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文章导读

Golang简单爬虫项目实战示例


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作者 2025年9月2日 12

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

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:

立即学习go语言免费学习笔记(深入)”;

go mod init simple-spider<br>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: %sn", title)         fmt.Printf("  链接: %sn", 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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