对于长期从事爬虫行业的技术员来说,通过技术手段实现抓取海量数据并且做到可视化处理,我在想如果能写一个万能的爬虫模板,后期遇到类似的工作只要套用模板就能解决大部分的问题,如此提高工作效率何乐而不为?
以下是一个基本的 Go 爬虫程序的示例,用于爬取网站并做可视化处理。这个爬虫使用了多线程来提高效率,并使用了代理信息来避免被网站反爬虫机制封锁。
package main
import (
"fmt"
"net/http"
"os"
"strings"
"sync"
)
const (
proxyHost = "duoip"
proxyPort = 8000
)
func main() {
// 创建一个字典来存储商品信息
productMap := make(map[string]string)
// 创建一个锁来保护商品字典
锁 := sync.Mutex{}
// 创建一个队列来存储要爬取的页面
queue := make(chan string)
// 创建一个信号量来控制并发数量
sem := make(chan int, 10)
// 创建一个信号量来控制线程数量
threads := make(chan int, 10)
// 创建一个信号量来控制线程数量
complete := make(chan bool)
// 启动一个线程来处理队列
go handleQueue(queue, sem, productMap, lock, complete)
// 启动10个线程来爬取页面
for i := 0; i < 10; i++ {
threads <- i
}
// 关闭信号量来停止线程
close(threads)
// 关闭信号量来停止线程
close(sem)
// 关闭信号量来停止爬取
close(queue)
// 等待所有线程完成
for i := 0; i < 10; i++ {
<-complete
}
// 打印商品信息
for _, product := range productMap {
fmt.Println(product)
}
}
func handleQueue(queue chan string, sem chan int, productMap map[string]string, lock sync.Mutex, complete chan bool) {
// 获取信号量来控制并发数量
sem <- 1
defer func() {
<-sem
}()
// 从队列中取出一个页面
page := <-queue
// 使用代理信息进行网络请求
resp, err := http.Get(fmt.Sprintf("http://%s:%d/%s", proxyHost, proxyPort, page))
if err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
defer resp.Body.Close()
// 检查响应是否成功
if resp.StatusCode != http.StatusOK {
fmt.Println("Error:", resp.Status)
return
}
// 解析响应体中的商品信息
var product string
if err := http.StripPrefix("/product/", resp.Body, &product); err != nil {
fmt.Println(err)
return
}
// 使用锁保护商品字典
锁.Lock()
defer 锁.Unlock()
// 将商品信息添加到字典中
productMap[product] = ""
// 将信号量发送给下一个线程
sem <- 1
}
func parsePage(page string) {
// 使用正则表达式解析页面中的商品信息
// 这里只是一个示例,实际的解析逻辑可能会更复杂
var product, price string
if match := strings.MustCompile(`商品名称: (\w+), 价格: (\d+)`).FindStringSubmatch(page); match != nil {
product = match[1]
price = match[2]
}
}
这个程序首先创建了一个商品字典和一个锁来保护字典。然后,它创建了一个队列和一个信号量来控制并发数量和线程数量。接下来,它启动了一个线程来处理队列,以及10个线程来爬取页面。在每个爬取线程中,它从队列中取出一个页面,使用代理信息进行网络请求,解析响应体中的商品信息,并将商品信息添加到商品字典中。
在每个爬取线程完成后,它将信号量发送给下一个线程,以控制并发数量。最后,程序打印出所有爬取到的商品信息。需要注意的是,这只是一个基本的示例,实际的爬虫程序可能会更复杂,需要处理更多的异常情况和错误。
上面的详细程序步骤,是多线程并且可视化处理的爬虫通用模板。利用模版可以解决效率问题,爬虫IP的辅助可以让数据爬取更快捷。如果爬虫代码问题以及爬虫ip问题都可以一起讨论讨论。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。