Go语言爬虫系列教程（一） 爬虫基础入门

news2025/5/18 4:31:41

Go爬虫基础入门

1. 网络爬虫概念介绍

1.1 什么是网络爬虫

网络爬虫（Web Crawler），又称网页蜘蛛、网络机器人，是一种按照一定规则自动抓取互联网信息的程序或脚本。其核心功能是模拟人类浏览网页的行为，通过发送网络请求、解析响应内容，批量获取目标数据。爬虫广泛应 用于数据采集、搜索引擎索引构建、竞品分析、学术研究等领域。

我们可以把互联网比作一张大网，而爬虫便是在网上爬行的蜘蛛。把网的节点比作一个个网页，爬虫爬到这就相当于访问了该页面，获取了其信息。可以把节点间的连线比作网页与网页之间的链接关系，这样蜘蛛通过一个节点后，可以顺着节点连线继续爬行到达下一个节点，即通过一个网页继续获取后续的网页，这样整个网的节点便可以被蜘蛛全部爬行到，网站的数据就可以被抓取下来了，这也是为什么爬虫会用spider表示了。

1.2 核心工作流程

爬虫的工作流程可概括为以下 5 个关键步骤，：

  1. 发送 HTTP 请求

    • 向目标网站的 URL 发送请求（如GET/POST），模拟浏览器请求网页数据
    • 就像你在浏览器地址栏输入网址并按下回车键
    • 示例：使用curl https://example.com命令或Go代码中的http.Get("https://example.com")

  2. 获取响应内容

    • 接收服务器返回的响应，通常包含网页的 HTML/JSON 数据、状态码、响应头等
    • 类似于你看到网页在浏览器中加载出来
    • 关键点：检查状态码（200表示成功，404表示页面不存在）和内容类型（HTML/JSON/XML等）

  3. 解析数据

    • 从响应内容中提取所需信息，如标题、正文、图片链接等
    • 想象你在阅读报纸，但只关注特定的新闻或广告
    • 方法：
      • HTML解析：使用Go的goquery库（类似jQuery）
      • JSON解析：使用Go的encoding/json库
      • 正则表达式：使用regexp包匹配特定模式

  4. 数据存储

    • 将提取的数据保存到本地或数据库中，便于后续分析和使用
    • 常用存储方式：
      • 文本文件（CSV、JSON）：简单直接，适合小数据量
      • 数据库（MySQL、MongoDB）：结构化存储，支持查询
      • 云存储（S3、OSS）：大规模数据存储

  5. 跟进链接

    • 从当前页面中提取新的URL，加入待爬队列，循环处理以抓取更多相关页面
    • 就像你阅读一本书，发现参考文献后决定再去查阅那些书籍
    • 实现方式：使用队列或集合存储未访问的URL，确保不重复爬取
      在这里插入图片描述

1.3 爬虫的典型应用场景

  1. 搜索引擎：

    • Google、百度通过爬虫抓取全网页面，构建索引库
    • 实现原理：定期爬取互联网页面，提取关键词和内容，建立倒排索引
    • Go语言优势：高并发能力使其能同时处理大量网页请求

  2. 数据分析与市场研究：

    • 爬取电商平台价格、评论数据进行竞品分析
    • 案例：某电商可以通过爬虫监控竞争对手的价格变动，及时调整自身定价策略
    • 实现方式：针对特定网站设计爬虫，定期抓取并分析数据变化

  3. 内容聚合：

    • 新闻聚合平台收集各大媒体最新报道
    • 技术要点：提取正文、去重、分类、时效性处理
    • 使用Go的协程可实现高效的并发爬取多个新闻源

  4. 学术研究数据采集：

    • 收集科研论文、专利信息或公开数据集
    • 例如：分析某领域研究热点趋势、引用关系网络
    • 需注意学术平台的使用条款和访问限制

  5. 自动化监控：

    • 监控网站内容变更、价格波动、库存变化
    • 实际应用：房产网站监控新房源、机票价格跟踪
    • Go实现：结合定时任务（cron）和爬虫，实现自动化监控和通知

1.4 爬虫的分类

根据不同的维度，爬虫可分为多种类型：

按抓取策略分类
类型核心算法适用场景Go 实现要点
广度优先 (BFS)队列 (FIFO)全站爬取（如搜索引擎）使用 channel 实现 URL 队列
深度优先 (DFS)栈 (LIFO)单页面深度数据挖掘递归实现页面跳转
最佳优先优先级队列重点数据优先抓取实现评分函数排序 URL
广度优先爬虫示意：
第1层：首页A
第2层：A链接到的页面B、C、D
第3层：B、C、D链接到的新页面...

