Go 与 Python 爬虫代码实操对比

最近我分别用Go和Python编写一个简单的爬虫程序，爬取一个示例网站的首页内容，并打印出来。然后，我们将讨论两种语言的爬虫实现的优缺点。

Python的爬虫生态非常丰富，常用的库有requests（用于HTTP请求）和BeautifulSoup（用于解析HTML）。

Go语言中，我们可以使用标准库net/http发送请求，然后使用第三方库goquery（类似于jQuery的语法）来解析HTML。

下面就跟着我一起理解下我的总体思路。

Python 爬虫示例（使用 Requests + BeautifulSoup）

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def python_crawler():
    url = "https://books.toscrape.com/"
    
    try:
        # 发送HTTP请求
        response = requests.get(url, timeout=5)
        response.raise_for_status()  # 检查HTTP错误
        
        # 解析HTML内容
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        books = soup.select('article.product_pod')
        
        # 提取数据
        print("Python 爬取结果:")
        for i, book in enumerate(books[:3], 1):
            title = book.h3.a['title']
            price = book.select_one('p.price_color').text
            print(f"{i}. 《{title}》 - {price}")
            
    except Exception as e:
        print(f"Python 爬虫错误: {e}")

if __name__ == "__main__":
    python_crawler()

Go 爬虫示例（使用 Colly 框架）

package main

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

func go_crawler() {
	c := colly.NewCollector(
		colly.UserAgent("Mozilla/5.0"),
	)

	// 设置回调函数
	c.OnHTML("article.product_pod", func(e *colly.HTMLElement) {
		title := e.Attr("title")
		price := e.ChildText("p.price_color")
		
		if title != "" && price != "" {
			fmt.Printf("《%s》 - %s\n", title, price)
		}
	})

	// 错误处理
	c.OnError(func(r *colly.Response, err error) {
		fmt.Println("Go 爬虫错误:", err)
	})

	// 开始爬取
	fmt.Println("Go 爬取结果:")
	err := c.Visit("https://books.toscrape.com/")
	if err != nil {
		fmt.Println("访问失败:", err)
	}
}

func main() {
	go_crawler()
}

优劣对比分析

✅ Python 优势

1、开发效率高

• 简洁的语法（如列表推导式）
• 丰富的库生态（Requests/BeautifulSoup/Scrapy）
• 适合快速原型开发

2、数据处理能力强

• 天然支持JSON解析（内置json模块）
• 强大的科学计算库（Pandas/NumPy）用于数据清洗

3、异步支持成熟

• asyncio + aiohttp 高性能异步方案
• Scrapy 框架内置并发处理

4、调试便捷

• Jupyter Notebook 实时调试
• PDB 调试器简单易用

❌ Python 劣势

1、性能瓶颈

• GIL 限制多线程性能
• 内存消耗较高
• CPU密集型任务效率较低

2、部署复杂度

• 依赖环境管理（virtualenv/pip）
• 打包成二进制文件较困难

✅ Go 优势

1、极致性能

• 原生并发支持（goroutine）
• 编译为机器码执行
• 内存占用低（典型爬虫内存<10MB）

2、并发能力强

// 轻松实现百级并发
c.Limit(&colly.LimitRule{
  Parallelism: 100,
  RandomDelay: 1 * time.Second,
})

3、部署简单

• 编译为独立二进制文件
• 无外部运行时依赖

4、内置工具完善

• 标准库包含HTTP/JSON/加密等模块
• 强大的静态类型检查

❌ Go 劣势

1、学习曲线陡峭

• 指针/接口等概念对新手不友好
• 错误处理机制较繁琐

2、数据解析复杂

• 缺少类似XPath的便捷选择器
• 类型转换需要显式处理

3、生态局限

• 无成熟的类Scrapy框架
• 机器学习支持较弱

性能实测对比（爬取100页面）

选择建议

1、选 Python 当：

• 需要快速开发验证
• 涉及复杂数据处理
• 爬取频率不高（<1000页/天）
• 与机器学习流程整合

2、选 Go 当：

• 需要高并发（>1000请求/秒）
• 资源受限环境（树莓派等）
• 长期运行的分布式爬虫
• 需要编译为单文件部署

真实案例：某电商价格监控系统初期用Python（开发快），当扩展到百万级页面时改用Go（并发性能提升8倍），服务器成本降低60%。

以上就是全部内容对比，如果在代码上有遇到不明白的可以留言一起交流。