5 步驟輕鬆用 Go 開始網頁爬蟲

網路上的數據就像現代的黑金，但這些寶貴資訊分散在各種網站、藏在亂七八糟的 HTML 裡，還有一堆 CAPTCHA 跟反爬蟲機制在把關。如果你曾經手動複製貼上產品價格、競爭對手資料或潛在客戶名單，肯定知道這種方式不只超級耗時，還很容易錯過商機。這也是為什麼網頁爬蟲成為現代企業的必備技能。事實上，替代數據市場（包含網頁爬蟲）在，而且還在持續飆升。

data market (1).png

有趣的是，雖然 Python 是新手最愛，但 Go（Golang）其實默默支撐著全球最快、最穩定的爬蟲。Go 的優勢在於超強的並發能力、強大的標準函式庫，以及讓後端工程師愛不釋手的效能。我親眼看過團隊只因為改用 Go，爬蟲速度直接翻倍——而且只要選對工具，入門一點都不難。

想讓 Go 變成你的網頁爬蟲神兵利器嗎？這篇文章會帶你從環境建置到進階技巧，實戰範例、實用建議，還有怎麼結合這類 AI 工具，讓你的數據流程更上一層樓。

為什麼選 Go 來做網頁爬蟲？商業價值大解析

老實說，當你要抓數千甚至上百萬頁面時，每一秒都很關鍵。Go 天生就適合這種高強度的任務。以下是越來越多企業選擇 Go 來做網頁爬蟲的原因：

go vs python speed (1).png

超強並發能力： Go 的 goroutine（超輕量執行緒）讓你同時抓上百頁面，電腦完全不會卡。在某次測試中，Go 能在 343 天內抓完，而 Python 則需要 649 天。這速度根本不同級別。
穩定又可靠： Go 的強型別和高效記憶體管理，讓它成為長時間、大規模爬蟲的首選。再也不用擔心半夜爬蟲掛掉。
一流網路支援： Go 標準函式庫內建 HTTP 請求、HTML 解析、JSON 處理，開箱即用，完全不用額外裝一堆套件。
部署超簡單： Go 會編譯成單一執行檔，無論哪個平台都能直接跑，不用煩惱虛擬環境或相依套件。
產業廣泛採用： Go 已經是（甚至超越 Node.js），Google、Uber、Netflix 等大公司都在用。

當然，Python 適合快速原型或需要機器學習時用。但如果你重視速度、規模與穩定性，Go 幾乎無可取代——尤其搭配 Colly、Goquery 這些強大函式庫。

步驟一：建立 Go 網頁爬蟲開發環境

在開始寫爬蟲前，先把 Go 環境裝好。好消息是，這個過程超簡單。

1. 安裝 Go

前往，選擇你作業系統的安裝檔（Windows、macOS、Linux）。
執行安裝程式並照指示完成。Linux 也可以用套件管理器安裝。
開啟終端機，輸入：
```
1go version
```
如果看到像 go version go1.21.0 darwin/amd64 這樣的訊息，就代表安裝成功。

疑難排解： 如果找不到 go 指令，請確認 PATH 設定正確。Linux/macOS 可能要在 ~/.bash_profile 或 ~/.zshrc 加上 export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin。

2. 初始化新專案

建立一個新資料夾：
```
1mkdir my-scraper && cd my-scraper
```
初始化 Go 模組：
```
1go mod init github.com/yourname/my-scraper
```
這會產生 go.mod 檔案，幫你管理相依套件。

3. 選擇編輯器

搭配 Go 擴充套件，支援自動補全、語法檢查、除錯。
JetBrains GoLand 也是 Go 開發者很愛用的專業工具。
如果你偏好經典風格，Vim/Neovim 加 Go 外掛也很不錯。

4. 測試環境是否正常

建立一個簡單的 main.go：

1package main
2import "fmt"
3func main() {
4    fmt.Println("Go is installed and working!")
5}

執行：

1go run main.go

看到訊息就代表一切 OK。

步驟二：用 Go 發送第一個 HTTP 請求

現在來抓第一個網頁！Go 的 net/http 套件讓這件事變得超簡單。

基本 HTTP GET 範例：

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "io"
5    "net/http"
6)
7func main() {
8    resp, err := http.Get("https://example.com")
9    if err != nil {
10        fmt.Println("Error fetching the URL:", err)
11        return
12    }
13    defer resp.Body.Close()
14    body, err := io.ReadAll(resp.Body)
15    if err != nil {
16        fmt.Println("Error reading the response body:", err)
17        return
18    }
19    fmt.Println(string(body))
20}

