爬虫项目该选 Python 还是 Golang?看这篇就够了

简介: 本文对比Python与Golang在爬虫开发中的七大维度:语法简洁性、第三方库丰富度(如Scrapy vs Colly)、并发性能(Goroutine vs GIL限制)、内存占用、代码可读性、数据处理能力(Pandas等优势)及部署便捷性(Go可直接编译为跨平台二进制),助你按需选型。

Python和Golang都是目前比较流行的编程语言,它们在爬虫方面也有着各自的优势。本文将从语法、第三方库、并发性能、内存占用、代码可读性、数据处理和分析、部署和使用等方面介绍Python和Golang爬虫的不同点和优势。
1.jpg

一、语法
Python语法简单易学,适合初学者入门。Python使用缩进来表示代码块,代码可读性较高,可以快速编写出简洁易懂的代码。Golang语法设计简洁,支持面向对象编程和函数式编程,代码结构清晰,有助于代码维护和团队开发。

二、第三方库
Python有丰富的第三方库和框架,如BeautifulSoup、Scrapy等,可以快速开发出高效的爬虫。这些库和框架提供了丰富的功能和工具,可以方便地进行数据处理和分析。Golang的第三方库相对较少,但是有一些优秀的库和框架,如GoQuery、Colly等,可以满足基本的爬虫需求。

三、并发性能
Golang的并发性能更好,可以利用Goroutine和Channel进行高效的并发处理。Goroutine是一种轻量级的线程,可以快速创建和销毁,可以在单个进程中同时运行数千个Goroutine,而不会导致系统资源的浪费。Channel是一种用于Goroutine之间通信的机制,可以实现数据的同步和异步处理。Python也支持多线程和异步编程,但是由于GIL的存在,多线程的并发性能有限。

四、内存占用
Golang的内存占用更少,可以处理更大的数据量。Golang使用垃圾回收机制来管理内存,可以自动释放不再使用的内存。Python也有垃圾回收机制,但是由于GIL的存在,会导致内存占用较高,不适合处理大规模数据。

五、代码可读性
Golang的代码可读性更高,有助于代码维护和团队开发。Golang的代码结构清晰,可以使用go fmt命令格式化代码,保证代码的一致性和可读性。Python的代码可读性也很好,但是由于缩进的特殊性,需要注意缩进的正确性。

六、数据处理和分析
Python适合数据处理和分析,有丰富的数据处理库和工具,如NumPy、Pandas、Matplotlib等。这些库可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化。Golang也有一些数据处理库,如Gonum、Gota等,但是相对Python来说还比较不成熟。

七、部署和使用
Golang可以编译成可执行文件,方便部署和使用。Golang的可执行文件可以在不同的操作系统和平台上运行,无需安装Golang运行环境。Python也可以编译成可执行文件,但是由于Python的依赖性较强,需要安装Python运行环境才能运行。

综上所述,Python和Golang都有各自的优势和适用场景,选择哪种语言主要取决于具体的项目需求和个人偏好。对于爬虫来说,如果需要处理大规模数据、实现高并发处理和部署可执行文件,建议选择Golang;如果需要进行数据处理和分析、使用丰富的第三方库和框架,建议选择Python。

