自動切換User-Agent
- 錯誤恢復:429狀態碼自動重試
2、反爬對抗設計
c.Limit(&colly.LimitRule{RandomDelay: 2 * time.Second, // 隨機延遲
})// TLS配置跳過證書驗證(應對某些反爬)
c.WithTransport(&http.Transport{TLSClientConfig: &tls.Config{InsecureSkipVerify: true},
})
3、資源控制
// 內存保護:限制爬取深度
c.MaxDepth = 3// 防止循環:URL去重
c.URLFilters = append(c.URLFilters, regexp.MustCompile(`^https?://`))
4、數據管道擴展
// 添加數據庫寫入
c.OnScraped(func(r *colly.Response) {saveToDB(r.Ctx.Get("result"))
})
適用場景建議
場景 | 推薦語言 | 原因 |
---|---|---|
快速原型驗證 | Python | 交互式開發,調試便捷 |
大規模數據采集 | Go | 高并發性能,內存控制優秀 |
復雜JS渲染 | Python | Playwright/Selenium支持更成熟 |
分布式爬蟲系統 | Go | 天然并發支持,部署資源節省 |
簡單數據抓取 | Python | 代碼簡潔,開發速度快 |
上面我們已經了解了go和python爬蟲的優劣勢,主要Python在爬蟲領域的統治地位源于其極致的開發效率,而Go在需要高性能、高可靠性的生產環境中逐漸嶄露頭角。隨著Go生態完善(如Rod無頭瀏覽器庫),其爬蟲應用正在快速增長。但是相對來說python爬蟲還是能讓更多人接受的。