1. 前言
在现如今大数据日益流行的时代，网站信息量不断增长，其中的有价值数据对于某些人来说非常实用，但是人工去获取过于耗时耗力，这时引入网络爬虫就十分必要。
2. 网络爬虫简介
2.1 什么是网络爬虫
网络爬虫是一个自动提取万维网信息的程序。它们从万维网上的页面上自动抓取信息，并将这些信息存储起来。
2.2 网络爬虫分类
通常情况下，网络爬虫按照是否遵循Robots协议来划分：遵循Robots协议的网络爬虫（也称为道德爬虫）和不遵循Robots协议的网络爬虫（也称为非道德爬虫）。
3. Golang实现网络爬虫
3.1 确定目标
在开始编写网络爬虫之前，第一步很重要的就是确定爬取的目标网站。这里以百度AI为例，因为百度AI开放了一些接口供大家使用。
3.2 实现步骤
在Golang中，我们可以使用第三方包colly实现一个简单的网络爬虫。接下来我们将会一步步讲解如何使用colly实现网络爬虫，并且利用百度AI接口对爬取的数据进行处理。
3.3 安装colly
colly是一个非常好用的爬虫框架，可用于Golang编写。我们可以使用以下命令安装colly：
go get -u github.com/gocolly/colly/v2安装成功后，我们就可以在代码中导入colly包了：
import "github.com/gocolly/colly/v2"3.4 编写网络爬虫代码
以下代码实现了通过colly爬取百度AI接口的功能：
package main
import (
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"net/http"
"net/url"
"strconv"
"strings"
"github.com/gocolly/colly/v2"
)
func main() {
// 创建一个colly实例
c := colly.NewCollector(
colly.AllowedDomains("ai.baidu.com"),
)
// 创建一个结果数组
var results []string
// 发送POST请求
c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
r.Method = "POST"
r.Headers.Set("Content-Type", "application/json;charset=utf-8")
r.Headers.Set("Referer", "https://ai.baidu.com/tech/nlp/application/sentence_lexer")
r.Headers.Set("Sec-Fetch-Dest", "empty")
r.Headers.Set("Sec-Fetch-Mode", "cors")
r.Headers.Set("Sec-Fetch-Site", "same-origin")
r.Headers.Set("X-Requested-With", "XMLHttpRequest")
})
// 处理响应数据
c.OnResponse(func(r *colly.Response) {
rs := string(r.Body)
var f interface{}
if err := json.Unmarshal([]byte(rs), &f); err == nil {
m := f.(map[string]interface{})
str := ""
for _, sentences := range m["items"].([]interface{}) {
for _, sentence := range sentences.(map[string]interface{})["item"].([]interface{}) {
for _, item := range sentence.(map[string]interface{})["item"].([]interface{}) {
str += item.(map[string]interface{})["ne"].(string)
}
}
}
results = append(results, str)
} else {
log.Fatal(err)
}
})
c.Visit("https://ai.baidu.com/sentence/ajax/sentence_lexer_parse?s=" + url.QueryEscape("我爱北京天安门"))
// 输出结果
for i, r := range results {
fmt.Println("Result", i+1, ":", r)
}
}
3.5 爬取结果处理
在以上代码中，我们将爬取结果存储到一个数组中。我们可以对这个数组进行任何操作，例如打印出结果：
for i, r := range results {
fmt.Println("Result", i+1, ":", r)
}
在上面的代码中，我们遍历了结果数组，并且使用了Google自带的log库来记录错误。
3.6 小结
colly是一个强大的网络爬虫框架，可以使用它来爬取目标网站的数据，并且使用了百度AI接口对爬取的数据进行了处理。
4. 结论
网络爬虫是一个强大的工具，可以将互联网中有价值的数据提取出来，并且尽可能地结构化和存储。而Golang作为一种快速高效的语言，在实现网络爬虫时也非常适用。在本文中，我们使用了colly这个开源的框架，成功地实现了网络爬虫功能，并且使用了百度AI接口对数据进行了处理。