在选择Go语言爬虫还是Python爬虫时，主要考虑以下方面：
Go语言爬虫的适用场景
- 高并发场景：Go语言天生具备高并发的特性，通过goroutine和channel可以方便地实现并发操作，处理大量的网络请求，非常适合需要处理大量请求并且需要高并发性能的爬虫任务。
- 性能要求较高的环境：Go语言编译后的代码具有出色的性能，能够快速、高效地处理大量并发请求，适合CPU密集型任务。
- 系统级编程：Go语言适合进行系统级编程，如网络编程、并发处理等，拥有丰富的标准库支持。
Python爬虫的适用场景
- 简单任务与小型项目：Python爬虫框架如Scrapy、BeautifulSoup等易于使用，适合快速开发和简单的爬虫任务。
- 数据清洗与分析：Python拥有强大的数据处理能力，适合进行数据清洗、分析和可视化。
- 动态内容抓取：对于需要处理动态加载内容的爬虫任务，Python可以通过Selenium等库模拟浏览器行为，实现更复杂的交互操作。
- 快速原型开发：Python的解释性特性使其适合进行快速原型开发和迭代。
性能与效率对比
- Go语言：编译型语言，执行速度快，适合CPU密集型任务，并发处理能力强。
- Python语言：解释型语言，执行速度相对较慢，但在数据分析和处理方面有优势。
社区支持与资源
- Go语言：社区相对较小，但资源丰富，适合需要高效并发处理的场景。
- Python语言：拥有庞大的社区和丰富的第三方库，适合需要快速开发和迭代的项目。
综上所述，选择Go语言爬虫还是Python爬虫，应根据具体需求、项目规模、性能要求和开发周期等因素综合考虑。