go语言爬虫

go语言爬虫相关知识

• 使用Go语言写爬虫

  最近在学go，以前都是用python爬虫，这次试一下用go写。相比较比较火的java,php,javascript,python等语言，go的优势在于天生的异步能力。能够通过极为简洁优雅的方式实现多线程的编程。而go对于变量的种种限制，简直就是某些强迫症患者的福音。所以我们新手小白也可以尝试用这个语言写爬虫。今天就用它写了一个简单的爬虫以做练习。首先呢要采集的网站就是今日头条package main import (            "net/url"            "net/http"            "bytes"            "fmt"            "io/ioutil"        )        // 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)        const ProxyServer = "t.16yun.cn:31111"        type ProxyAuth struct {            Username string
• Golang 简单爬虫实现

  爬虫介绍今日在追一篇网络小说，由于个人比较穷，所以看不起正规网站的小说，无奈之下只能看一些免费的网站，我估计免费网站的小说也是爬取来的内容。但是想必大家都清楚，哪些免费的网站是靠什么盈利的。那就是广告啊，铺天盖地的的广告，防不胜防。那怎么办呢，学了这么久的golang，试试自己爬一下吧。从哪里爬呢，就从免费的网站上爬吧。准备在实现爬虫之前，先介绍两个go的库goquery做过 Web 开发的，应该都用过或听过 jQuery，它提供了方便的操作 DOM 的 API。使用 Go 语言做服务器端开发，有时候需要解析 HTML 文件，比如抓取网站内容、写一个爬虫等。这时候如果有一个类似 jQuery 的库可以使用，操作 DOM 会很方便，而且，上手也会很快。github.com/PuerkitoBio/goquery 这个库就实现了类似 jQuery 的功能，让你能方便的使用 Go 语言操作 HTML 文档。另外有一篇很不错的goquery介绍的文章：GO 语言版 JQUERY — GOQUERY。具体使用方法可以
• [爬虫]Linux下使用Grafana+InfluxDB+MongoDB实现爬虫

  1.前言本文介绍的方法，是使用 Grafana 和 InfluxDB 对爬虫进行可视化监控。Grafana 是一个开源的分析和监控系统，拥有精美的web UI，支持多种图表，可以展示influxdb中存储的数据，并且有报警的功能。Influxdb 是一款开源的时间序列数据库，专门用来存储和时间相关的数据（比如我用它存储某个时间点爬虫抓取信息的数量）。设计原理：爬虫将抓取的数据写入MongoDB，InfluxDB从MongoDB获取数据抓取情况，Grafana 从 InfluxDB 中获取爬虫抓取数据情况并做图形化展示。系统环境：MacOS High Sierra 10.12.6效果展示：如下图：grafana 监控爬虫效果展示图2.Grafana介绍Grafana简介：-- Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用；-- Grafana 主要用于大规模指标数据的可视化展现；-- Grafana有着非常漂亮的图表和布局展示，功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器。Grafana支持数据源：-- Grap
• Golang爬虫开发

  网络爬虫开发一般步骤是抓取、解析、存储、反爬等，许多爬虫用户一一般都是用java，python语言进行爬虫开发。这里介绍另一种golang语言爬虫开发。1、HTTP请求        package main         import (             "net/url"             "net/http"             "bytes"             "fmt"             "io/ioutil"         )         // 代理服务器(产品官网 www.16yun.cn)         const ProxyServer = "t.16yun.cn:31111"         type ProxyAuth struct {             Username string             Password string         }         func (p ProxyAuth) ProxyClie

go语言爬虫相关课程

• Google资深工程师深度讲解Go语言 由浅入深掌握Go语言 Go作为专门为并发和大数据设计的语言，在编程界越来越受欢迎！不论是c/c++，php，java，重构首选Go。本课程特邀谷歌资深工程师，从Go基本语法到函数式编程、并发编程，最后构建分布式爬虫系统，步步深入，带你快速掌握Go语言！

