golang 适合开发网络爬虫，主要因其并发处理能力强、性能高、语法简洁。1. go 的 goroutine 和 channel 机制使并发抓取网页高效，资源占用低；2. colly 框架提供简洁 api、支持 css 选择器、自动处理 cookie 及分布式爬虫；3. 示例演示使用 colly 抓取书籍标题，体现其易用性与功能完整性；4. 需注意设置限速、user-agent、遵守 robots.txt 等反爬策略。
Golang 适合开发网络爬虫，主要是因为它在并发处理、性能和语法简洁性上的优势。对于需要大量并发请求、高效率抓取数据的场景来说，Go 是一个非常合适的选择。
下面从几个实际使用角度出发，说说为什么 Go 成为爬虫开发的好工具，并用 colly 这个框架演示一个简单的网页抓取实例。
并发模型天然适合爬虫任务
爬虫最核心的需求之一就是并发访问多个页面，而 Golang 的 goroutine 和 channel 机制让并发编程变得简单高效。
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- 一个普通的 HTTP 请求可能耗时几十到几百毫秒，在等待过程中如果只串行执行，效率很低。
- 使用 goroutine 可以轻松开启成百上千个并发任务，系统资源占用却不高。
- 比如：你想同时抓取 100 个网页，只需要
go crawl(url)启动 100 个协程，就能并行处理。
这种轻量级线程模型，是 Python 等语言通过第三方库模拟不出来的原生支持。
Colly 框架上手快，功能强大
Colly 是目前 Golang 中最流行的一个爬虫框架，它封装了常见的爬虫逻辑，比如请求调度、页面解析、限速控制等。
它的特点包括：
- 简洁的 API 设计
- 支持 CSS 选择器提取数据
- 自动处理 Cookie、重定向等
- 支持分布式爬虫（配合 Redis）
非常适合做中小型的数据采集项目。
实例演示：用 Colly 抓取一个静态网站
我们来写一个最简单的例子：抓取 https://www.php.cn/link/fc2ab5e9a8dd35473c8dc453a62962f7 上所有书籍的标题。
package main
import (
"fmt"
"github.com/gocolly/colly"
)
func main() {
// 创建一个新的 Collector
c := colly.NewCollector(
colly.AllowedDomains("books.toscrape.com"),
)
// 设置每次访问页面时的行为
c.OnHTML("h3 > a", func(e *colly.HTMLElement) {
title := e.Text
fmt.Println("找到书名：", title)
})
// 开始爬取
c.Visit("https://www.php.cn/link/fc2ab5e9a8dd35473c8dc453a62962f7")
}运行这个程序后，你会看到命令行输出了该页面中所有书籍的标题。
几个关键点说明：
-
colly.NewCollector创建一个爬虫实例，可以设置允许的域名、最大深度等 -
OnHTML方法用于监听特定 HTML 元素，这里用了 CSS 选择器匹配书名所在的节点 -
Visit触发一次请求，开始爬取指定 URL
如果你想扩展这个爬虫，比如翻页、进入详情页、保存数据等，都可以基于这个结构继续添加逻辑。
小贴士：注意反爬策略和速率控制
虽然 Colly 很强大，但也不能忽视一些常见问题：
- 太频繁地请求同一个网站容易被封 IP
- 建议加上随机延迟，例如：
c.Limit(&colly.LimitRule{DomainGlob: "*", Delay: 1 * time.Second}) - 设置 User-Agent 和其他 Header，避免被识别为机器人
- 遵守目标网站的 robots.txt，合法合规抓取数据
基本上就这些。Golang 在爬虫方面的表现确实不错，尤其适合对性能和并发有要求的项目。Colly 框架则降低了入门门槛，让你能快速写出稳定高效的爬虫程序。
