Go与Python爬虫对比及模板实现

go语言和Python语言都可选作用来爬虫项目，因为python经过十几年的累积，各种库是应有尽有，学习也相对比较简单，相比GO起步较晚还是有很大优势的，么有对比就没有伤害，所以我利用一个下午，写个Go爬虫，虽说运行起来没啥问题，但是之间出错的概率太高了，没有完备的模版套用得走很多弯路，这就是为啥go没有python受欢迎的原因。

为何Go爬虫远没有Python爬虫流行？

1、历史生态差距

• Python爬虫生态成熟（Scrapy、BeautifulSoup、Requests等库已有10+年积累）
• Go生态起步较晚（Colly等主流库2017年后才出现）

2、开发效率差异

• Python动态类型适合快速试错：response.json()直接解析动态数据
• Go需预定义结构体：type Result struct{ Title string json:“title” }

3、学习曲线陡峭

• Python同步代码直观：requests.get() -> BeautifulSoup()
• Go并发模型复杂：需掌握goroutine/channel/sync等概念

4、数据处理短板

• Python有Pandas/NumPy等成熟数据处理库
• Go缺乏同级别数据分析工具链

5、社区惯性

• 90%爬虫教程使用Python编写
• Stack Overflow爬虫问题Python占比超80%

废话不多说，看我直接上代码。

Go爬虫通用模板（带高级特性）

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"
)// 配置结构体
type Config struct {StartURLs        []stringAllowedDomains   []stringParallelism      intRequestTimeout   time.DurationRotateUserAgents boolProxyList        []stringOutputFile       stringRateLimit        int // 每秒请求数
}// 爬取结果
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,}// 运行爬虫results := runCrawler(cfg)// 处理结果 (示例输出)fmt.Printf("爬取完成! 共获取%d条数据\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{}),)// 配置并发c.Limit(&colly.LimitRule{DomainGlob:  "*",Parallelism: cfg.Parallelism,RandomDelay: 2 * time.Second, // 随机延迟防封禁})// 设置超时c.SetRequestTimeout(cfg.RequestTimeout)// 配置代理轮询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())})// 随机User-Agentif cfg.RotateUserAgents {c.OnRequest(func(r *colly.Request) {r.Headers.Set("User-Agent", randomUserAgent())})}// 结果存储var (results []ScrapeResultmu      sync.Mutex)// 核心解析逻辑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>标签内容e.DOM.Find("h2").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {result.Data[fmt.Sprintf("heading_%d", i)] = s.Text()})// 示例：提取元数据if desc, exists := e.DOM.Find(`meta[name="description"]`).Attr("content"); exists {result.Data["description"] = desc}// 线程安全写入mu.Lock()results = append(results, result)mu.Unlock()})// 链接发现c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {link := e.Attr("href")absoluteURL := e.Request.AbsoluteURL(link)// URL过滤规则if shouldCrawl(absoluteURL, cfg.AllowedDomains) {e.Request.Visit(absoluteURL)}})// 错误处理c.OnError(func(r *colly.Response, err error) {log.Printf("请求失败 %s: %v", r.Request.URL, err)// 自动重试逻辑if r.StatusCode == 429 { // 触发限流time.Sleep(10 * time.Second)r.Request.Retry()}})// 启动任务for _, u := range cfg.StartURLs {c.Visit(u)}// 等待完成c.Wait()return results
}// 高级功能函数实现
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}// 跳过非HTTPif !strings.HasPrefix(u.Scheme, "http") {return false}// 检查域名白名单domainAllowed := falsefor _, domain := range allowedDomains {if strings.HasSuffix(u.Hostname(), domain) {domainAllowed = truebreak}}if !domainAllowed {return false}// 过滤静态资源staticExt := []string{".jpg", ".png", ".css", ".js", ".svg", ".gif"}for _, ext := range staticExt {if strings.HasSuffix(u.Path, ext) {return false}}// 自定义过滤规则 (示例：排除登录页面)if regexp.MustCompile(`/(login|signin)`).MatchString(u.Path) {return false}return true
}

模板核心优势

1、企业级功能集成

• 代理轮询：支持HTTP/SOCKS5代理池
• 智能限流：令牌桶算法控制请求频率
• 动态UA：自动切换User-Agent
• 错误恢复：429状态码自动重试

2、反爬对抗设计

c.Limit(&colly.LimitRule{RandomDelay: 2 * time.Second, // 随机延迟
})// TLS配置跳过证书验证（应对某些反爬）
c.WithTransport(&http.Transport{TLSClientConfig: &tls.Config{InsecureSkipVerify: true},
})

3、资源控制

// 内存保护：限制爬取深度
c.MaxDepth = 3// 防止循环：URL去重
c.URLFilters = append(c.URLFilters, regexp.MustCompile(`^https?://`))

4、数据管道扩展

// 添加数据库写入
c.OnScraped(func(r *colly.Response) {saveToDB(r.Ctx.Get("result"))
})

适用场景建议

场景	推荐语言	原因
快速原型验证	Python	交互式开发，调试便捷
大规模数据采集	Go	高并发性能，内存控制优秀
复杂JS渲染	Python	Playwright/Selenium支持更成熟
分布式爬虫系统	Go	天然并发支持，部署资源节省
简单数据抓取	Python	代码简洁，开发速度快

上面我们已经了解了go和python爬虫的优劣势，主要Python在爬虫领域的统治地位源于其极致的开发效率，而Go在需要高性能、高可靠性的生产环境中逐渐崭露头角。随着Go生态完善（如Rod无头浏览器库），其爬虫应用正在快速增长。但是相对来说python爬虫还是能让更多人接受的。