【Go】基于 Go 1.19 的站点模板爬虫【实战演练版】

0. 前言

Go 语言，也被称为Golang，是由Google开发的一种开源编程语言，它在 2009 年首次发布，并在 2012 年正式开源。Go 语言被设计用来简化大型软件的开发，特别注重并发编程和内存安全。

0.1 特点

静态类型：Go 是静态类型语言，这意味着类型在编译时已经确定，有助于在编译阶段捕捉错误。
编译型语言：Go 语言编写的程序会被编译成机器码，直接运行在硬件上，因此执行效率较高。
并发编程：Go 内置了goroutine（轻量级线程）和channel（用于goroutine之间通信的管道），使得并发编程变得简单。
内存安全：Go 语言通过垃圾回收（GC）机制来自动管理内存，减少了内存泄露的风险。
简洁的语法：Go 语言的语法简洁明了，易于学习和理解。
工具链：Go 语言拥有一套完整的工具链，包括但不限于格式化工具gofmt、包管理工具go get等。
跨平台：Go 语言支持跨平台编译，可以轻松地编译为不同操作系统和架构的二进制文件。

0.2 优势

高效的并发处理：通过 goroutine 和 channel，Go 语言使得并发编程变得简单而高效。
快速编译：Go 语言的编译速度非常快，这使得开发周期缩短，提高了开发效率。
易于维护：Go 语言的代码结构清晰，易于维护和重构。
强大的标准库：Go 语言提供了丰富的标准库，覆盖网络、I/O、数据处理等多种功能。
内存安全：通过垃圾回收机制，减少了内存泄露和指针错误的风险。
跨平台：可以很容易地为不同的操作系统和架构编译 Go 程序。

0.3 缺点

垃圾回收：虽然垃圾回收机制减少了内存管理的负担，但有时候 GC 的不可预测性可能会影响性能。
错误处理：Go语言的错误处理机制（通过返回错误值）与传统try-catch不同，有时会导致代码中错误处理逻辑过于冗长。
包管理：虽然 Go 的包管理工具在不断改进，但在早期版本中，模块化的支持并不完善。
泛型支持：直到 Go 1.18 版本才引入了泛型，之前版本的 Go 语言缺少泛型支持，这在某些场景下限制了代码的复用。
社区和生态系统：虽然 Go 社区活跃，但与一些老牌编程语言相比，其生态系统和第三方库可能还不够丰富。官方社区
类型系统：Go 的类型系统相对简单，对于某些复杂的编程场景可能不够灵活。

总的来说，Go 语言因其简洁、高效和易于并发编程的特点，在云计算、微服务、网络编程等领域得到了广泛的应用。尽管它有一些缺点，但这些通常不会影响它在特定领域的优势和适用性。

基于 Go 1.19 的站点模板爬虫就是一种使用 Go 语言编写的程序，专门用于从互联网上抓取网页内容。站点模板爬虫通常利用Go 语言的高并发特性来提高爬取效率。下面将简要介绍如何构建一个基于 Go 1.19 的站点模板爬虫。

1. 准备工作

确保你的开发环境已经安装了 Go 1.19 或更高版本的 SDK，并且配置好了 GOPATH 等环境变量。
要验证是否已经安装了 Go 1.19 或更高版本的 SDK，并且配置好了 GOPATH 等环境变量，可以通过以下步骤进行：

1.1 检查Go版本

打开终端（在 Windows 上是命令提示符或 PowerShell ），运行以下命令来检查安装的 Go 版本：

go version

这个命令将输出当前安装的 Go 版本。如果输出的版本是1.19或更高，说明你的 Go SDK 安装正确。

1.2 检查环境变量

要检查是否正确设置了GOPATH和其他相关环境变量，可以运行以下命令：
在Linux或macOS上：

echo $GOPATH
echo $GOROOT

在 Windows 上（命令提示符）：

echo %GOPATH%
echo %GOROOT%

或者，如果你使用的是PowerShell：

$env:GOPATH
$env:GOROOT

这些命令将显示GOPATH和GOROOT环境变量的值。如果它们被正确设置，那么你应该能看到它们的路径。

1.3 验证Go工作区

除了检查环境变量，你还可以通过以下命令来验证 Go 工作区是否配置正确：

go env

这个命令将列出所有与 Go 相关的环境变量。检查以下关键变量：

GOPATH: 你的 Go 工作区的路径。
GOROOT: Go SDK 的安装路径。
GOBIN: 存储编译后二进制文件的路径（通常位于$GOPATH/bin）。
确保这些路径正确无误。