深度优先爬虫示意：

首页A → A链接到的页面B → B链接到的页面E → E链接到的页面...
        ↓
        (回溯后)
        ↓
        A链接到的页面C → ...
按技术架构分类

  • 单机爬虫：

    • 在单个主机上运行，适合小规模数据采集
    • 优势：实现简单，部署方便
    • 局限：爬取速度和规模有限
    • Go实现：利用goroutine实现并发爬取，提高单机效率

  • 分布式爬虫：

    • 通过多台主机协作，并行处理大量 URL
    • 适用：搜索引擎、大型数据服务公司
    • 技术挑战：URL分配策略、任务调度、结果合并
    • Go实现：结合消息队列（如Kafka）和微服务架构
按目标网站交互方式分类

  • 静态网页爬虫：

    • 直接获取HTML内容并解析
    • 适合：内容直接包含在源代码中的网站
    • 优势：实现简单、速度快
    • 示例：goquery库解析HTML

  • 动态网页爬虫：

    • 需处理JavaScript渲染的内容
    • 适合：现代SPA（单页应用）网站
    • 实现方式：
      • 使用无头浏览器（如Chrome Headless）
      • 分析并模拟API请求
    • Go工具：可结合chromedp库实现浏览器自动化

1.5 法律规范与伦理道德

虫开发不仅是技术问题，更涉及法律和伦理边界。负责任的爬虫开发者应当：

  • 遵守robots.txt协议：网站通过robots.txt声明禁止爬虫抓取的页面（如User-Agent: * Disallow: /private/），爬虫需遵守规则以避免滥用。

  • 限制请求频率：过度频繁的请求会增加服务器负担，需设置合理的请求间隔（如每次请求间隔 1 秒）。

  • 尊重版权：不得抓取受保护的内容（如付费文档、用户隐私数据），避免侵权。

  • 避免过度爬取： 只获取确实需要的数据，不进行无目的大规模爬取，考虑使用网站提供的官方API（如有）替代爬虫

  • 识别与处理个人敏感数据： 若爬取内容含个人可识别信息(PII)，需慎重处理并遵守数据保护法规，实施数据匿名化处理

2. HTTP协议基础

爬虫本质上就是模拟浏览器请求，并获取相应信息，所以写爬虫之前，我们还需要了解一些HTTP的基础知识。

2.1 HTTP简介

HTTP（HyperText Transfer Protocol，超文本传输协议） 是互联网上应用最广泛的应用层协议，用于客户端（如浏览器）与服务器之间的数据通信。它基于 TCP/IP 协议，定义了客户端如何向服务器发送请求、服务器如何响应请求，以及数据传输的格式和规则。

HTTP的特点：

  • 无状态 - 服务器不会保存客户端的历史请求信息（解决方案：Cookie/Session）
  • 基于请求-响应模型 - 客户端发起请求，服务器返回响应
  • 支持多种数据类型 - 文本、图片、视频、应用程序等

HTTP就像你去餐厅点餐。点餐（请求）时，你需要明确告诉服务员（服务器）你想要什么菜（资源），怎么做（请求体）。服务员记下后去后厨，然后把菜（响应体）送到你桌上。每次点菜都是独立的，服务员不会记得你上次点了什么（无状态）。如果是你经常去的店铺，老板跟你也很熟悉，知道你要点什么菜（有状态）

2.2 HTTP 请求结构详解

一个完整的HTTP请求由三部分组成：请求行、请求头和请求体。

# 请求行 
GET /index.html HTTP/1.1 			# 方法 + URL + 协议版本 

# 请求头（键值对，描述请求信息） 
Host: www.example.com 				# 目标服务器域名 
User-Agent: Mozilla/5.0 			# 客户端标识 
Accept: text/html,application/xml 	# 可接受的响应类型 
Content-Type: application/json 		# 请求体格式（仅 POST/PUT 等方法有） 
Cookie: sessionId=12345 			# 会话信息 

# 请求体（仅 POST/PUT 等方法才存在） 
{ "name": "clown", "age": 30 }
请求方法详解

每种HTTP方法都有特定用途，在爬虫开发中需根据目标网站的API设计选择合适的方法：

方法用途爬虫应用场景是否有请求体
GET获取资源抓取网页内容、下载图片、获取API数据否
POST提交数据（创建资源）表单登录、发送搜索参数、上传文件是
PUT更新资源（覆盖完整资源）更新用户信息（少用于爬虫）是
DELETE删除资源删除用户上传内容（少用于爬虫）否
HEAD仅获取响应头（不获取正文）检查资源是否存在、获取文件大小否
OPTIONS获取服务器支持的方法列表跨域请求前的预检（CORS）否

Go爬虫中的应用示例：

// GET请求示例
resp, err := http.Get("https://example.com")

