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Go 语言中常用的爬虫框架和工具库

以下是 Go 语言中常用的爬虫框架和工具库,涵盖从轻量级解析到分布式爬虫的多种场景,供参考:


1. 主流爬虫框架

(1) Colly
  • GitHub: https://github.com/gocolly/colly
  • 特点
    • 轻量级、高性能,基于回调函数设计。
    • 支持分布式、速率限制、自动 Cookie 管理。
    • 内置 HTML 解析(支持 CSS 选择器)。
  • 适用场景:中等规模网站爬取,适合需要灵活控制的开发者。
  • 示例代码
    package main
    
    import (
        "github.com/gocolly/colly"
    )
    
    func main() {
        c := colly.NewCollector(
            colly.AllowedDomains("example.com"),
        )
        c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
            link := e.Attr("href")
            e.Request.Visit(link)
        })
        c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
            println("Visiting", r.URL.String())
        })
        c.Visit("https://example.com")
    }
    
(2) Ferret
  • GitHub: https://github.com/MontFerret/ferret
  • 特点
    • 声明式语法(类似 Puppeteer),支持动态页面渲染(集成 ChromeDP)。
    • 自动化操作(点击、表单提交)。
  • 适用场景:需要处理 JavaScript 渲染的复杂页面(如 SPA 应用)。
(3) Antchv
  • GitHub: https://github.com/antchfx/antch
  • 特点
    • 类似 Python Scrapy 的架构(Spider、Pipeline、Middleware)。
    • 支持 XPath、CSS 选择器、JSON 解析。
  • 适用场景:结构化数据抓取,适合熟悉 Scrapy 的开发者。

2. HTML/XML 解析库

(1) GoQuery
  • GitHub: https://github.com/PuerkitoBio/goquery
  • 特点
    • 类似 jQuery 的语法,支持 CSS 选择器。
    • 常与 net/httpcolly 配合使用。
  • 适用场景:静态页面内容提取。
  • 示例代码
    doc, _ := goquery.NewDocument("https://example.com")
    doc.Find("h1").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        println(s.Text())
    })
    
(2) XPath 解析 (antchfx/htmlquery)
  • GitHub: https://github.com/antchfx/htmlquery
  • 特点:支持 XPath 表达式解析 HTML。
  • 适用场景:需要复杂嵌套数据提取的 XML/HTML 文档。

3. HTTP 客户端库

(1) Httpx
  • GitHub: https://github.com/projectdiscovery/httpx
  • 特点
    • 高性能 HTTP 请求库,支持并发控制。
    • 自动处理重定向、超时、TLS 证书。
  • 适用场景:大规模 URL 探测或 API 调用。
(2) Resty
  • GitHub: https://github.com/go-resty/resty
  • 特点
    • 简洁的链式调用,支持中间件。
    • 自动 JSON 解析、重试机制。
  • 适用场景:API 数据抓取或封装请求逻辑。

4. 分布式爬虫工具

(1) Gocrawl
  • GitHub: https://github.com/PuerkitoBio/gocrawl
  • 特点:基于 Colly 的分布式扩展,支持任务队列(如 Redis)。
  • 适用场景:需要横向扩展的大规模爬虫。
(2) 自定义分布式架构
  • 常用组合
    • 消息队列: NSQ、RabbitMQ。
    • 存储: PostgreSQL、Elasticsearch。
    • 调度: Cron 或 Kubernetes Jobs。
  • 适用场景:企业级高可用爬虫系统。

5. 动态页面渲染

(1) Chromedp
  • GitHub: https://github.com/chromedp/chromedp
  • 特点
    • 控制 Chrome 浏览器,支持 JavaScript 渲染、截图、PDF 生成。
    • 模拟用户操作(点击、输入、滚动)。
  • 适用场景:爬取 SPA(单页应用)或需要登录的网站。
  • 示例代码
    package main
    
    import (
        "context"
        "github.com/chromedp/chromedp"
    )
    
    func main() {
        ctx, cancel := chromedp.NewContext(context.Background())
        defer cancel()
        var html string
        chromedp.Run(ctx,
            chromedp.Navigate("https://example.com"),
            chromedp.OuterHTML("html", &html),
        )
        println(html)
    }
    

6. 轻量级工具库

(1) Robots.txt 解析器
  • GitHub: https://github.com/temoto/robotstxt
  • 用途:解析目标网站的 robots.txt,遵守爬取规则。
(2) User-Agent 生成
  • GitHub: https://github.com/EDDYCJY/fake-useragent
  • 用途:随机生成 User-Agent,避免反爬封锁。

框架选择建议

  1. 静态页面

    • 简单需求:net/http + goquery
    • 复杂需求:CollyAntchv
  2. 动态页面

    • ChromedpFerret
  3. 高并发/分布式

    • Colly + Redis 队列,或自定义架构
  4. 反爬策略应对

    • 结合代理池 + 随机 User-Agent + 请求速率控制

注意事项

  1. 合法性:遵守目标网站的 robots.txt 和相关法律法规。
  2. 反爬机制:合理设置请求间隔(如 colly.Limit),避免高频访问。
  3. 数据存储:结合数据库(如 MySQL、MongoDB)或文件系统(CSV、JSON)。
  4. 错误处理:实现重试机制和日志监控。

如果需要具体场景的代码示例或架构设计,可以进一步说明需求!


http://www.kler.cn/a/573070.html

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