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PyQt5实战——翻译的实现，成功爬取微软翻译（可长期使用）经验总结（九）

news 2025/10/29 20:04:48

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）
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PyQt5实战——翻译器的UI页面设计以及代码实现（七）
PyQt5实战——翻译的实现，第一次爬取微软翻译经验总结（八）

前言

本文笔者吸取了第一次爬取微软翻译的经验，发现在对微软翻译进行请求的时候，URL会随着会话结束而重新生成，这一点是本文需要解决的内容，且除了URL中出现的IG和IID两个数据外，在请求的表单数据中，还有key和token两个数据也在动态变化。本文旨在追踪这几个数据在何时被发送，如何被获取。

分析

首先，重新打开浏览器自带的开发者工具，随便翻译一词，让客户端发送一次翻译请求ttranslatev3，可以发现，这次URL与前一篇文章PyQt5实战——翻译的实现，第一次爬取微软翻译经验总结（八）的又不一致

https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG=DFFF2F46AAE0482491F67EEEB26C249C&IID=translator.5025

笔者借助开发者工具自带的搜索框进行搜索，看看我们需要的数据在哪里出现过

除了上一篇文章中提到的IG和IID两个数据外，我们还需要找到token和key两个数据，在ttranslatev3响应请求中，可以看到我们发送请求时，请求表单除了携带需要翻译的文本，翻译前的语种，翻译后的语种外，还需携带两个特殊的信息

请添加图片描述

至于tryFetchingGenderDebiasedTranslations一直为true，因此直接填写即可

IG

找到IG所在

首先看看IG在哪里出现过，将IG的数据DFFF2F46AAE0482491F67EEEB26C249C复制进搜索框查询，得到以下信息

请添加图片描述

可以发现，搜索出来的大部分请求中，这一串数据都是出现在URL与path中的，也就是说，这些请求中，IG数据也是被使用的，并不是出自于这些请求，继续向下滑动，找到了一个translator的包

请添加图片描述

如果你点击进去，就会发现，这其实就是访问该页面的第一个请求响应，它的html数据构建了整个页面

请添加图片描述

现在我们查看IG数据在这个响应的哪里，点击刚刚搜索的地方，会自动跳转到response出现了相同信息的地方，如下图所示：

请添加图片描述

因此，现在重新确认一下目标：目标从“找到IG数据的出处”变更为“获取IG数据”。

请求获取IG数据

来观察一下这个请求响应，回顾一下上一篇文章，我们在请求时需要些什么数据：

URL、User-Agent、表单数据

那我们依次来找这个请求所需要的数据，首先看标头：

请添加图片描述

URL

这个URL携带的信息很好猜，https://cn.bing.com/translator是访问的主机，即微软搜索引擎bing的翻译页面，?表示后面携带了多个参数，ref=TThis这通常表示一个参考信息或来源标识符。可能是用来跟踪用户从哪个链接访问了翻译工具，text表示默认的翻译文本，from表示翻译前的语种，to表示目标语种。可以看到，这里后面携带的三个信息，正好是打开网页时的默认信息

请添加图片描述

“输入文本”是背景，实际上并没有东西在这里。

可以猜测，每次访问这个页面，URL大概率是不会发生变化的，没有携带什么特殊的信息。经过反复的刷新和测试，验证了这个猜想。

User-Agent

为什么User-Agent会是一样的？需不需要担心它会不会变化？来看一下User-Agent的定义：

在进行网页爬虫时，User-Agent 是一个非常重要的 HTTP 请求头字段，它的主要作用是向服务器提供有关请求者（通常是浏览器或爬虫）的一些信息。具体来说，它会告诉服务器，发出请求的客户端是什么类型的设备，操作系统，浏览器等。不同的服务器和网站可能根据 User-Agent 来决定如何响应请求，比如返回不同的内容、样式，或者限制对某些类型客户端的访问。