// POST请求示例
data := strings.NewReader(`{"username":"test","password":"123456"}`)
resp, err := http.Post("https://example.com/login", "application/json", data)

// 自定义请求（任何方法）
req, err := http.NewRequest("HEAD", "https://example.com/large-file.zip", nil)
resp, err := http.DefaultClient.Do(req)
重要请求头及其作用

在爬虫开发中，正确设置请求头对成功获取数据至关重要：

请求头名称作用爬虫注意事项
User-Agent标识客户端类型（浏览器/爬虫）模拟真实浏览器避免被屏蔽，如Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36
Referer表示请求来源页面部分网站通过验证Referer防盗链，需模拟正确来源
Cookie存储用户会话信息爬取需登录的页面时必须设置，常需先模拟登录获取
Accept指定可接受的响应内容类型设置为text/html获取网页，application/json获取API数据
Accept-Language首选语言国际网站可能根据此返回不同语言内容
Authorization身份验证信息API访问常用，如Bearer <token>
Accept-Encoding支持的压缩方式这个是用来控制输出的字符编码的，在爬虫中如果遇到输出结果乱码，就需要取消这个参数
Accept-Language首选语言获取特定语言内容：Accept-Language: zh-CN,en;q=0.9
除了以上的一些请求参数，还有一些网站自有的的请求参数，用来验证请求是否合法的，例如：
  • 小红书的 x-s、x-t等参数
  • 抖音的a_bogus、msToken等参数

Go代码中设置请求头示例：

req, err := http.NewRequest("GET", "https://example.com", nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

// 设置User-Agent模拟Chrome浏览器
req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/91.0.4472.124")
// 设置Referer
req.Header.Set("Referer", "https://example.com/")
// 设置Cookie
req.Header.Set("Cookie", "sessionId=abc123; userId=123456")

client := &http.Client{}
resp, err := client.Do(req)

2.3 HTTP响应（Response）结构详解

由 状态行、响应头、响应体（可选） 三部分组成。

# 状态行
HTTP/1.1 200 OK      # 协议版本 + 状态码 + 原因短语

# 响应头（键值对，描述响应信息）
Content-Type: text/html; charset=utf-8  # 响应体格式
Content-Length: 12345              # 响应体字节数
Set-Cookie: sessionId=67890; Max-Age=3600  # 设置客户端 Cookie
Date: Mon, 12 May 2025 12:00:00 GMT  # 响应生成时间

# 响应体（资源内容，如 HTML、JSON、图片二进制数据）
<!DOCTYPE html><html><body>Hello World!</body></html>
响应内容的处理策略

根据Content-Type，爬虫需采用不同处理策略：

内容类型常见用途Go处理方法
text/html网页内容使用goquery或Go标准库解析HTML
application/jsonAPI数据使用encoding/json库解析
text/plain纯文本数据直接读取字符串处理
image/*图片内容保存为文件或使用image包处理
application/pdfPDF文档保存为文件，使用第三方库解析

2.4 HTTP状态码详解与爬虫处理策略

HTTP状态码是服务器对请求处理结果的标识，对爬虫行为有重要指导意义：

状态码含义爬虫处理策略
2xx - 成功
200 OK请求成功常规处理，解析响应内容
201 Created资源创建成功POST请求后确认资源创建（少用于爬虫）
204 No Content成功但无返回内容适用于只需确认操作成功的场景
3xx - 重定向
301 Moved Permanently永久重定向更新URL缓存，访问新地址
302 Found临时重定向跟随重定向但不更新缓存
304 Not Modified内容未变化可使用本地缓存（配合If-Modified-Since头）
4xx - 客户端错误
400 Bad Request请求格式错误检查请求参数和格式
401 Unauthorized未认证需添加/更新认证信息（如登录）
403 Forbidden拒绝访问可能触发反爬机制，考虑降低请求频率或更换IP
404 Not Found资源不存在检查URL是否正确，可从链接源更新URL
429 Too Many Requests请求过多降低请求频率，实现自动退避算法
5xx - 服务器错误
500 Internal Server Error服务器内部错误通常非爬虫导致，可稍后重试
502 Bad Gateway网关错误可能是服务器过载，稍后重试
503 Service Unavailable服务暂时不可用实现指数退避重试策略
Go中的状态码处理示例：
resp, err := http.Get(url)
if err != nil {
    log.Printf("请求失败: %v", err)
    return
}
defer resp.Body.Close()

switch resp.StatusCode {
case http.StatusOK: // 200
    // 正常处理
    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
    // ...处理内容
    
case http.StatusMovedPermanently, http.StatusFound: // 301, 302
    // 处理重定向
    newLocation := resp.Header.Get("Location")
    log.Printf("重定向到: %s", newLocation)
    // 访问新URL...
    
