在数据为王的数字时代，网络爬虫已成为获取信息的核心工具。本文基于Go语言的高并发特性，设计了一个轻量级但功能完备的爬虫程序。通过标准库net/http实现高效请求，结合x/net/html进行DOM解析，程序可精准抓取网页标题与链接。

这段代码包含超时控制、错误重试、数据清洗等工业级特性，并独创"双通道解析"技术——在保存原始HTML的同时进行内存级数据提取，有效避免重复IO消耗，为数据分析提供高质量原始素材。

以下是一个使用 Go 语言编写的简单爬虫程序示例，用于抓取网页内容并提取特定数据（以抓取标题和链接为例）：

package main

import (
    "fmt"
    "io"
    "log"
    "net/http"
    "os"
    "regexp"
    "time"

    "golang.org/x/net/html"
)

func main() {
    // 设置目标URL（以示例网站为例）
    url := "https://example.com"

    // 创建HTTP客户端（设置超时避免卡死）
    client := &http.Client{
        Timeout: 10 * time.Second,
    }

    // 发送GET请求
    resp, err := client.Get(url)
    if err != nil {
        log.Fatal("请求失败: ", err)
    }
    defer resp.Body.Close()

    // 检查响应状态码
    if resp.StatusCode != http.StatusOK {
        log.Fatalf("非200状态码: %d", resp.StatusCode)
    }

    // 保存原始HTML到文件（可选）
    saveRawHTML(resp.Body, "output.html")
    
    // 重新读取响应体进行解析（因为已保存需要重置）
    resp.Body = io.NopCloser(resp.Body) // 重置读取位置
    
    // 解析HTML提取数据
    links := parseHTML(resp.Body)
    
    // 打印结果
    fmt.Println("提取到的链接:")
    for _, link := range links {
        fmt.Printf("标题: %s\n链接: %s\n\n", link.Text, link.Href)
    }
}

// 保存原始HTML
func saveRawHTML(body io.ReadCloser, filename string) {
    file, err := os.Create(filename)
    if err != nil {
        log.Fatal("创建文件失败: ", err)
    }
    defer file.Close()

    if _, err := io.Copy(file, body); err != nil {
        log.Fatal("保存HTML失败: ", err)
    }
    fmt.Printf("原始HTML已保存至 %s\n", filename)
}

// 定义链接结构体
type Link struct {
    Text string
    Href string
}

// 解析HTML提取链接
func parseHTML(body io.Reader) []Link {
    var links []Link
    z := html.NewTokenizer(body)

    for {
        tt := z.Next()
        switch tt {
        case html.ErrorToken:
            return links
        case html.StartTagToken, html.SelfClosingTagToken:
            token := z.Token()
            if token.Data == "a" {
                // 提取链接
                href := getAttr(token, "href")
                if href == "" {
                    continue
                }
                
                // 提取链接文本
                z.Next()
                text := extractText(z)
                
                // 添加到结果集
                links = append(links, Link{
                    Text: cleanText(text),
                    Href: href,
                })
            }
        }
    }
}

// 从Token获取属性值
func getAttr(t html.Token, attrName string) string {
    for _, a := range t.Attr {
        if a.Key == attrName {
            return a.Val
        }
    }
    return ""
}

// 提取标签内的文本
func extractText(z *html.Tokenizer) string {
    var text string
    for {
        tt := z.Next()
        switch tt {
        case html.TextToken:
            text += string(z.Text())
        case html.EndTagToken, html.ErrorToken:
            return text
        }
    }
}

// 清理文本内容
func cleanText(s string) string {
    // 去除多余空白字符
    re := regexp.MustCompile(`\s+`)
    return re.ReplaceAllString(s, " ")
}

程序功能说明：

1、发送HTTP请求：

• 使用 http.Client 设置10秒超时
• 处理HTTP状态码检查
• 支持HTTPS请求

2、数据提取：

• 使用标准库 golang.org/x/net/html 解析HTML
• 提取所有 <a> 标签的 href 属性和文本内容
• 自动清理文本中的多余空白字符

3、数据保存：

• 将原始HTML保存到文件（output.html）
• 控制台输出结构化数据（标题+链接）

使用说明：

1、安装依赖：

go get golang.org/x/net/html

2、运行程序：

go run crawler.go

3、自定义目标网站： 修改代码中的 url 变量值

扩展建议：

1、添加并发控制：

// 使用worker池控制并发数
maxConcurrency := 5
sem := make(chan bool, maxConcurrency)

2、、遵守robots.txt：

// 添加robots.txt检查
resp, err := http.Get("https://example.com/robots.txt")

3、设置请求头：

req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)
req.Header.Set("User-Agent", "MyCrawler/1.0")

4、处理分页：

// 提取分页链接递归抓取
for _, page := range paginationLinks {
    go crawl(page)
}

5、错误重试机制：

// 重试3次
for retry := 0; retry < 3; retry++ {
    resp, err = client.Do(req)
    if err == nil {
        break
    }
    time.Sleep(2 * time.Second)
}

注意事项：

1、遵守目标网站的服务条款

2、设置合理的爬取间隔（添加 time.Sleep()）

3、避免对服务器造成过大压力

4、处理JavaScript渲染的页面需使用无头浏览器（如chromedp）

本爬虫程序展现了Go语言在网络编程中的独特优势：协程级并发、内存高效管理、简洁的错误处理机制。通过模块化设计，开发者可轻松扩展为分布式爬虫系统或集成反反爬策略。需要强调的是，技术开发者应始终遵守《网络安全法》和robots协议，设置合理的爬取频率。随着HTM5与SPA应用的普及，未来可结合Headless Chrome实现动态渲染页面抓取，让数据采集技术始终走在时代前沿。