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go语言爬虫相关教程

• 爬虫和反爬虫 有的时候，当我们的爬虫程序完成了，并且在本地测试也没有问题，爬取了一段时间之后突然就发现报错无法抓取页面内容了。这个时候，我们很有可能是遇到了网站的反爬虫拦截。我们知道，网站一方面想要爬虫爬取网站，比如让搜索引擎爬虫去爬取网站的内容，来增加网站的搜索排名。另一方面，由于网站的服务器资源有限，过多的非真实的用户对网站的大量访问，会增加运营成本和服务器负担。因此，有些网站会设置一些反爬虫的措施。我们只有认识了主要的反爬虫措施，才能识别反爬虫措施，从而进行反反爬虫。当然，从道德和法律的角度来讲，开发者应该把爬虫控制在合理合法的用途上，切勿非法地使用爬虫。如果，需要将爬取的内容用作商业用途的时候，需要额外关注相应网站对数据的声明。
• 5. 爬虫的学习基础 学习爬虫，我们需要如下的基础知识：Python 语言基础数据库基础知识如果大家还没有 Python 语言或者数据库的基础，可以参考慕课网相关的 wiki 进行学习。当然，为了方便大家理解，我会在代码中加入详细的注释，即使大家没有 Python 语言基础，也可以先理解大致流程，然后查漏补缺，学习相应的知识。有些同学也许会疑惑，为什么开发爬虫一定要使用python语言呢，其他语言不可以吗？这就不得不说 Python 的第三方的库了，Python 之所以那么流行，正式因为它有非常多的库,且这些库性能和使用都比较简洁高效，配合着 Python 语言本身的高效，仅仅需要 10 行代码左右就可实现一个简单的爬虫，而用 java/C/C++ 等其他语言，至少要写几十行代码，因此，使用 Python 开发爬虫程序赢得了众多程序员的青睐。举个例子，比如，大家习惯了在楼下的便利店买饮料喝，虽然门口一公里外有更大的超市，我相信你也不愿意去买，因为太麻烦不够便利。这正是 Python 语言成为爬虫届的主流语言的精髓所在。后面的学习中，我们会用到几个 Python 的第三方库，所谓第三方库，指的是相对于 Python 的官方库而言（例如，系统“os”，时间“time”等库\），由非官方发布的库，如 requests 等库，我们称之为第三方库。Python 的官方库在安装 Python 解释器的时候已经默认安装好了，而第三方库需要我们去手动安装。例如我们在爬虫开发中会经常用到的 Requests 库。安装第三方库非常的简单，只需要在终端中执行下面这条命令即可：pip install requests后面，再讲到具体的库的时候，还会进行详细的介绍。下面列举了一下爬虫开发中常用的 Python 的库的对比：包简介urllibpython自带的库，不需要安装。 但是，urlib 在不同的 python 版本中，存在明细的区别，在实际开发中，太过繁琐，而且无法对 header 伪装,容易被封掉，所以，现在使用的人数不是很多。requests与 urllib 相比，不仅具备了 url 的所用功能,更重要的的语法简洁优雅，而且，在兼容上， 完全兼容python2 和 python3，非常方便。 同时，它也可以对请求进行伪装。urllib3urllib3 库提供一些 urllib 没有的重要特性，比如说线程安全，连接池，支持压缩编码等。这里推荐使用 requests 库，简单方便，上手容易，对于使用爬虫的新手来说，非常的合适。如果没有特殊说明，我们后面的课程默认使用 requests 库。
• 1. 爬虫简介 网络爬虫是一段具有特殊含义的代码，其功能是模拟用户在浏览器上的操作，发送 HTTP 请求，接收数据，然后解析并保存数据，方便其他应用程序使用和分析。这个过程中间包含了许多自动化的操作，若使用得当，可以产生大量的经济价值以及帮助我们减少繁杂的工作。互联网上每天都会有无数的爬虫在网络上游走，获取相应网站的数据。这些爬虫和人一样，有好有坏，有正义的，也有邪恶的。比如百度 Spider 等搜索引擎爬虫，为我们提供了信息检索的最新数据，我们能通过搜索关键字找到相应的网站，正是得益于百度 Spider 每天孜孜不倦的工作。搬运相应网站的地址和更新相应的信息数据，这也是必要的爬虫，许多网站也乐于被百度爬虫抓取最新数据。但是也存在许多恶意爬虫，长时间、大规模的请求特定网站数据，给网站服务器造成了巨大的压力，影响正常用户请求，这也是许多网站讨厌爬虫并积极设置反爬虫策略的原因。对于个人开发者而言，学好爬虫技术，对于个人成长方面有着极大的好处：锻炼个人技能，及时体验技术带来的好处：使用简单的几行 Python 代码就能获取网站数据，这样的学习曲线远胜于使用 C/C++ 进行爬虫开发。这也是很多人选择 Python 开发爬虫的原因；在工作和生活上有时候能带来极大的好处：比如收集数据，完成毕业论文；比如开-发一款 12306 抢票助手，解决回家抢票困难的问题；又或者抓取股票交易数据，帮助我们分析股票走势等等。事实上，已经有很多人做了这些工作并在 Github 上进行了开源。事实上，爬虫的应用还有很多，就不在此逐一说明了。接下来我们介绍 Python 的爬虫框架以及使用爬虫框架进行开发的好处。
• 使用 Xpath 进行爬虫开发 Xpath( XML Path Language, XML路径语言)，是一种在 XML 数据中查找信息的语言，现在，我们也可以使用它在 HTML 中查找需要的信息。既然谈到 Xpath 是一门语言，当然它就会有自己的一些特定的语法。我们这里罗列一些经常使用的语法，熟悉下面的基本语法之后，就能满足我们日常的爬虫开发所用。
• 4.2 分布式爬虫 多线程、多进程能加速爬取速度，但终究还是单机的爬虫，性能提升有限。要爬取超大规模的网站，需要使用分布式爬虫。分布式爬虫把爬虫的关键功能部署到多台机器上，多台机器同时爬取数据。下图展示了一种典型的分布式爬虫的架构：分布式爬虫的功能由 4 台机器承担：1 台 master 和 3 台 slave分布式爬虫的关键是共享一个请求队列，请求队列保存了需要爬取的网页的 URL 地址维护该队列的主机称为 master负责数据的抓取、数据处理和数据存储的主机称为 slavemaster 负责管理 slave 连接、任务调度与分发、结果回收并汇总等slave 从 master 那里领取任务，并独自完成任务最后上传结果
• 3. 爬虫抓取原理 爬虫爬取的数据其实就是网页上面的内容，我们需要通过特定的工具对网页进行分析，比如说 Beautiful Soup。然后提取出 HTML 中的特定标签下的数据。然后，将数据进行持久化保存，方便日后的数据的分析。简单点讲，我们使用爬虫，最根本的目的是爬取网页中对我们有价值的信息和数据。所以，我们大部分爬取的工作，都是在筛选我们有用的信息，并剔除掉无用的信息。这就是爬虫核心所在。

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