The Go language is well suited for automated solutions due to its concurrency and high performance. Example of implementing online crawling: 1. Create HTTP client 2. Make HTTP request 3. Parse HTML response 4. Extract data. The advantages of Go language in the field of automation include: concurrency, high performance and readability.
Go language automation solution
Preface
Automation in modern software development is crucial to improve efficiency and reduce human error. The Go language is ideal for building automated solutions due to its concurrency and high-performance features.
Libraries and Tools
- colly/colly: HTML crawler and parsing library.
- goquery/goquery: Query and manipulate HTML documents.
- fasthttp: High-performance HTTP client and server framework.
Practical case: automated website crawling
1. Create HTTP client
import ( "fmt" "github.com/valyala/fasthttp" ) func main() { client := &fasthttp.Client{} }
2. Make HTTP request
resp, err := client.Get(nil, "https://example.com") if err != nil { fmt.Println(err) return }
3. Parse HTML response
doc := goquery.NewDocumentFromResponse(resp)
4. Extract required data
links := doc.Find("a").Each(func(_ int, s *goquery.Selection) { fmt.Println(s.Attr("href")) })
Advantages
- Concurrency: The goroutine of the Go language can be used to execute tasks in parallel.
- High performance: Libraries such as fasthttp provide high throughput and low latency.
- Readability: The Go language’s concise syntax and clear library API make it easy to write automated solutions.
Conclusion
The Go language provides powerful tools and libraries for building effective automation solutions. Automated website scraping is just one example of how powerful the language can be in this area.
The above is the detailed content of Golang automation solution. For more information, please follow other related articles on the PHP Chinese website!

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本文转自雷锋网,如需转载请至雷锋网官网申请授权。陈怡然,杜克大学电子与计算机工程系教授,美国国家科学基金委(NSF)下一代移动网络与边缘计算研究院(Athena)主任,NSF 新型与可持续计算(ASIC)校企合作研究中心(IUCRC)主任,杜克大学计算进化智能研究中心(DCEI)联合主任。陈怡然是清华大学电子系1994级本科生,2001年获得清华大学硕士学位,2005年获得普渡大学博士学位。他的研究兴趣包括新的记忆和存储系统、机器学习、神经形态计算和移动计算系统。他曾发表500多篇论文,出版1部

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