Golang高效分页数据抓取与Walker库使用指南

在Go语言中进行高效的分页数据抓取是许多爬虫和数据处理应用的核心需求。下面我将介绍如何使用walker库来实现这一目标。

Walker库简介

Walker是一个轻量级的Go爬虫框架，专门为分页数据抓取设计，具有以下特点：

• 简洁的API设计
• 自动分页处理
• 并发控制
• 请求重试机制
• 灵活的解析器

安装Walker

go get github.com/henrylee2cn/walker

基础使用示例

package main

import (
	"fmt"
	"log"
	"github.com/henrylee2cn/walker"
)

func main() {
	// 创建walker实例
	w := walker.New()

	// 设置并发数
	w.SetThreadNum(3)

	// 定义处理函数
	handleFunc := func(ctx *walker.Context) {
		// 获取响应内容
		body := ctx.GetBody()
		fmt.Printf("抓取到数据: %s\n", string(body))
		
		// 可以在这里解析数据并存储
	}

	// 添加种子URL
	w.AddSeed("https://example.com/api/data?page=1", "GET", nil, handleFunc)

	// 设置分页规则
	w.SetPager(func(ctx *walker.Context) []*walker.Request {
		// 这里实现分页逻辑
		currentPage := ctx.GetExtra().(int)
		if currentPage >= 5 { // 假设只抓取5页
			return nil
		}
		nextPage := currentPage + 1
		nextUrl := fmt.Sprintf("https://example.com/api/data?page=%d", nextPage)
		
		// 返回下一页请求
		return []*walker.Request{
			{
				Url:    nextUrl,
				Method: "GET",
				Extra:  nextPage,
			},
		}
	})

	// 开始抓取
	if err := w.Run(); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

高级功能示例

1. 带参数的分页API抓取

func advancedExample() {
	w := walker.New()
	w.SetThreadNum(5) // 设置5个并发

	// 设置请求头
	headers := map[string]string{
		"User-Agent": "walker-spider",
		"Accept":     "application/json",
	}

	// 处理函数
	handleFunc := func(ctx *walker.Context) {
		var data struct {
			Items []map[string]interface{} `json:"items"`
			Total int                      `json:"total"`
		}
		if err := ctx.BindJSON(&data); err != nil {
			log.Printf("解析JSON失败: %v", err)
			return
		}
		
		// 处理数据
		for _, item := range data.Items {
			fmt.Printf("处理条目: %v\n", item)
		}
	}

	// 添加初始请求
	w.AddSeed("https://api.example.com/data?page=1&size=20", "GET", headers, handleFunc)

	// 智能分页处理
	w.SetPager(func(ctx *walker.Context) []*walker.Request {
		var resp struct {
			Page  int `json:"page"`
			Pages int `json:"total_pages"`
		}
		if err := ctx.BindJSON(&resp); err != nil {
			return nil
		}
		
		if resp.Page >= resp.Pages {
			return nil
		}
		
		nextPage := resp.Page + 1
		nextUrl := fmt.Sprintf("https://api.example.com/data?page=%d&size=20", nextPage)
		
		return []*walker.Request{
			{
				Url:    nextUrl,
				Method: "GET",
				Header: headers,
				Extra:  nextPage,
			},
		}
	})

	// 设置请求间隔避免被封
	w.SetDelay(500 * time.Millisecond)

	if err := w.Run(); err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
}

2. 使用代理和重试机制

func withProxyAndRetry() {
	w := walker.New()
	
	// 设置代理
	w.SetProxy("http://proxy.example.com:8080")
	
	// 设置重试次数和间隔
	w.SetRetryTimes(3, 2*time.Second)
	
	// 自定义错误处理
	w.SetErrorHandler(func(ctx *walker.Context, err error) {
		log.Printf("请求 %s 失败: %v", ctx.GetUrl(), err)
	})
	
	// 其余配置...
}

最佳实践

1. 合理设置并发数：根据目标网站的承受能力和自身网络条件调整
2. 遵守robots.txt：检查目标网站的爬虫政策
3. 设置适当的延迟：避免被封禁
4. 处理反爬机制：考虑使用代理、随机User-Agent等
5. 错误处理和日志：完善的错误处理能提高稳定性
6. 资源管理：及时释放资源，避免内存泄漏

性能优化技巧

1. 复用http.Client：walker内部已经做了优化
2. 连接池：调整MaxIdleConns等参数
3. 压缩传输：启用Accept-Encoding
4. 异步处理：将数据解析和存储放到单独的goroutine
5. 内存管理：及时清理不需要的数据

通过合理使用walker库的这些功能，你可以构建高效稳定的分页数据抓取程序。记得始终遵守目标网站的使用条款和法律法规。