个人博客：苏三有春的博客
系类往期文章：
PyQt5实战——多脚本集合包，前言与环境配置（一）
PyQt5实战——多脚本集合包，UI以及工程布局（二）
PyQt5实战——多脚本集合包，程序入口QMainWindow（三）
PyQt5实战——操作台打印重定向，主界面以及stacklayout使用（四）
PyQt5实战——UTF-8编码器UI页面设计以及按钮连接（五）
PyQt5实战——UTF-8编码器功能的实现（六）
PyQt5实战——翻译器的UI页面设计以及代码实现（七）

前言

本文虽然被归类于PyQt开发实战，但实际上并没有关于PyQt的相关知识，这篇文章着重基于上篇文章，讲述笔者在开发翻译器时如何做爬取微软翻译网站时的分析，如何获取到网站所需要的信息。这其中也是夹杂了许多笔者个人的猜想与运气才碰出来的，笔者对爬虫也没有做更深的学习，只有一些粗浅的理解，并结合这个项目一点一点摸出来的，可能有更专业的工具与更成体系的知识架构，笔者也要去学习，希望这篇文章对读者能起到一些帮助和启发。

本文从笔者第一次爬取开始讲起，第一次失败了，总结了失败的经验，第二次才爬取成功。

第一次爬取微软翻译

分析

在笔者进行爬虫的时候，首先先打开了浏览器自带的开发者工具查看网络数据，看看在翻译时客户端与服务器之间做了哪些交流

在排查的过程中，发现有一个名称叫做ttranslate...的包引起了笔者的注意，点进去发现这其中确实携带了笔者要翻译的信息

从上图中可以看到，包的负载中的表单数据中有一项Text，携带的数据刚好是我们输入的翻译内容你好。

打开预览可以看到更详细的信息

在这里可以发现：

• 这里有我们翻译之前的语种，即：zh-Hans，简体中文
• 翻译后的文本，保存在一个名为translations的数据中，text:Hello，这个数据就是我们要获取的数据，其实这就是对于翻译请求的响应，打开响应界面也是这一串信息

响应界面如下：

所以，本质上，笔者就是想要获得对于这个请求的响应，因此笔者的方法是模仿这个包的请求，读取它的响应，从而获得对应的翻译数据。

实践

因此根据爬虫的流程，笔者先获取了ttranslate的请求URL，即：

https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG=94BF74DDDBA34ECB8B2CFB8D7960E4F9&IID=translator.5025

再获取了请求标头中的User-Agent，即：

Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/130.0.0.0 Safari/537.36 Edg/130.0.0.0

如下图所示：

获取URL是为了获取请求的目的地，获取User-Agent是为了让服务器认为我们是一个人，而不是脚本在自动操作（虽然真的是一个脚本），现在这两者已经获取，我们这段信息就有了身份。（虽然请求标头中还有许多其它的信息，但笔者也没搞懂有什么作用，索性也就没管）

接下来这既然是一个请求，那么我们就需要携带需要请求的消息，消息的格式是什么呢？在负载中可以找到，负载就是请求的内容，如下图所示：

显而易见的是，表单数据中携带了我们待翻译内容的语种，翻译结果的语种，以及翻译的数据。我们需要将这些信息放进我们的请求中。

信息收集完毕，开始编写代码（下面展示代码主题，读者需要注意这其中还调用了第三方关于爬虫的库，如报错，请pip install 响应的第三方库）

url = "https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG=94BF74DDDBA34ECB8B2CFB8D7960E4F9&IID=translator.5025"
header = {"user-agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/129.0.0.0 Safari/537.36 Edg/129.0.0.0"}
data = {"fromLang":"zh-Hans","to":"en","text":text}
data = urllib.parse.urlencode(data).encode("utf-8")
req = urllib.request.Request(url, data, headers=header)
response = urllib.request.urlopen(req)
html = response.read().decode("utf-8")
target = json.loads(html)
print(target[0]['translations'][0]['text'])

以下，我们来逐行分析代码：

• 将刚刚得到的URL存放起来
• 将user-agent也存放起来，存放在header字典中
• 将我们请求的数据：翻译前的语种，翻译后的语种，文本也存放起来，存放在data字典中
• 将data进行utf-8加密，转换成响应的url请求格式
• 使用Request方法发送请求，参数为url,data,header
• 使用urlopen方法获取响应
• 将响应解码
• 将JSON格式的字符串解析成python对象，比如字典，列表等
• 获取这个target中关于translation列表下的字典的text对应的值

总结

以上，是笔者的第一次爬虫，一开始爬取的时候使用正常，可以正常的使用，但没过多久，翻译器无法使用，无故闪退，笔者开始debug，发现已经无法通过这个url发送请求了。

笔者开始整理，经过多次请求尝试和实验，发现url存在一些端倪：

https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG=94BF74DDDBA34ECB8B2CFB8D7960E4F9&IID=translator.5025

我们再来看一下这个URL，可以发现，这URL本身就携带了一些信息，IG与IID，这两个数据在每次会话结束后，都会发生变化，也就是说，当一个会话结束后，笔者所记录的IG与IID就失效了，无法访问，因此，这一次爬虫并不成功，还需要继续改进，获取每次访问微软翻译时的IG和IID数据。

结语

总的来说，本文只是笔者在爬虫方向上的一次探索与学习，这是一次失败的尝试，不过可以看出，笔者在学习上的思路，笔者在学习时，喜欢在实践中发现问题并解决问题，因为理论与实践总是存在一定的差距，现实世界总是复杂且多变的。在实践中，你总会发现一些与理论有偏差或者相悖的地方，让你陷入迷茫，但是在实践中，你不会没有一点头绪，相反，在实践中，你有太多太多的方向去验证问题的本质，有时候往往是方向太多，你无法确定哪条路才能通向正确，你害怕做了无用功，害怕走错了方向，因此迟迟不敢动手，才导致了自己的踌躇不前。在现实世界中抽丝剥茧，也是一种学习，虽然笔者在这里也走错了路，离成功还有一段距离，但是走到这里，让笔者学会了如何看网络包，分析请求和响应，学会调用request库，以及最重要的找到了正确的道路，即：接下来，我们要想办法找到每一次IG和IID这两个数据如何变，在哪里变，如何获取到那个存放这两个数据的包。致敬技术，希望你变得更强！