1. 网络爬虫的概念和需求
网络爬虫是指通过互联网获取指定网站数据的程序。通过网络爬虫，可以以较快的速度获取大量数据，以满足研究、分析、处理、推荐等相关需求。在我们的日常生活中，无论是搜索信息、推荐商品，还是进行数据挖掘等领域，都存在爬虫的身影。因此，学习和掌握网络爬虫技术对于我们具有非常重要的意义。
在本文中，我们将介绍如何使用Go语言和http.Transport实现多线程的网络爬虫，以满足获取大量数据的需求。具体而言，我们将以豆瓣电影Top250为例，演示如何使用Go并发的爬取Top250电影的名称和评分信息。
2. Go语言和http.Transport的介绍
2.1 Go语言的介绍
Go语言（简称Golang）是一门由谷歌公司开发的开源编程语言，被誉为具备“C语言的效率和Python的开发效率”的编程语言，其注重并发、编译速度快、执行效率高等特点，使得它在网络编程、分布式系统等领域得到广泛的应用。因此，Go语言是实现网络爬虫的理想语言之一。
2.2 http.Transport的介绍
http.Transport是Go标准库中用于发送HTTP/HTTPS请求的结构体，它提供了多种可用于修改客户端请求超时时间、代理服务器、证书和TLS配置等功能的选项。在实现网络爬虫时，我们可以使用http.Transport结构体来发送HTTP请求，从而获取到网页内容并进行解析。
3. 开始实现多线程的网络爬虫
3.1 爬取Top250电影的URL获取
在开始爬虫之前，我们需要首先获取到Top250电影的URL地址。通过访问豆瓣电影官网，我们可以从URL https://movie.douban.com/top250 中获取到Top250电影的列表，下面是获取Top250页面内容的代码实现：
import (
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
)
func main() {
resp, err := http.Get("https://movie.douban.com/top250")
if err != nil {
//处理错误
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
fmt.Println(string(body))
}
通过上面的代码，我们可以获取Top250页面的HTML内容，接下来我们需要从HTML中解析出Top250电影的URL地址。
通过分析Top250页面的HTML结构，我们可以发现，每个电影对应的URL地址都在<div class="hd">标签下的<a href="">标签中。因此，我们可以使用Go语言中的正则表达式来匹配出对应的URL。具体代码实现如下：
import (
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"regexp"
)
func main() {
resp, err := http.Get("https://movie.douban.com/top250")
if err != nil {
//处理错误
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
rex := regexp.MustCompile(`(?s)`)
matches := rex.FindAllStringSubmatch(string(body), -1)
for _, match := range matches {
fmt.Println(match[1])
}
}
运行代码，我们就可以获取到Top250电影的所有URL了。
3.2 实现多线程的网络爬虫
通过上面的步骤，我们已经成功的获取了Top250电影的URL，下面我们需要对每个电影的URL进行访问，并提取出对应的电影名称和评分信息。
由于每次访问URL都需要进行一定的等待时间，因此实现多线程的爬虫可以大幅提高爬取数据的速度。在Go语言中，使用goroutine实现多线程并发非常简单。我们只需要在函数前面加上关键字go就可以实现将该函数并发执行。具体代码实现如下：
import (
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"regexp"
"sync"
"time"
)
func main() {
resp, err := http.Get("https://movie.douban.com/top250")
if err != nil {
//处理错误
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
rex := regexp.MustCompile(`(?s)`)
matches := rex.FindAllStringSubmatch(string(body), -1)
var wg sync.WaitGroup
for _, match := range matches {
wg.Add(1)
go func(url string) {
//访问电影URL并获取电影名称和评分信息
time.Sleep(time.Millisecond * 500)
fmt.Println("访问URL:", url)
wg.Done()
}(match[1])
}
wg.Wait()
}
通过上面代码，我们可以实现在多个URL之间并发的访问，并且每个URL的访问使用独立的goroutine进行处理，当所有的URL都被访问完成之后，通过sync.WaitGroup等待所有goroutine完成，然后退出程序。
3.3 访问电影URL并提取电影信息
在开始访问Top250电影的URL之前，我们需要了解一下HTTP请求的基本组成部分。一个完整的HTTP请求由请求行、请求头、请求正文（可选）三部分组成，其中请求行由请求方法、请求URL和HTTP协议版本组成，如下所示：
GET /top250 HTTP/1.1
请求头用于携带请求参数和信息，例如请求头中常见的User-Agent信息用于告诉Web服务器客户端使用的浏览器的类型和版本，而Cookie信息则用于在多个请求间维护会话的状态信息等等。请求正文主要用于在POST请求中携带参数数据等内容。
通过http.NewRequest方法，我们可以创建一个HTTP/HTTPS请求，具体代码实现如下：
import (
"fmt"
"io/ioutil"
"net/http"
"regexp"
"sync"
"time"
)
func main() {
resp, err := http.Get("https://movie.douban.com/top250")
if err != nil {
//处理错误
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
rex := regexp.MustCompile(`(?s)`)
matches := rex.FindAllStringSubmatch(string(body), -1)
var wg sync.WaitGroup
for _, match := range matches {
wg.Add(1)
go func(url string) {
//访问电影URL并获取电影名称和评分信息
client := &http.Client{}
req, _ := http.NewRequest("GET", url, nil)
userAgent := "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.36"
req.Header.Set("User-Agent", userAgent)
resp, err := client.Do(req)
if err != nil {
//处理错误
}
defer resp.Body.Close()
body, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)
rex := regexp.MustCompile(`
(.*?)\s\([\d\.]*\)\s-\s豆瓣 `)
matches := rex.FindAllStringSubmatch(string(body), -1)
if len(matches) > 0 {
fmt.Println("电影名称:", matches[0][1])
}
score_rex := regexp.MustCompile(`rating_num" property="v:average">(.*?)`)
score_matches := score_rex.FindAllStringSubmatch(string(body), -1)
if len(score_matches) > 0 {
fmt.Println("电影评分:", score_matches[0][1])
}
fmt.Println("-----------------------------------")
wg.Done()
}(match[1])
}
wg.Wait()
}
通过上面的代码，我们可以访问每个电影的URL，然后从HTML文本中提取出对应的电影名称和评分信息，并打印到控制台中。需要注意的是，为了避免网络请求过于频繁导致服务器拒绝连接，我们可以在每次访问URL之后让程序等待一段时间，具体实现使用time.Sleep方法。
4. 总结
本文介绍了如何使用Go语言和http.Transport实现多线程的网络爬虫。通过实现Top250电影的爬取，我们掌握了网络爬虫的基本思路和具体实现方法。在实际应用场景中，网络爬虫已经成为了数据获取的重要手段之一。但是，我们也需要注意使用爬虫时应遵守相关法律法规以及网站的使用规则，以免出现风险和纠纷。