重點提示：

每次呼叫 http.Get 後都要檢查錯誤。
用 defer resp.Body.Close() 避免資源外洩。
用 io.ReadAll 讀取完整回應內容。

進階技巧：

想自訂標頭（像瀏覽器 User-Agent），可以用 http.NewRequest：

1req, _ := http.NewRequest("GET", "https://example.com", nil)
2req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0")
3client := &http.Client{}
4resp, err := client.Do(req)

記得檢查 resp.StatusCode，200 代表成功，403 或 404 可能被擋或頁面不存在。

步驟三：用 Go 解析 HTML 並提取資料

抓到 HTML 只是第一步，接下來要把有用的資訊（像產品名稱、價格、連結等）萃取出來。

Goquery 登場： 這是 Go 的 HTML 解析套件，語法跟 jQuery 很像，操作起來超直覺。

安裝 Goquery：

1go get github.com/PuerkitoBio/goquery

範例：抓取產品名稱與價格

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "net/http"
5    "github.com/PuerkitoBio/goquery"
6)
7func main() {
8    resp, err := http.Get("https://example.com/products")
9    if err != nil {
10        panic(err)
11    }
12    defer resp.Body.Close()
13    doc, err := goquery.NewDocumentFromReader(resp.Body)
14    if err != nil {
15        panic(err)
16    }
17    doc.Find("div.product").Each(func(i int, s *goquery.Selection) {
18        name := s.Find("h2").Text()
19        price := s.Find(".price").Text()
20        fmt.Printf("Product %d: %s - %s\n", i+1, name, price)
21    })
22}

運作原理：

doc.Find("div.product") 會選出所有產品區塊。
s.Find("h2").Text() 取得產品名稱，s.Find(".price").Text() 取得價格。

正則表達式： 想抓 email 這種簡單模式，可以用 Go 的 regexp 套件。複雜結構還是建議用 Goquery。

步驟四：用 Go 函式庫（Colly & Gocolly）強化你的爬蟲

想再升級？是 Go 最熱門的網頁爬蟲框架。它幫你處理爬蟲流程、並發、Cookie 等細節，讓你專心在資料本身。

Colly 的優點：

簡單 API： 只要註冊 callback 就能抓取目標元素。
高效並發： 用 colly.Async(true) 輕鬆同時抓大量頁面。
自動爬行： 能自動追蹤連結、處理分頁。
反爬蟲功能： 可自訂標頭、輪換 User-Agent、管理 Cookie。
錯誤處理： 內建失敗請求的處理機制。

安裝 Colly：

1go get github.com/gocolly/colly/v2

Colly 基本爬蟲範例：

1package main
2import (
3    "fmt"
4    "github.com/gocolly/colly/v2"
5)
6func main() {
7    c := colly.NewCollector(
8        colly.AllowedDomains("example.com"),
9        colly.Async(true),
10    )
11    c.OnHTML(".product-list-item", func(e *colly.HTMLElement) {
12        name := e.ChildText("h2")
13        price := e.ChildText(".price")
14        fmt.Printf("Product: %s - %s\n", name, price)
15    })
16    c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
17        r.Headers.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0")
18    })
19    c.OnError(func(r *colly.Response, err error) {
20        fmt.Println("Request failed:", r.Request.URL, "->", err)
21    })
22    c.Visit("https://example.com/products")
23    c.Wait()
24}

功能比較：Goquery vs. Colly

功能	Goquery	Colly
HTML 解析	有	有（內部用 Goquery）
HTTP 請求	需自行處理	內建
並發處理	需手動（goroutine）	簡單（`Async(true)`）
爬行/連結追蹤	需手動	自動
反爬蟲功能	需手動	內建
錯誤處理	需手動	內建

Colly 對於複雜一點的爬蟲專案，真的能大幅省下開發時間。

步驟五：Go 網頁爬蟲實戰挑戰與解法

現實世界的網頁爬蟲不會永遠順利，這裡教你怎麼解決常見難題：

1. IP 被封鎖

用 Go 的 http.Transport 或 Colly 的 proxy 支援輪換代理。
隨機延遲請求速度，降低被偵測風險。

2. User-Agent 與標頭

一定要設置像 Chrome、Firefox 的真實 User-Agent。
模擬真實瀏覽器的標頭（像 Accept-Language 等）。

3. CAPTCHA 驗證

遇到 CAPTCHA，通常是抓太快或太明顯。
可以用這類 headless browser 處理需要 JS 或互動的網站。
如果遇到高強度反爬蟲，可以考慮整合自動解 CAPTCHA 服務。

4. 分頁處理

用 Colly 可自動追蹤「下一頁」連結：

1c.OnHTML("a.next", func(e *colly.HTMLElement) {
2    e.Request.Visit(e.Attr("href"))
3})

