随着互联网的普及,大量的信息需要我们去获取,而其中很大一部分的信息是需要我们从网站上进行爬取。爬取方式有很多,其中使用golang编写的爬虫能够帮助我们更加高效地获取这些信息。
golang是一种直观、简洁、高效的编程语言,适合高并发、高性能的应用场景,而爬虫就是一种高并发、高性能的任务,因此用golang编写爬虫是十分合适的。在本文中,我们将介绍golang编写爬虫的基本流程、常用库和核心技术,帮助初学者快速掌握golang爬虫的基本方法。
一、golang 编写爬虫的基本步骤
在介绍golang编写爬虫的基本步骤之前,我们需要了解一下基本的HTML结构。
在golang的标准库中,已经提供了HTTP请求的相关函数,我们只需通过设置URL、请求头、cookies、请求参数等基本信息,即可构造自己所需的HTTP请求。主要代码如下:
package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" ) func main() { resp, err := http.Get("http://www.baidu.com") if err != nil { fmt.Println(err) return } defer resp.Body.Close() body, _ := ioutil.ReadAll(resp.Body) fmt.Println(string(body)) }
这段代码使用http.Get函数发起一个HTTP请求,并从响应中读取响应体。关键点在于defer语句,该语句会在函数结束时执行,用于关闭响应体,避免资源泄露。
HTTP请求得到的响应数据是HTML文档,我们需要对其进行解析,以便获取所需的数据。在golang中,我们可以使用GoQuery库对HTML文档进行解析。该库基于jQuery的语法,易于上手。
GoQuery提供的主要解析函数有:Find、Filter、Each和Attr等。其中Find函数用于查找符合条件的子元素,而Filter函数用于过滤符合条件的元素。Each函数用于遍历所有符合条件的元素,而Attr函数则用于获取元素的属性。以解析百度首页为例,代码如下:
package main import ( "fmt" "github.com/PuerkitoBio/goquery" "log" ) func main() { resp, err := http.Get("http://www.baidu.com") if err != nil { log.Fatal(err) } body := resp.Body defer body.Close() doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(body) if err != nil { log.Fatal(err) } doc.Find("title").Each(func(i int, s *goquery.Selection) { fmt.Println(s.Text()) }) }
以上代码中使用goquery.NewDocumentFromReader函数构造文档对象,然后通过Find方法查找title元素,并通过Each方法遍历所有符合条件的元素,输出其文本。
最后一步是将获取到的数据保存下来。对于数据的存储,我们有多种方式可供选择,如数据库、文件、缓存等。
例如我们要将爬取到的数据保存到CSV文件中,步骤如下:
package main import ( "encoding/csv" "log" "os" ) func main() { file, err := os.Create("data.csv") if err != nil { log.Fatal(err) } defer file.Close() writer := csv.NewWriter(file) defer writer.Flush() writer.Write([]string{"name", "address", "tel"}) writer.Write([]string{"John Smith", "123 Main St, Los Angeles, CA 90012", "123-456-7890"}) writer.Write([]string{"Jane Smith", "456 Oak Ave, San Francisco, CA 94107", "123-456-7891"}) }
以上代码中使用os.Create函数创建了一个名为data.csv的文件,然后通过csv.NewWriter函数创建一个CSV写入器。最后我们将要保存的数据通过writer.Write方法写入到CSV文件中。
二、golang 编写爬虫常用库
golang编写爬虫不需要自己编写大量的底层代码,常见的爬虫库如下:
Gocolly是一款基于golang的轻量级爬虫框架,提供了很多方便的方法帮助爬取数据。它能够自动处理重定向、cookie、代理、限速等问题,可以让我们更加专注于定义数据提取规则。以下代码演示了如何使用Gocolly获取百度的标题:
package main import ( "fmt" "github.com/gocolly/colly" ) func main() { c := colly.NewCollector() c.OnHTML("head", func(e *colly.HTMLElement) { title := e.ChildText("title") fmt.Println(title) }) c.Visit("http://www.baidu.com") }