1.4 示例输出

以下是一个示例输出，显示了一个正确配置的 Go 环境：

$ go version
go version go1.19 darwin/amd64
$ echo $GOPATH
/Users/yourusername/go
$ echo $GOROOT
/usr/local/go
$ go env
GO111MODULE="on"
GOARCH="amd64"
GOBIN="/Users/yourusername/go/bin"
GOCACHE="/Users/yourusername/Library/Caches/go-build"
GOENV="/Users/yourusername/Library/Application Support/go/env"
GOEXE=""
GOEXPERIMENT=""
GOFLAGS=""
GOHOSTARCH="amd64"
GOHOSTOS="darwin"
GOINSECURE=""
GOMODCACHE="/Users/yourusername/go/pkg/mod"
GONOPROXY=""
GONOSUMDB=""
GOOS="darwin"
GOPATH="/Users/yourusername/go"
GOPRIVATE=""
GOPROXY="https://proxy.golang.org,direct"
GOROOT="/usr/local/go"
GOSUMDB="sum.golang.org"
GOTMPDIR=""
GOTOOLDIR="/usr/local/go/pkg/tool/darwin_amd64"
GOVCS=""
GOVERSION="go1.19"
GCCGO="gccgo"
AR="ar"
CC="clang"
CXX="clang++"
CGO_ENABLED="1"
GOMOD="/dev/null"
CGO_CFLAGS="-g -O2"
CGO_CPPFLAGS=""
CGO_CXXFLAGS="-g -O2"
CGO_FFLAGS="-g -O2"
CGO_LDFLAGS="-g -O2"
PKG_CONFIG="pkg-config"
GOGCCFLAGS="-fPIC -arch x86_64 -m64 -pthread -fno-caret-diagnostics -Qunused-arguments -fmessage-length=0 -fdebug-prefix-map=/var/folders/8_/8b4g0v2d2w9g1x8bgj0zyn4c0000gn/T/go-build3570152476=/tmp/go-build -gno-record-gcc-switches -fno-common"

如果以上步骤都没有问题，那么你的Go SDK和相关的环境变量应该已经配置好了。如果有任何问题，你可能需要重新安装 Go 或重新配置环境变量。

2. 选择库

在Go语言中，有几个流行的库可以用来编写爬虫，如：

net/http: 用于发起网络请求。
golang.org/x/net/html: 用于解析HTML。
colly: 一个高性能的爬虫框架。

3. 爬虫基本结构

以下是构建站点模板爬虫的基本步骤：

3.1 发起网络请求

使用net/http包来发起GET请求，获取网页内容。

package main
import (
    "fmt"
    "io/ioutil"
    "net/http"
)
func fetch(url string) ([]byte, error) {
    resp, err := http.Get(url)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()
    return ioutil.ReadAll(resp.Body)
}

3.2 解析HTML

使用golang.org/x/net/html包解析HTML文档，提取需要的数据。

func parse(html []byte) {
    doc, err := html.Parse(bytes.NewReader(html))
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    // 遍历DOM，提取数据
}

3.3 使用爬虫框架（可选）

如果不想手动处理太多细节，可以使用colly这样的框架。

package main
import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)
func main() {
    c := colly.NewCollector()
    c.OnHTML("div.some-class", func(e *colly.HTMLElement) {
        fmt.Println(e.Text)
    })
    c.Visit("http://example.com")
}

4. 实现站点模板

站点模板指的是你希望爬虫遵循的页面结构。你需要定义好如何从页面中提取有用信息，比如：

标题
内容
链接
图片等资源

5. 遵循 robots.txt 规则

在爬取网站之前，应当检查网站的robots.txt文件，确保你的爬虫行为符合网站管理员的规则。

6. 防止被封禁

设置合理的请求间隔。
使用随机的User-Agent。
可能的话，使用代理IP。

7. 错误处理和日志记录

合理处理可能出现的错误，并记录日志，这对于调试和监控爬虫的状态非常重要。

8. 并发控制

利用 Go 的goroutine和channel实现并发控制，提高爬取效率。

9. 示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Go 语言和colly框架编写一个基本的爬虫：

package main
import (
    "fmt"
    "github.com/gocolly/colly"
)
func main() {
    c := colly.NewCollector()
    // On every a element which has href attribute call callback
    c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
        link := e.Attr("href")
        // Visit link found on page
        c.Visit(e.Request.AbsoluteURL(link))
    })
    // Before making a request print "Visiting ..."
    c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
        fmt.Println("Visiting", r.URL.String())
    })
    // Start scraping on https://example.com
    c.Visit("https://example.com")
}

10. 实战演练

注意： 构建爬虫时，应始终遵守相关法律法规，尊重网站所有者的权益，不要进行过度的请求压力，以避免对网站造成不利影响。

以下是一个使用 Go 1.19 编写的简单示例程序，用于爬取豆瓣 Top 250 电影的名称、评分、评论人数、影评和发表年份，并将这些信息保存到CSV文件中。由于直接爬取网页内容可能违反服务条款，请在遵守相关法律法规和服务条款的前提下使用此代码。