User-Agent 的作用总结：

  1. 识别客户端： User-Agent 向服务器表明请求是由哪个客户端发出的。对于不同的浏览器、操作系统或设备，User-Agent 会有所不同。例如，Chrome、Firefox、Safari、IE 等不同浏览器会有不同的 User-Agent 字符串。
  2. 避免被识别为爬虫： 网站可能会根据 User-Agent 来识别是否是爬虫程序。很多爬虫程序没有设置真实的 User-Agent，或者 User-Agent 字符串看起来像是一个自动化脚本（比如 Python 的 requests 库默认 User-Agent 是一个简单的字符串）。一些网站会使用这一点来检测并阻止爬虫请求。因此，为了模拟浏览器，爬虫通常会伪装成浏览器的 User-Agent，避免被网站识别为爬虫。
  3. 返回适配的内容： 根据 User-Agent，服务器可以返回特定格式的内容。比如，移动设备和桌面设备通常会看到不同版本的网页，甚至不同的图片大小和样式。通过查看 User-Agent，服务器可以判断请求来自于手机、平板、桌面或其他设备，并返回不同的页面样式或功能。
  4. 分辨设备和浏览器版本： User-Agent 可以帮助服务器确定访问者的设备类型、操作系统及浏览器版本，从而优化响应内容。比如，某些页面可能会针对不同的操作系统（如 Windows、macOS、Linux）或不同版本的浏览器提供特定的网页布局或 JavaScript 功能。

可以看出，一些服务器会根据User-Agent来判断访问请求是不是来自人类或自动化脚本，可做一些反爬虫操作。我们从浏览器获取的请求信息中包含的User-Agent，表明了这段请求时来自浏览器，而非自动化脚本，因此，我们可以回答上面的问题：1.User-Agent一样是因为我们今天与昨天用的都是同一个浏览器访问，它代表了“该请求来自Edge浏览器”。2.无需担心它会发生变化，除非浏览器更新会更改这项数据，而这大概率是不会发生的。

代码实现

首先，先获取整个response的html数据，把它写在一个单独的文件里，（数据量太大，操作台无法查找相应的数据），有些导入的模块会在后面的代码中用到，这仅是完整代码的一部分

import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import response
import urllib.request
import json
url = "https://cn.bing.com/translator?ref=TThis&text=&from=zh-Hans&to=en"
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"}
response = requests.get(url,headers=header,data={})
response.raise_for_status()
html = response.text
with open("translator.html", "w", encoding="utf-8") as f:f.write(html)

获取到相应的HTML，直接搜索IG

请添加图片描述

现在，我们找到了这个数据，用正则表达式将数据获取，其中re.search方法是调用第三方库re

ig = re.search(r'IG:"(\w+)"',html).group(1) # 使用正则表达式在html文件中查找IG数据并获取

IID

我们用同样地办法查找IID的所在地并获取它

找到IID的所在

请添加图片描述

找到IID数据的所在，依然在translator请求响应中，这就好办了，因为该请求的完整相应已经被我们获取了，只要找到相应的位置即可。

请添加图片描述

刚刚获取的HTML文件中，你可以找到多个带有data-iid属性的<div>，因此，我们需要更加详细的信息来确认其位置，比如利用前面的id=" tta_outGDCont"，

代码实现

可以使用第三方库BeautifulSoup，获取html格式数据中特定的属性，比如data-iid

soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
dev_element = soup.find("div", id = "tta_outGDCont")
data_iid = dev_element.attrs["data-iid"]
print("data_iid:"+data_iid)

我们来解释一下soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")这一段代码

1. BeautifulSoup

BeautifulSoup 是一个 Python 库，主要用于从 HTML 或 XML 文档中提取数据。它提供了许多方法来帮助你遍历、搜索和修改 HTML/XML 文档的内容。

2. html

html 是传入 BeautifulSoup 构造函数的参数，通常是一个包含 HTML 内容的字符串。它代表了待解析的 HTML 文档。可以是从文件读取的内容，或者是通过网络请求获取的 HTML 页面。

3. “html.parser”

"html.parser" 是 BeautifulSoup 的一个解析器（parser）。它告诉 BeautifulSoup 使用 Python 内建的 HTML 解析器来解析传入的 HTML 文档。这个解析器是一个快速且有效的解析工具，但对于一些特殊的 HTML，可能处理得不如其他第三方解析器（如 lxml 或 html5lib）精准。

"html.parser" 选项是 Python 默认的解析器，但如果你安装了 lxml 或 html5lib 等库，也可以指定其他解析器。例如：

  • "lxml"：使用 lxml 库的 HTML 解析器。
  • "html5lib"：使用 html5lib 库，它更宽容于不规范的 HTML 代码。

4. 最终效果

这行代码的作用是：通过 BeautifulSoup 库，将传入的 HTML 字符串 html 解析成一个 BeautifulSoup 对象，并指定使用内建的 html.parser 解析器。解析后的 soup 对象可以用来方便地操作和提取 HTML 内容。

