高性能小型爬蟲現在有哪幾種新興語言可以選擇。我看到了很多關于爬蟲框架的信息，特別是使用Go語言和Node.js的框架。Go語言方面有Kaola1和Katana2這兩個框架。Kaola被描述為高性能的Go語言爬蟲框架，輕量級且強大，提供靈活配置選項。

Node.js方面，有文章指出它可能是最適合寫簡易小爬蟲的語言，速度極快、代碼極少8。Node.js自帶異步架構，能同時爬取多張網頁內容，效率高。

所以根據我個人所學知識，首先是Go語言爬蟲框架，包括Kaola和Katana；然后是Node.js輕量級爬蟲；接著是聲明式與AI驅動的創新框架；最后我將整理一個對比表格，幫助大家快速了解不同框架的特點。每個部分都會提供具體的代碼示例和簡要說明。

以下是目前適合開發高性能小型爬蟲的新興語言及框架推薦，我結合其技術特性與代碼示例具體分析如下：

一、Go 語言：高并發與執行效率首選

1、Katana（ProjectDiscovery）

優勢：專為現代動態網頁設計，支持無頭瀏覽器解析 JS 渲染內容，內置智能調度避免 IP 封禁。
代碼示例 - 爬取 Tesla 官網鏈接（Docker 無頭模式）：

docker run projectdiscovery/katana:latest -u https://tesla.com -system-chrome -headless

關鍵參數：

• -headless 啟用無頭模式
• -js-crawl 解析 JavaScript 文件
• -depth 3 控制爬取深度

2、Colly（輕量級框架）

優勢：基于 Goroutine 的并發模型，代碼簡潔且類型安全，適合結構化數據抓取。
代碼示例 - 百度搜索結果爬取：

package main
import ("fmt""github.com/gocolly/colly/v2"
)
func main() {c := colly.NewCollector(colly.AllowedDomains("www.baidu.com"))c.OnHTML(".result", func(e *colly.HTMLElement) {title := e.ChildText("h3.t > a")url := e.Attr("href")fmt.Printf("Title: %s\nURL: %s\n", title, url)})c.Visit("https://www.baidu.com/s?wd=Golang")c.Wait()
}

解析：OnHTML 鉤子定位元素，Async(true) 啟用異步請求。

二、Node.js：異步 I/O 極致優化

1、Request + Cheerio 組合

優勢：事件驅動模型天然適合高頻 I/O 操作，代碼量極少，適合快速原型開發。
代碼示例 - 豆瓣 Top250 電影爬取：

const request = require('request');
const cheerio = require('cheerio');
request('https://movie.douban.com/top250', (err, res, body) => {if (!err) {const $ = cheerio.load(body);$('.item').each((i, el) => {const title = $(el).find('.title').text();const score = $(el).find('.rating_num').text();console.log(`電影: ${title}, 評分: ${score}`);});}
});

關鍵點：

• 使用 cheerio 模擬 jQuery 解析 DOM
• 回調函數處理異步響應

三、聲明式與 AI 驅動框架（無編碼趨勢）

1、Ferret（聲明式爬蟲）

優勢：通過聲明數據位置自動提取，跳過底層細節，適合非程序員。
配置示例：

# 定義商品名稱與價格選擇器
product_name = "div.product-name > a"
product_price = "span.price"

運行邏輯：框架自動匹配頁面元素并結構化輸出。

2、ScrapeGraphAI（自然語言驅動）

優勢：用自然語言指令生成爬蟲，動態適應網頁改版，支持本地部署保障隱私。
代碼示例 - 抓取知乎熱榜：

from scrapegraphai.graphs import SmartScraperGraph
config = {"llm": {"model": "ollama/mistral", "base_url": "http://localhost:11434"}}
smart_scraper = SmartScraperGraph(prompt="提取知乎熱榜前10標題和鏈接", source="https://www.zhihu.com/hot",config=config)
print(smart_scraper.run())  # 輸出 JSON 結果

技術棧：基于 LangChain 的圖邏輯引擎解析指令。

四、方案對比速查表

語言/框架	性能關鍵點	代碼量	適用場景
Go (Katana)	并發調度 + JS 渲染	中等	動態 SPA 站點、安全審計
Node.js	異步 I/O 原生支持	極少	簡易任務、快速原型開發
Ferret	聲明式語法	低	非技術用戶、固定數據模式
ScrapeGraphAI	LLM 理解網頁結構	零代碼	自然語言指令、企業級擴展

個人建議

• 追求極致性能與并發控制 → 選 Go（Katana/Colly）
• 快速開發小規模爬蟲 → Node.js + Cheerio 組合
• 零編碼或動態網頁適配 → 聲明式（Ferret）或 AI 驅動框架（ScrapeGraphAI）

最后需要提醒大家的是，對于敏感數據抓取需遵守 robots.txt 協議，高頻請求建議配置代理輪詢（如 Katana 的 -proxy 參數）。