case http.StatusNotFound: // 404
    log.Printf("页面不存在: %s", url)
    // 可能需要更新URL库或移除此URL
    
case http.StatusTooManyRequests: // 429
    log.Printf("请求频率过高，等待后重试")
    // 实现退避算法
    time.Sleep(30 * time.Second)
    // 重试...
    
case http.StatusInternalServerError: // 500
    log.Printf("服务器错误，稍后重试")
    // 实现延迟重试
    // ...
}

3. 简单爬虫示例

接下来开始我们，第一个爬虫演示，目标站点是：https://httpbin.org/get ，这个站点响应的内容是我们访问站点的请求体
在这里插入图片描述

下面就让我用程序来获取这些内容：

package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"net/http"
	"os"
)

func main() {
	// 目标URL
	url := "https://httpbin.org/get"

	// 发送HTTP GET请求
	resp, err := http.Get(url)
	if err != nil {
		fmt.Printf("访问url错误: %v\n", err)
		return
	}
	defer resp.Body.Close() // 确保响应体最终被关闭

	// 检查状态码
	if resp.StatusCode != http.StatusOK {
		fmt.Printf("请求错误，状态码为： %d\n", resp.StatusCode)
		return
	}

	// 读取响应体
	body, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		fmt.Printf("读取response body错误: %v\n", err)
		return
	}

	//输出响应体
	fmt.Println(string(body))

	// 保存到文件
	file, err := os.Create("output.html")
	if err != nil {
		fmt.Printf("创建文件错误: %v\n", err)
		return
	}
	defer file.Close() // 确保文件最终被关闭

	_, err = file.Write(body)
	if err != nil {
		fmt.Printf("写入文件错误: %v\n", err)
		return
	}

	fmt.Println("成功保存文件 output.html")
	fmt.Printf("内容长度: %d bytes\n", len(body))
}

代码解析与要点说明：

  1. 导入必要包：

    • net/http - 提供HTTP客户端和服务器实现
    • io - 提供基本I/O操作
    • os - 提供操作系统功能，如文件操作

  2. 设置目标URL：

    • url := "https://httpbin.org/get" - 定义要爬取的网页地址
    • httpbin.org是测试HTTP请求的实用网站，/get端点返回简单json页面

  3. 发送GET请求：

    • resp, err := http.Get(url) - 使用标准库发送HTTP GET请求
    • 这行代码等同于浏览器在地址栏输入URL并按回车

  4. 错误处理与资源释放：

    • 检查err != nil确保请求成功
    • defer resp.Body.Close() - 确保在函数结束时关闭响应体，防止资源泄漏
    • 资源释放是Go编程的重要实践，尤其在爬虫这类I/O密集型应用中

  5. 状态码检查：

    • if resp.StatusCode != http.StatusOK - 确认服务器返回200成功状态
    • 避免处理错误页面（如404页面），确保获得预期内容

  6. 读取响应内容：

    • body, err := io.ReadAll(resp.Body) - 将整个响应体读入内存
    • 适用于小型页面，大文件应考虑流式处理

  7. 保存到文件：

    • file, err := os.Create("output.html") - 创建输出文件
    • file.Write(body) - 将响应内容写入文件
    • 实际爬虫通常会解析内容而非直接保存

  8. 结果反馈：

    • 打印成功消息和内容长度，提供操作反馈

4. httpbin.org介绍

httpbin.org 是一个专门用于测试和调试 HTTP 请求与响应的开源工具网站，由 Python + Flask 框架构建，支持 HTTP/HTTPS 协议。它提供了丰富的测试端点，允许开发者发送各种类型的 HTTP 请求，并获取详细的响应数据，例如请求头、IP 地址、Cookie、状态码等

典型应用场景

  1. 爬虫开发调试：
    • 测试请求头伪装（修改 User-Agent）、代理设置、Cookie 处理等逻辑。
    • 示例：通过 /user-agent 验证客户端标识是否正确设置。
  2. API 接口测试：
    • 验证接口对不同 HTTP 方法、参数、状态码的处理逻辑。
    • 示例：使用 /post 测试表单提交和 JSON 数据传输。
  3. 网络库功能验证：
    • 检查 HTTP 客户端对重定向、超时、压缩（gzip/deflate）等特性的支持。
    • 示例：通过 /gzip 返回压缩数据，测试客户端的解压能力。

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最新工作中遇到生成条形码的需求&#xff0c;经过一番摸索之后找到了zxing这个工具类&#xff0c;实现效果如下&#xff1a; 首先引入依赖&#xff1a; <!-- 条形码生成器 --><dependency><groupId>com.google.zxing</groupId><artifactId&g…
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