在比较Go语言和Python语言编写的爬虫代码复杂度时，需要考虑多个因素，包括语言特性、库支持、开发者的熟练度以及具体的应用场景。以下是相关介绍：
Go语言以其简洁的语法和高效的并发处理能力而闻名。Go语言的并发模型基于goroutines和channels，这使得编写并发程序变得简单而直观。Go语言的性能与代码复杂度之间呈正相关关系，但Go语言的并发特性和标准库可以显著降低代码的复杂度，特别是在处理大规模数据抓取任务时。
Python语言因其简洁的语法和丰富的库支持，成为编写爬虫的热门选择。Python的动态类型系统和丰富的第三方库如requests和BeautifulSoup可以快速实现爬虫功能。然而，Python的多线程由于全局解释器锁（GIL）的存在，在处理CPU密集型任务时可能不如Go语言高效。
- Go语言：在处理高并发任务时，Go语言的性能通常优于Python，这得益于其内置的并发模型和高效的运行时。
- Python语言：Python在编写爬虫时代码简洁，易于上手，但在处理大量并发请求时可能不如Go语言高效。
- Go语言：Go语言有Colly、goquery等优秀的爬虫框架，这些框架提供了丰富的功能和良好的性能。
- Python语言：Python有requests、BeautifulSoup、Scrapy等强大的爬虫库，适合不同层次的爬虫开发者。