剩下的代码看方法名称也很好理解它是做什么的

token与key

找到token与key的所在

我们用相同的办法，通过搜索框查找token的所在地，发现，这个信息同样存在于translator请求响应中：
请添加图片描述

如果你仔细一点，你会发现，token前面那串数字，就是我们下一个要找的key！真是得来全不费工夫，剩下的两个数据被我们一次性找到了，接下来就是获取它们。

代码实现
pattern = r'var params_AbusePreventionHelper = \[(\d+),"([^"]+)",\d+\];'
token = re.findall(pattern, html)
print("key:"+token[0][0])
print("token:"+token[0][1])

同样地，我们使用正则表达式，查找var params_AbusePreventionHelper后面的两个数据，放在token列表中。

小结

至此，我们找到了我们所需的全部数据，接下来只需要将IG与IID填进URL中，将token与key填进表单中，就可发送完整的请求，伪装成正常的浏览器请求了。

请求与获取相应

代码实现

url = "https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG="+ig+"&IID="+data_iid
print(url)
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","token":token[0][1],"key":token[0][0],"text":"今天的天气","tryFetchingGenderDebiasedTranslations":"true"}
print(data)
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'])

根据上一篇文章的经验，以及本文上述的分析：

  • URL需要根据上文所获取的IG与IID进行动态变换
  • data数据，将我们上面获取的token与key分别放入字典中
  • 对数据进行UTF-8编码转换格式
  • 发送请求
  • 获取响应并进行UTF-8解码
  • 转换JSON格式
  • 获取数据

如果将进行UTF-8解码后的数据完整打印出来，将会是：

[{"translations":[{"text":"Today's weather","to":"en","sentLen":{"srcSentLen":[5],"transSentLen":[15]}}],"detectedLanguage":{"language":"zh-Hans"}},{"inputTransliteration":"jīntiān de tiānqì"}
]

我们要的就是translations列表下的第一个字典中text对应的value

完整代码

from csv import Error
from email.policy import HTTP
from tkinter import E
from urllib.error import URLError
import requests
import re
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib import response
import urllib.request
import jsonclass Translation:def __init__(self,content):               self.translating(content)def translating(content,lfrom,lto): if content == "":return "请输入内容"langfrom = {"自动检测":"auto-detect","中文":"zh-Hans","English":"en"}langto = {"中文":"zh-Hans","English":"en"}        url = "https://cn.bing.com/translator?ref=TThis&text=&from=zh-Hans&to=en"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"}try:response = requests.get(url,headers=header,data={},timeout=5)except Exception as e:print(f"There are something wrong with the network: {e}")return "website is not reachable"html = response.textsoup = BeautifulSoup(html, "html.parser")dev_element = soup.find("div", id = "tta_outGDCont")data_iid = dev_element.attrs["data-iid"]print("data_iid:"+data_iid)ig = re.search(r'IG:"(\w+)"',html).group(1)print("IG:"+ig)pattern = r'var params_AbusePreventionHelper = \[(\d+),"([^"]+)",\d+\];'token = re.findall(pattern, html)print("key:"+token[0][0])print("token:"+token[0][1])url = "https://cn.bing.com/ttranslatev3?isVertical=1&&IG="+ig+"&IID="+data_iidprint(url)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":langfrom[lfrom],"to":langto[lto],"token":token[0][1],"key":token[0][0],"text":content,"tryFetchingGenderDebiasedTranslations":"true"}print(data)data = urllib.parse.urlencode(data).encode("utf-8")try:req = urllib.request.Request(url, data, headers=header)response = urllib.request.urlopen(req)html = response.read().decode("utf-8")target = json.loads(html)except Exception as e:print(f'There are something wrong with the network: {e}')return "website is not reachable"try:print("translations:"+target[0]['translations'][0]['text'])except KeyError:print(target)return "something was wrong"return target[0]['translations'][0]['text']

结语

这次，我们完成了对微软翻译的完整爬虫，且可以完美多次长时间地运行，这个脚本功能已经完善，只是还没有嵌入到GUI程序中，下一篇文章，我们将会把这个脚本整理一下，放到脚本工具包中供翻译器调用，且会加装一些网络状况的判断。

如果你看到这里，说明你又变强了！希望你变得更强，感谢你的观看，共同进步！


http://www.mrgr.cn/news/68385.html

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