本文介绍: 前段时间和以前公司的老同事聚会,喝酒中无意聊到目前他们公司在做的一个爬虫项目,因为效率低下,整个人每天忙的不可开交。借着这次聚会,正好询问我一些解决方案。于是,我给了他们我的一些思路。

前段时间和以前公司的老同事聚会,喝酒中无意聊到目前他们公司在做的一个爬虫项目,因为效率低下,整个人每天忙的不可开交。借着这次聚会,正好询问我一些解决方案。于是,我给了他们我的一些思路。

所谓的高性能网络爬虫就是一种能够快速、高效地从互联网抓取大量网页数据程序网络爬虫通常被用于搜索引擎数据挖掘信息检索领域用于收集分析互联网上的信息

在这里插入图片描述

使用Golang构建高性能网络爬虫可以充分利用Golang并发特性和高效的网络库,实现快速、高效地爬取网页数据。以下是一个简单示例展示如何使用Golang构建一个基本网络爬虫

package main

import (
	"fmt"
	"net/http"
	"golang.org/x/net/html"
	"sync"
)

func main() {
	urls := []string{"https://example.com/page1", "https://example.com/page2", "https://example.com/page3"} // 要爬取网页链接

	var wg sync.WaitGroup
	for _, url := range urls {
		wg.Add(1)
		go func(u string) {
			defer wg.Done()
			data, err := fetchPage(u)
			if err != nil {
				fmt.Println("Error fetching page:", err)
				return
			}
			// 解析页面数据
			links := parseLinks(data)
			fmt.Println("Links on", u, ":", links)
		}(url)
	}
	wg.Wait()
}

func fetchPage(url string) (string, error) {
	resp, err := http.Get(url)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	defer resp.Body.Close()
	
	// 读取页面内容
	data, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		return "", err
	}
	return string(data), nil
}

func parseLinks(data string) []string {
	// 使用golang.org/x/net/html解析HTML页面提取链接
	links := make([]string, 0)
	tokenizer := html.NewTokenizer(strings.NewReader(data))
	for {
		tokenType := tokenizer.Next()
		if tokenType == html.ErrorToken {
			break
		}
		token := tokenizer.Token()
		if tokenType == html.StartTagToken && token.Data == "a" {
			for _, attr := range token.Attr {
				if attr.Key == "href" {
					links = append(links, attr.Val)
				}
			}
		}
	}
	return links
}

在这个示例中,我们使用了Golanggoroutine实现并发爬取多个页面,利用sync.WaitGroup等待所有爬取任务完成。通过http.Get方法获取页面内容然后使用golang.org/x/net/html包来解析HTML页面提取链接。这样我们就能够快速、高效地爬取多个页面的数据。

当然,实际的网络爬虫可能需要更复杂的处理比如处理页面解析错误限制并发数量、处理重定向处理异常情况等。但是这个简单示例可以帮助你了解如何使用Golang构建一个基本网络爬虫。

上面就是对于前同事项目问题给出的一些解决方案,也是我从事爬虫行业8年的一些经验总结,当然大伙如果有更好解决方案或者建议可以评论留言讨论。

原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_44617651/article/details/134686182

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