Go 爬虫之 colly 从入门到不放弃指南
本文详细介绍了 Go 语言中著名的爬虫框架 colly 的学习路径和功能，旨在帮助读者从入门到精通。首先，colly 是一款轻量级、快速且设计优雅的 Go 爬虫框架，尤其适合需要高并发和分布式处理的场景。学习 colly 不仅能深入了解 Go 语言在爬虫领域的应用，还能拓宽在分布式系统中的开发视野。在开始学习 colly 之前，了解其核心功能是关键。文章中通过官方文档对 colly 的主要特性进行了概述，包括安装、快速开始、配置、调试、分布式爬虫、存储、运用多收集器、配置优化和扩展等方面。安装 colly 非常简单，只需一行命令即可完成。快速开始部分通过一个简单的“hello word”案例展示了如何使用 colly 进行基本的网页抓取操作。文章还详细介绍了配置选项的灵活性，以及如何通过代理、HTTP 配置等实现更高级的控制。调试方面，colly 提供了一种通过实现特定接口来收集运行时信息的方式
Go语言实战爬虫项目
在实现爬虫项目时，初试Python发现效率问题，Go语言的Colly和Goquery成为新的选择。Python的爬虫框架如requests、urllib等众多，解析库如BeautifulSoup、Goquery等各有优势。Go的爬虫框架以其灵活性和高效性脱颖而出，尤其Colly和Goquery是强大的工具。网络爬虫本质上是通过解析HTML内容，抓取链接并进行数据提取。它的工作原理类似于搜索引擎，如Google或维基百科，通过队列方式逐步遍历整个Web。简单算法涉及Visit和ExtractLinks函数，用于导航和提取页面链接。Colly，作为Go语言的爬虫框架，提供了速率限制、并行爬行等特性。Collector组件负责跟踪待爬取页面，其OnHTML方法允许定制对特定HTML标签的处理，如抓取链接。OnRequest和OnResponse回调则提供了请求和响应阶段的处理，如处理请求或响应的整个HTML文档
golang爬虫:使用goquery + chromedp 爬取知乎大V想法及热评
在使用golang进行爬虫开发时，面对静态HTML文件与浏览器实际渲染结果的差异，我们首先利用了goquery库，通过Xpath风格查询来爬取静态HTML文件中的元素。然而，实际应用中我们发现，页面中的想法数量与静态HTML文件中显示的数量不符，这是因为浏览器执行JavaScript动态生成了这些元素。于是，我们引入了chromedp库，这是一个基于浏览器调度的工具，可以捕获执行完所有JavaScript后的完整HTML页面，进而获取所有元素。通过结合chromedp与goquery，我们成功实现了对知乎大V想法的爬取。在使用chromedp获取动态加载的内容时，我们注意到需要调用context包中的相关函数，这需要对context的使用有深入理解。获取想法后，我们接着需要抓取每个想法下的热评。通过在chromedp.run中加入点击事件，我们实现了对热评的获取。然而，面对一个页面中多个想法、每个想法有独立评论按钮的情况，常规的Click函数无法满足需求，需要编写自定义函数来批量处理
用Golang写爬虫(三) - 使用goquery
在编写爬虫时，通常避免直接使用正则表达式进行HTML内容的选取与查找，因为正则表达式的可读性和可维护性较差。使用Python编写爬虫时，开发者常选用pyquery库，而Golang提供了goquery库，可以看作是jQuery在Golang环境下的实现。 goquery是一个第三方库，需手动安装。在构建文档时，通常有两种方法：直接传入URL或传入请求响应。为了对请求进行定制（如添加头信息、设置Cookie等），推荐使用第一种方法。代码需要相应调整，以返回goquery.Document类型。 goquery的结构主要包括goquery.Document，创建文档的方法有两种：一种是传入URL，另一种是传入请求响应。推荐使用传入请求响应的方法，因为它允许对请求进行更精细的定制。 使用CSS选择器是goquery的一个强大功能，与jQuery的CSS选择器语法类似。通过CSS选择器，可以方便地实现内容匹配和查找
使用Golang构建高性能网络爬虫
构建高性能网络爬虫是提升数据抓取效率的关键。对于前公司同事提出的问题，我提出使用Golang构建爬虫，利用其并发特性与高效网络库。基本思路如下：1. **并发爬取**：通过goroutine实现多个页面的并发爬取，显著提升效率。使用sync.WaitGroup确保所有任务完成。2. **内容获取与解析**：使用http.Get方法获取页面内容，结合golang.org/x/net/html包解析HTML，提取链接。此方法简化了复杂流程，提供了一个基本的网络爬虫框架。实际应用中，还需处理页面解析错误、限制并发数量、应对重定向、处理异常等，但该示例可作为入门指导。希望此建议对解决前同事项目问题有所帮助。期待在评论区看到更多关于网络爬虫优化的精彩见解与讨论。