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Golang简单爬虫项目实战示例

P粉602998670

P粉602998670

发布时间:2025-09-02 09:31:01

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来源于php中文网

原创

答案:使用Golang结合net/http和goquery库可轻松实现网页标题与链接抓取。首先通过http.Get发起请求,再用goquery解析HTML,利用类似jQuery的选择器查找a[href^='/pkg']元素,提取文本与href属性并拼接完整链接,最后打印输出。示例以https://pkg.go.dev为目标站点,每条结果按序号展示标题和链接。需注意选择器准确性、添加错误处理、遵守robots.txt及控制请求频率。可扩展为保存至文件或支持命令行参数。

golang简单爬虫项目实战示例

用Golang写一个简单的爬虫并不复杂,关键在于理解HTTP请求、HTML解析和数据提取的基本流程。下面通过一个实战示例,带你实现一个抓取网页标题和链接的简易爬虫。

项目目标

从指定网页(例如一个博客列表页)抓取所有文章的标题和对应链接,并打印输出。

所需依赖

Go标准库已经能完成大部分工作,但HTML解析我们使用一个轻量第三方库 goquery,它类似jQuery的操作方式,非常方便。

安装 goquery:

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Pictory
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AI视频制作工具,可以通过长内容中制作简短视频

下载
go mod init simple-spider
go get github.com/PuerkitoBio/goquery

代码实现

以下是一个完整可运行的示例,抓取某个技术博客的文章列表(以示例网站 https://pkg.go.dev 为例,实际可替换为目标站点):

package main

import (
    "fmt"
    "log"
    "net/http"

    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
)

func crawl(url string) {
    // 发起 GET 请求
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        log.Fatal("请求失败:", err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 确保状态码是 200
    if resp.StatusCode != 200 {
        log.Fatalf("状态码错误: %d", resp.StatusCode)
    }

    // 使用 goquery 解析 HTML
    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(resp.Body)
    if err != nil {
        log.Fatal("解析 HTML 失败:", err)
    }

    // 查找文章标题和链接(根据实际网页结构调整选择器)
    doc.Find("a[href^='/pkg']").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
        title := s.Text()                   // 获取链接文本
        href, _ := s.Attr("href")           // 获取 href 属性
        link := "https://pkg.go.dev" + href // 拼接完整 URL

        fmt.Printf("文章 %d:\n", i+1)
        fmt.Printf("  标题: %s\n", title)
        fmt.Printf("  链接: %s\n", link)
    })
}

func main() {
    url := "https://pkg.go.dev"
    crawl(url)
}

运行结果

程序会输出类似:

文章 1:
  标题: bufio
  链接: https://pkg.go.dev/bufio
文章 2:
  标题:  bytes
  链接: https://pkg.go.dev/bytes
...

注意事项与优化建议

  • 选择器要准确:使用浏览器开发者工具检查目标网页结构,调整
    Find()
    中的选择器。
  • 避免频繁请求:爬取多个页面时加入延时,遵守网站的
    robots.txt
    规则。
  • 错误处理更完善:可增加超时控制、重试机制。
  • 并发爬取:使用 goroutine 可以并发抓取多个页面,提升效率(注意控制并发数)。

扩展思路

这个爬虫可以进一步扩展:

  • 将结果保存为 JSON 或 CSV 文件
  • 加入命令行参数传入目标 URL
  • 使用
    colly
    框架实现更复杂的爬虫逻辑
基本上就这些。一个简单但实用的Go爬虫已经成型,适合入门学习和小规模数据抓取。

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