5. 動態內容（JavaScript）

Go 的 HTTP 套件沒辦法執行 JS。可以用 headless browser（Rod、chromedp），或直接抓 API 端點。

6. 當遇到瓶頸時……用 Thunderbit

有時候網站太動態、反爬蟲太強，或你急需資料又不想寫程式，這時就超好用。Thunderbit 是一款 AI 驅動的網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，特色包括：

AI 自動偵測並提取欄位，只要點「AI 建議欄位」就搞定。
自動處理子頁面、分頁等複雜流程。
在真實瀏覽器（或雲端）執行，能應對大量 JS 跟反爬蟲機制。
一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，完全免寫程式。
支援排程自動抓取，團隊協作也很方便。

Thunderbit 對於業務、銷售、需要結構化資料的用戶來說，真的是省時又省力的好幫手。沒錯，我自己和團隊就是為了解決這些痛點才開發它。

Go + Thunderbit：效率最大化的組合

其實你不用在 Go 和 Thunderbit 之間二選一，最強的團隊往往兩者一起用。

範例流程：

先用 Go（搭配 Colly）大規模爬取網址或基礎資料。
把網址清單交給 Thunderbit，針對子頁面、動態內容或複雜反爬蟲網站進行詳細結構化提取。
從 Thunderbit 匯出資料到 Google Sheets 或 CSV。
再用 Go 處理、整合或分析這些資料。

這種混合策略，既有 Go 的速度與彈性，又能享受 Thunderbit 的 AI 智慧與便利，等於同時擁有瑞士刀和電動工具。

Go 網頁爬蟲方案比較：原生 Go vs. Colly vs. Thunderbit

以下快速比較，幫你選出最適合的工具：

面向	純 Go（net/http + html）	Go + Colly（函式庫）	Thunderbit（AI 無程式碼）
安裝與學習曲線	陡峭（需寫程式）	適中（API 較簡單）	最簡單（無程式碼，AI 驅動）
並發處理	手動（goroutine）	內建（`Async(true)`）	雲端/瀏覽器自動並行
動態內容（JS）	需 headless browser	部分支援 JS，或用 Rod	完整瀏覽器，原生支援 JS
反爬蟲處理	手動（代理、標頭）	內建多種功能	大多自動處理，雲端 IP
資料結構化	自行撰寫	callback、自訂 struct	AI 建議、自動格式化
匯出選項	自訂（CSV、資料庫等）	自訂	Excel、Sheets、Notion、Airtable
維護成本	高（常需改程式）	適中	低（AI 自動適應網站變化）
適合對象	開發者、自訂流程	開發者、快速原型	非程式人員、商業用戶

小建議： 大型、需自訂或後端整合專案用 Go/Colly，想快速、簡單或需處理複雜前端網站時用 Thunderbit。

重點整理：Go 網頁爬蟲入門

Go 是網頁爬蟲的強力工具——特別適合追求速度、並發與穩定性的需求。
從基礎做起： 建好 Go 環境，學會發送 HTTP 請求、用 Goquery 解析 HTML。
進階用 Colly： 需要爬行、並發、反爬蟲時，Colly 是你的好夥伴。
面對現實挑戰： 輪換代理、設置標頭，遇到難搞網站就用 headless browser 或 Thunderbit。
工具混搭最強大： Go 與 Thunderbit 結合，效率與彈性兼得。

網頁爬蟲能大幅提升銷售、營運、研究團隊的效率。有了 Go 及相關函式庫（再加點 AI），你就能自動化繁瑣流程，把時間花在真正有價值的洞察上。

Go 網頁爬蟲進階資源

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祝你爬蟲順利，資料結構清楚、速度飛快、咖啡永遠夠濃！

常見問答

1. 為什麼用 Go 做網頁爬蟲，而不是 Python 或 JavaScript？
Go 在並發、速度與穩定性上表現超強，特別適合大規模或長時間運行的爬蟲專案。當你需要快速抓大量頁面、又想要可攜式執行檔時，Go 絕對是理想選擇。

2. Go 最簡單的 HTML 解析方式是什麼？
推薦用套件，語法跟 jQuery 很像，DOM 操作和資料提取都很方便。

3. Go 如何處理 JavaScript 動態渲染的網站？
你需要用像或這類 headless browser。或者直接用，完全不用寫程式也能搞定 JS 網站。

4. 如何避免爬蟲被封鎖？
輪換 User-Agent、使用代理、加上請求延遲、模擬真實瀏覽器行為。Colly 讓這些技巧更容易實現，Thunderbit 則大多自動處理反爬蟲。

5. 可以把 Go 和 Thunderbit 結合在同一流程嗎？
當然可以！用 Go 處理大規模爬取或後端整合，Thunderbit 負責 AI 智慧提取、子頁面抓取與資料匯出，開發者和商業用戶都能受益。

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