首先，请确保安装了以下Go包：

github.com/gocolly/colly：用于网页爬取。
github.com/tealeg/xlsx：用于生成Excel文件。

使用以下命令安装所需的包：

go get -u github.com/gocolly/colly
go get -u github.com/tealeg/xlsx

CSV 版：

package main
import (
        "encoding/csv"
        "fmt"
        "os"
        "strconv"
        "strings"
        "github.com/gocolly/colly"
)
type Movie struct {
        Title       string
        Rating      string
        ReviewCount string
        Review      string
        Year        string
}
func main() {
        // 创建CSV文件
        file, err := os.Create("Top_250.csv")
        if err != nil {
                fmt.Println("Cannot create file", err)
                return
        }
        defer file.Close()
        writer := csv.NewWriter(file)
        defer writer.Flush()
        // 写入标题行
        writer.Write([]string{"电影名称", "评分", "评论人数", "影评", "发表年份"})
        // 初始化爬虫
        c := colly.NewCollector(
                colly.AllowedDomains("movie.douban.com"),
        )
        // 解析电影信息
        c.OnHTML("div.item", func(e *colly.HTMLElement) {
                var movie Movie
                movie.Title = e.ChildText("span.title")
                movie.Rating = e.ChildText("span.rating_num")
                movie.ReviewCount = strings.Trim(e.ChildText("div.star span"), "人评价")
                movie.Review = e.ChildText("spaninq")
                movie.Year = e.ChildText("div.bd p")
                // 清洗年份信息
                if idx := strings.Index(movie.Year, "上映时间:"); idx != -1 {
                        year := strings.Fields(movie.Year[idx:])
                        if len(year) > 0 {
                                movie.Year = year[1]
                        }
                }
                // 写入数据到CSV
                writer.Write([]string{
                        movie.Title,
                        movie.Rating,
                        movie.ReviewCount,
                        movie.Review,
                        movie.Year,
                })
        })
        // 爬取豆瓣Top 250电影
        for i := 0; i < 10; i++ {
                url := fmt.Sprintf("https://movie.douban.com/top250?start=%d", i*25)
                err := c.Visit(url)
                if err != nil {
                        fmt.Println("Visit error:", err)
                        return
                }
        }
        fmt.Println("爬取完成")
}

Excel 版：

package main

import (
	"fmt"
	"github.com/tealeg/xlsx"
	"github.com/gocolly/colly"
)

type Movie struct {
	Title       string
	Rating      string
	ReviewCount string
	Review      string
	Year        string
}

func main() {
	// 创建一个新的Excel文件
	file := xlsx.NewFile()
	sheet, err := file.AddSheet("Top 250")
	if err != nil {
		fmt.Printf("Error adding sheet: %s\n", err)
		return
	}

	// 创建标题行
	titleRow := sheet.AddRow()
	titleRow.SetHeightCM(1) // 设置行高
	titleRow.AddCell().Value = "电影名称"
	titleRow.AddCell().Value = "评分"
	titleRow.AddCell().Value = "评论人数"
	titleRow.AddCell().Value = "影评"
	titleRow.AddCell().Value = "发表年份"

	// 初始化爬虫
	c := colly.NewCollector(
		colly.AllowedDomains("movie.douban.com"),
	)

	// 解析电影信息
	c.OnHTML("div.item", func(e *colly.HTMLElement) {
		var movie Movie
		movie.Title = e.ChildText("span.title")
		movie.Rating = e.ChildText("span.rating_num")
		movie.ReviewCount = strings.Trim(e.ChildText("div.star span"), "人评价")
		movie.Review = e.ChildText("span.inq")
		movie.Year = e.ChildText("div.bd p")

		// 清洗年份信息
		if idx := strings.Index(movie.Year, "上映时间:"); idx != -1 {
			year := strings.Fields(movie.Year[idx:])
			if len(year) > 1 {
				movie.Year = year[1]
			}
		}

		// 写入数据到Excel
		row := sheet.AddRow()
		row.AddCell().Value = movie.Title
		row.AddCell().Value = movie.Rating
		row.AddCell().Value = movie.ReviewCount
		row.AddCell().Value = movie.Review
		row.AddCell().Value = movie.Year
	})

	// 爬取豆瓣Top 250电影
	for i := 0; i < 10; i++ {
		url := fmt.Sprintf("https://movie.douban.com/top250?start=%d", i*25)
		err := c.Visit(url)
		if err != nil {
			fmt.Println("Visit error:", err)
			return
		}
	}

	// 保存Excel文件
	err = file.Save("Top_250.xls")
	if err != nil {
		fmt.Printf("Error saving file: %s\n", err)
		return
	}

	fmt.Println("Excel file created successfully.")
}

在此代码中，我们首先创建了一个xlsx.File对象，并添加了一个名为 “Top 250” 的工作表。然后，我们添加了一个标题行，并遍历电影数据，将每部电影的信息添加到工作表中。最后，我们保存了 Excel 文件。

此程序执行以下步骤：

初始化一个Excel文件并添加一个工作表。
定义一个Movie结构体来存储电影信息。
使用colly包创建一个爬虫，并设置爬取规则。
遍历豆瓣Top 250电影的每一页，提取电影信息。
将提取的信息写入Excel工作表的每一行。
保存Excel文件。

此外，为了防止对豆瓣服务器造成过大压力，程序中设置了每次爬取 25 部电影，共爬取 10 页（250部电影）。根据需要，可以自行调节这些参数。