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Golang无库爬虫实现教程

时间：2025-06-29 17:27:19 162浏览收藏

## Golang实现无第三方库的简单爬虫教程：抓取网页内容与解析HTML 想用Go语言（Golang）实现一个简单的Web爬虫，摆脱对第三方库的依赖吗？本文将带你一步步使用Go标准库 `net/http` 和 `golang.org/x/net/html`，构建一个基础但有效的爬虫框架。我们将讲解如何使用 `http.Get` 获取网页内容，并处理可能出现的错误，同时确保资源不泄漏。接着，我们将利用 `html` 包解析HTML结构，提取所需标签信息，例如链接。最后，我们将探讨如何控制并发数量，避免重复抓取，通过 `map` 记录已访问URL，并用 `channel` 限制 `goroutine` 数量，从而实现一个简单但实用的爬虫。即使没有第三方库，也能轻松应对小规模数据抓取任务！

要实现一个简单的Web爬虫，可使用Go标准库 net/http 和 golang.org/x/net/html。1. 使用 http.Get 获取网页内容，并处理错误与响应关闭；2. 利用 html 包解析HTML，遍历节点提取所需标签信息；3. 控制并发与避免重复抓取，通过map记录已访问URL并用channel限制goroutine数量。这样即可构建一个基础但有效的爬虫框架。

Golang如何实现一个简单的Web爬虫不使用第三方库的基础版本

实现一个简单的Web爬虫，用Go语言（Golang）其实并不难。不依赖第三方库的话，可以使用标准库中的 net/http 和 golang.org/x/net/html 来完成基本的页面抓取和解析。下面我们就一步步来看看怎么做。

获取网页内容：使用 `http.Get`

第一步是访问目标网页，获取HTML内容。Golang的标准库中提供了 http.Get 方法，可以轻松发起GET请求并读取响应。

resp, err := http.Get("https://example.com")
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
defer resp.Body.Close()

body, _ := io.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))

这段代码会把整个网页的HTML内容打印出来。注意要处理错误，并且记得关闭 Body，否则会导致资源泄漏。

确保检查返回状态码是否为200
有些网站会检测User-Agent，必要时手动设置Header

解析HTML内容：使用 `golang.org/x/net/html`

拿到HTML之后，下一步就是从中提取我们感兴趣的内容。这时候需要用到 golang.org/x/net/html 包，它提供了一个简单的HTML解析器。

我们可以遍历节点，查找特定标签的内容，比如所有链接标签：

doc := html.NewTokenizer(bytes.NewReader(body))
for {
    tt := doc.Next()
    if tt == html.ErrorToken {
        break
    }

    if tt == html.StartTagToken {
        tag := doc.Token()
        if tag.Data == "a" {
            for _, attr := range tag.Attr {
                if attr.Key == "href" {
                    fmt.Println(attr.Val)
                }
            }
        }
    }
}

这种方式虽然不如正则表达式直观，但更安全、结构清晰。你可以根据需要修改判断条件来提取其他类型的标签或属性。

注意区分 StartTagToken 和 SelfClosingTagToken
可以封装成函数来复用，比如提取所有图片链接或标题等

控制并发与避免重复抓取

如果你打算扩展这个爬虫，让它能访问多个页面，那么就需要考虑控制并发数量，以及避免重复访问相同的URL。

一个简单的方式是维护一个已访问的URL集合，并限制goroutine的数量：

visited := make(map[string]bool)
var mu sync.Mutex

// 在每次访问前加锁检查
mu.Lock()
if visited[url] {
    mu.Unlock()
    continue
}
visited[url] = true
mu.Unlock()

至于并发控制，可以用带缓冲的channel来限制最大并发数：

sem := make(chan struct{}, 3) // 最多同时运行3个任务
for _, url := range urls {
    sem <- struct{}{}
    go func(u string) {
        defer func() { <-sem }()
        fetchAndParse(u)
    }(u)
}

这样既能提高效率，又不至于把服务器压垮。