beautifulsoup4go是一款基于golang的HTML解析器,与著名的Python库BeautifulSoup4相同,可以解析来自互联网的不同HTML页面。以下代码演示了如何使用beautifulsoup4go获取百度的标题:
package main import ( "fmt" "github.com/sundy-li/go_commons/crawler" ) func main() { html := crawler.FetchHTML("http://www.baidu.com", "GET", nil, "") bs := crawler.NewSoup(html) title := bs.Find("title").Text() fmt.Println(title) }
前面已经介绍过goquery库,它是一个基于CSS选择器的HTML解析器,支持链式操作,是一款非常实用的库。以下代码演示了如何使用goquery获取百度的标题:
package main import ( "fmt" "github.com/PuerkitoBio/goquery" "log" ) func main() { resp, err := http.Get("http://www.baidu.com") if err != nil { log.Fatal(err) } body := resp.Body defer body.Close() doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(body) if err != nil { log.Fatal(err) } title := doc.Find("title").Text() fmt.Println(title) }
以上三个库各有特色,选择适合自己的库能够更加高效地完成爬虫。
三、golang编写爬虫核心技术
在实现爬虫的过程中,一个很重要的特性就是并发,即同时访问多个网站或多个URL。在golang中,我们可以通过协程并发地执行任务,例如:
package main import ( "fmt" "github.com/gocolly/colly" ) func main() { urls := []string{ "http://www.baidu.com", "http://www.sogou.com", "http://www.google.com", } ch := make(chan string, len(urls)) for _, url := range urls { go func(url string) { c := colly.NewCollector() c.OnHTML("head", func(e *colly.HTMLElement) { title := e.ChildText("title") ch <- title }) c.Visit(url) }(url) } for range urls { title := <-ch fmt.Println(title) } }
以上代码中,我们使用协程实现了并发访问多个URL,并从每个网站的head标签中提取标题信息并打印。
众所周知,为了限制爬虫的访问,很多网站都会采取反爬虫机制,例如限制请求频率、添加验证码、识别常见爬虫工具等。针对这些反爬虫机制,我们需要使用一些技术手段来避免被网站封禁。这里介绍两种技术手段:
(1)访问频率控制
为了避免被网站限制访问频率,我们可以通过设置访问间隔、采用代理IP、使用分布式方式等等手段,以避免被反爬虫机制识别。
例如在Gocolly框架中,我们可以使用WaitTime、RandomDelay和Limit等方法设置爬取频率和请求限制:
package main import ( "fmt" "github.com/gocolly/colly" "time" ) func main() { c := colly.NewCollector() c.Limit(&colly.LimitRule{ DomainGlob: "*", Parallelism: 2, RandomDelay: 5 * time.Second, }) c.OnHTML("head", func(e *colly.HTMLElement) { title := e.ChildText("title") fmt.Println(title) }) c.Visit("http://www.baidu.com") }
以上代码中设置了并发访问数量为2,请求间隔为5秒,可以有效地避免被网站限制。当然,在实际使用中,我们还需根据不同的网站设置合理的访问间隔。
(2)分布式爬取
分布式爬取可以有效地避免被网站限制,提高爬取效率。基本思路是,将不同的任务分配到不同的节点或机器上,各自独立处理,并将结果汇总到一起。分布式爬取需要涉及到调度、通信等技术,较为复杂。在实际爬虫中,我们可以采用第三方库或云服务实现分布式爬取。
结语
本文介绍了如何使用golang编写爬虫,包括基本步骤、常用库和核心技术。golang是一种具有高性能、简洁明了的语言,能够很好地应对爬虫的需要。但是,在爬虫的实践过程中,我们还需要了解更多的技术,并不断学习更新的反爬虫技术,才能够成功完成爬取任务。
以上是golang怎么写爬虫的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!