以下是 Go 语言中常用的爬虫框架和工具库，涵盖从轻量级解析到分布式爬虫的多种场景，供参考：

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1. 主流爬虫框架

(1) Colly

• GitHub: https://github.com/gocolly/colly
• 特点：
  • 轻量级、高性能，基于回调函数设计。
  • 支持分布式、速率限制、自动 Cookie 管理。
  • 内置 HTML 解析（支持 CSS 选择器）。
• 适用场景：中等规模网站爬取，适合需要灵活控制的开发者。
• 示例代码：

  package mainimport ("github.com/gocolly/colly"
  )func main() {c := colly.NewCollector(colly.AllowedDomains("example.com"),)c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {link := e.Attr("href")e.Request.Visit(link)})c.OnRequest(func(r *colly.Request) {println("Visiting", r.URL.String())})c.Visit("https://example.com")
  }
  

(2) Ferret

• GitHub: https://github.com/MontFerret/ferret
• 特点：
  • 声明式语法（类似 Puppeteer），支持动态页面渲染（集成 ChromeDP）。
  • 自动化操作（点击、表单提交）。
• 适用场景：需要处理 JavaScript 渲染的复杂页面（如 SPA 应用）。

(3) Antchv

• GitHub: https://github.com/antchfx/antch
• 特点：
  • 类似 Python Scrapy 的架构（Spider、Pipeline、Middleware）。
  • 支持 XPath、CSS 选择器、JSON 解析。
• 适用场景：结构化数据抓取，适合熟悉 Scrapy 的开发者。

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2. HTML/XML 解析库

(1) GoQuery

• GitHub: https://github.com/PuerkitoBio/goquery
• 特点：
  • 类似 jQuery 的语法，支持 CSS 选择器。
  • 常与 net/http 或 colly 配合使用。
• 适用场景：静态页面内容提取。
• 示例代码：

  doc, _ := goquery.NewDocument("https://example.com")
  doc.Find("h1").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {println(s.Text())
  })
  

(2) XPath 解析 (antchfx/htmlquery)

• GitHub: https://github.com/antchfx/htmlquery
• 特点：支持 XPath 表达式解析 HTML。
• 适用场景：需要复杂嵌套数据提取的 XML/HTML 文档。

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3. HTTP 客户端库

(1) Httpx

• GitHub: https://github.com/projectdiscovery/httpx
• 特点：
  • 高性能 HTTP 请求库，支持并发控制。
  • 自动处理重定向、超时、TLS 证书。
• 适用场景：大规模 URL 探测或 API 调用。

(2) Resty

• GitHub: https://github.com/go-resty/resty
• 特点：
  • 简洁的链式调用，支持中间件。
  • 自动 JSON 解析、重试机制。
• 适用场景：API 数据抓取或封装请求逻辑。

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4. 分布式爬虫工具

(1) Gocrawl

• GitHub: https://github.com/PuerkitoBio/gocrawl
• 特点：基于 Colly 的分布式扩展，支持任务队列（如 Redis）。
• 适用场景：需要横向扩展的大规模爬虫。

(2) 自定义分布式架构

• 常用组合：
  • 消息队列: NSQ、RabbitMQ。
  • 存储: PostgreSQL、Elasticsearch。
  • 调度: Cron 或 Kubernetes Jobs。
• 适用场景：企业级高可用爬虫系统。

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5. 动态页面渲染

(1) Chromedp

• GitHub: https://github.com/chromedp/chromedp
• 特点：
  • 控制 Chrome 浏览器，支持 JavaScript 渲染、截图、PDF 生成。
  • 模拟用户操作（点击、输入、滚动）。
• 适用场景：爬取 SPA（单页应用）或需要登录的网站。
• 示例代码：

  package mainimport ("context""github.com/chromedp/chromedp"
  )func main() {ctx, cancel := chromedp.NewContext(context.Background())defer cancel()var html stringchromedp.Run(ctx,chromedp.Navigate("https://example.com"),chromedp.OuterHTML("html", &html),)println(html)
  }
  

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6. 轻量级工具库

(1) Robots.txt 解析器

• GitHub: https://github.com/temoto/robotstxt
• 用途：解析目标网站的 robots.txt，遵守爬取规则。

(2) User-Agent 生成

• GitHub: https://github.com/EDDYCJY/fake-useragent
• 用途：随机生成 User-Agent，避免反爬封锁。

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框架选择建议

1. 静态页面：

   • 简单需求：net/http + goquery
   • 复杂需求：Colly 或 Antchv

2. 动态页面：

   • Chromedp 或 Ferret

3. 高并发/分布式：

   • Colly + Redis 队列，或自定义架构

4. 反爬策略应对：

   • 结合代理池 + 随机 User-Agent + 请求速率控制

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注意事项

1. 合法性：遵守目标网站的 robots.txt 和相关法律法规。
2. 反爬机制：合理设置请求间隔（如 colly.Limit），避免高频访问。
3. 数据存储：结合数据库（如 MySQL、MongoDB）或文件系统（CSV、JSON）。
4. 错误处理：实现重试机制和日志监控。

如果需要具体场景的代码示例或架构设计，可以进一步说明需求！