编程语言有很多种，哪种编程适合爬虫具体还得因项目而异。就以我常用GO和Python语言交替来写爬虫一样，针对不同项目采用不同语言来写爬虫。至于python为什么相比go更受欢迎，我总结了下面几种原因。
Go语言和Python语言在爬虫开发上的流行度差异，主要可以归结为以下几个原因：
1、学习难度方面
Python是一种非常适合初学者的语言，其语法简单直观，学习曲线平缓。而Go语言虽然设计上追求简洁，但其并发模型和某些特性可能需要开发者有更深的编程基础。
2、各语言生态系统
Python有一个庞大的开源社区和丰富的库支持，如BeautifulSoup，Scrapy等，这些都大大简化了爬虫的开发过程。而Go语言虽然也有一些爬虫库，如Colly，但其生态系统相比Python还是较为年轻。
3、相应适用场景
Python由于其强大的数据处理和分析库，如Pandas，Numpy等，使其在数据抓取和分析领域非常受欢迎。而Go语言的并发特性使其在需要处理大量并发请求的场景下更有优势，但这种场景在爬虫开发中并不是很常见。
4、工作效率效率
虽然Go语言在运行效率上优于Python，但在爬虫开发中，网络IO往往是主要的瓶颈，而不是语言本身的执行效率。
总之，Python和Go各有其优势，选择哪种语言进行爬虫开发，主要取决于具体的需求和开发者的熟悉程度。
以下就是我通过两种语言写的一段爬虫
Go爬虫模版
以下是一个简单的Go语言爬虫模板，使用了Colly库来抓取网页数据：
package main
import (
"fmt"
"github.com/gocolly/colly"
)
func main() {
c := colly.NewCollector()
// 在找到每个元素时的操作
// 获取免费爬虫IP：http://jshk.com.cn/mb/reg.asp?kefu=xjy
c.OnHTML("a[href]", func(e *colly.HTMLElement) {
link := e.Attr("href")
fmt.Printf("Link found: %q -> %s\n", e.Text, link)
e.Request.Visit(link)
})
// 请求发送前的操作
c.OnRequest(func(r *colly.Request) {
fmt.Println("Visiting", r.URL)
})
// 开始访问页面
c.Visit("http://go-colly.org/")
}这个模板会访问"http://go-colly.org/"，然后找到页面上所有的链接，并打印出链接的文本和URL。然后，它会尝试访问这些链接。
Python爬虫模版
以下是一个简单的Python爬虫模板，使用了BeautifulSoup库来解析HTML和requests库来发送HTTP请求：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def main():
url = "http://example.com"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
for link in soup.find_all('a'):
print("Link text: ", link.text)
print("Link href: ", link.get('href'))
if __name__ == "__main__":
main()这个模板会访问"http://example.com"，然后找到页面上所有的链接，并打印出链接的文本和URL。
这里面需要注意的是，这只是一个基础模板，实际的爬虫可能需要处理更复杂的情况，例如处理JavaScript，处理登录和cookies，遵守robots.txt等。在编写爬虫时，也要注意遵守网站的使用条款，尊重网站的robots.txt规则，不要过度请求以防止被封禁。
如果有更多爬虫相关的建议可以评论区留言一起交流。