相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习 SQL 数据挖掘
Pandas 入门指南
Pandas是Python最核心的数据分析库,基于NumPy构建,提供高效、直观的结构化数据处理能力。其核心数据结构DataFrame(二维表格)和Series(一维序列)支持混合类型、自动索引对齐、缺失值处理与向量化运算,轻松完成清洗、筛选、分组、聚合等任务,是数据获取、分析到建模准备的全流程基石。(239字)
187 13
|
22天前
|
存储 弹性计算 并行计算
阿里云8核8G云服务器收费标准、实例规格及选配教程
阿里云8核8G云服务器是典型的均衡型配置,CPU与内存配比为1:1,这种配比能兼顾多任务并行计算和常规业务内存需求,既不会像低配置机型那样局限于轻量场景,也不会像高配置机型那样聚焦重度计算,因此广泛适配中小企业核心业务系统、中型网站部署、开发测试环境等场景。该配置仅在ECS云服务器系列中提供,无对应轻量应用服务器版本,2026年的收费标准会根据实例类型、计费方式、地域选择产生明显差异,优惠活动则聚焦长期购买折扣、续费保障及通用补贴,整体定价和福利均贴合不同用户的实际使用需求,无隐性消费和捆绑条件。
124 14
|
10天前
|
人工智能 API 数据库
AI 智能体的本地化部署流程
本地化部署AI智能体正成为隐私保护与高效响应的新标准。本文详解六步落地流程:环境准备→模型部署(Ollama/vLLM)→编排平台(Dify)→私有知识库(RAG)→能力定义→发布集成,助企业/个人零门槛构建专属智能体。(239字)
|
10天前
|
人工智能 自然语言处理 JavaScript
真·喂饭级教程:教你3分钟一键部署并使用OpenClaw(Clawdbot)
在智能办公与自动化需求爆发的当下,OpenClaw(前身为Clawdbot、Moltbot)作为一款开源AI代理与自动化平台,凭借自然语言指令执行、多工具集成、主流大模型兼容等核心优势,成为个人与轻量团队打造专属智能助手的首选工具。与普通聊天机器人不同,OpenClaw具备强大的实际任务执行能力,堪称“7×24小时不下班的AI数字员工”,可轻松完成文件处理、日程管理、信息提取、跨工具协同等实操任务,大幅降低重复劳动成本。
1583 8
|
12天前
|
缓存 负载均衡 安全
Nginx 反向代理:原理、优势与配置指南
Nginx反向代理是核心服务器架构技术,可实现请求转发、负载均衡、高可用与安全防护。它隐藏后端服务器,自动剔除故障节点,并支持SSL终止、缓存等高级功能,配置简洁灵活,广泛应用于高性能Web系统。
126 13
|
13天前
|
开发者 UED
开发者必看:HTTP 2xx 响应码的正确理解与运用
HTTP 2xx状态码表示请求成功,涵盖200(成功)、201(已创建)、202(已接受)、204(无内容)和206(部分内容)五类。开发者需准确识别以优化调试与用户体验。
123 10
|
12天前
|
人工智能 安全 C++
一个项目能长期活下去,靠的从来不是模型
AI项目成败关键不在模型强弱,而在于系统性生存能力:厘清责任边界、接纳不确定性、严控复杂度、建立止损机制、允许模型“不万能”、并在模型成功时保持克制。真正活久的项目,清醒、务实、敬畏现实。
|
16天前
|
弹性计算 人工智能 缓存
阿里云服务器ECS第九代g9i实例解析:性能、AI与安全的三位一体融合
阿里云第九代企业级ECS g9i实例基于“CIPU + 飞天”技术架构,搭载英特尔®至强®6处理器,提供强劲算力与504MB超大L3缓存,确保高并发场景下系统流畅。其融入AMX矩阵加速技术,提升AI数据处理效率,支持TDX机密虚拟机,增强数据安全。g9i实例具有高性价比、端到端性能提升、全方位安全防护等特点,适用于在线游戏、通用互联网应用、数据库、搜索推荐及AI推荐等多个场景,是企业级用户的优选。
146 10
|
1月前
|
设计模式 XML NoSQL
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
本文探讨在ReactAgent中引入HITL(人机回路)机制的实践方案,分析传统多轮对话的局限性,提出通过交互设计、对话挂起与工具化实现真正的人机协同,并揭示Agent演进背后与工程设计模式(如钩子、适配器、工厂模式等)的深层关联,展望未来Agent的进化方向。
597 44
从HITL(Human In The Loop) 实践出发看Agent与设计模式的对跖点
|
18天前
|
人工智能 应用服务中间件 弹性计算
首个Clawdbot全流程部署方案!真“AI个人助理”来了!
想试试国外爆火的Moltbot,不用花大价钱买Mac mini了!【阿里云轻量应用服务器】已火速上线 Moltbot 官方镜像,5分钟开跑!已打通千问、钉钉、iMessage
首个Clawdbot全流程部署方案!真“AI个人助理”来了!