爬取金山词霸词典

我们首先观察 Query String Parameters,发现 timestamp word signature 三个参数发生变化,前两个参数好办,分别是时间戳和要查询的单词,第三个参数推测可能是经md5加密的字符串

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经过调试断点,可以看到 g 函数是我们需要关注的函数

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找到 g 函数,参数 signature 在第1053行生成,变量 r 很关键

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继续调试,找到 m 函数,e.params 结构为
{
    client: 6,
    key: 1000006, 
    timestamp: 时间戳, 
    word: 单词
}

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继续调试,来到904行,方框中的函数返回一个与实参一样的对象,貌似没什么用

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1071行执行完毕,可以看到 t 的值即为 e.params 的各个 key 对应的 value 相拼接。1018行的参数为一个字符串,url + t + 常量字符串,即
'/dictionary/word/query/web' + t + '7ece94d9f9c202b0d2ec557dg4r9bc'

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形参 t 的值上文已经生成,我们继续再跳进函数

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继续跳进函数,发现是MD5加密

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我们再回到1058行,参数 signature 的值已经生成,经检验,加密方式为md5加密。至此,我们得到了 signature 的生成方法。见上文形参 t 的生成

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python 代码如下
import requests
from hashlib import md5
import urllib.parse as parse
import time


class CiBa:
    def generate_signature(self, params: dict) -> str:
        '''
        生成signature
        '''
        value_array = []
        keys = sorted(list(params.keys())) # 对key进行排序
        for value in keys:
            value_array.append(str(params[value]))
        return md5(('/dictionary/word/query/web' + ''.join(value_array) + '7ece94d9f9c202b0d2ec557dg4r9bc').encode('utf-8')).hexdigest()

    
    def get_meaning(self, word: str) -> str:
        headers = {
            'Origin': 'https://www.iciba.com',
            'Referer': 'https://www.iciba.com/',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.90 Safari/537.36 Edg/89.0.774.57'
        }
        params = {
            'client': 6,
            'key': 1000006,
            'timestamp': int(time.time() * 1000),
            'word': parse.quote(word)
        }
        params['signature'] = self.generate_signature(params)
        url = 'https://dict.iciba.com/dictionary/word/query/web'
        # url = 'https://dict.iciba.com/dictionary/word/query/web?' + parse.urlencode(params)
        resp = requests.get(url, params=params, headers=headers)
        return resp.text


if __name__ == "__main__":
    print(CiBa().get_meaning('hello'))


为了构建一个包含词性、词义和音频的个人单词词库,我们需要充分利用Python语言的库和模块。以下是详细步骤和示例代码的指导: 参考资源链接:[Python自建单词词库:实现高效背诵](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b4e4be7fbd1778d41306?spm=1055.2569.3001.10343) 步骤1:准备工作 首先,确保Python环境已安装,需要的库包括`requests`用于网络请求,`BeautifulSoup`用于解析HTML,`sqlite3`用于操作SQLite数据库。可以通过以下命令安装所需的库: ```bash pip install requests beautifulsoup4 ``` 步骤2:爬取单词信息 定义一个函数`ycl(word)`,它负责爬取指定单词的信息。使用`requests`库发送请求,模仿浏览器访问在线词典网站,如金山词霸。设置合适的请求头,避免被识别为爬虫。使用`BeautifulSoup`解析返回的HTML内容,提取单词的词性、词义和音频链接。 示例代码如下: ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def ycl(word): headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3' } url = f'***{word}' response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 提取词性和词义,根据网页结构调整选择器 cx = soup.select_one('.dict...').text cy = soup.select_one('.dict...').text # 提取音频链接,使用正则表达式匹配 mp3 = soup.select_one('audio').get('src') return cx, cy, mp3 ``` 步骤3:数据库操作 创建SQLite数据库,并在其中创建一个表来存储单词信息。可以使用`sqlite3`模块来完成这一操作。 示例代码如下: ```python import sqlite3 # 连接到SQLite数据库 # 如果文件不存在,会自动在当前目录创建: conn = sqlite3.connect('word庫.db') cursor = conn.cursor() # 创建一个表: cursor.execute('CREATE TABLE IF NOT EXISTS test (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT, dc TEXT, cx TEXT, cy TEXT, mp3 TEXT)') # 插入数据 word = 'example' cx, cy, mp3 = ycl(word) cursor.execute('INSERT INTO test (dc, cx, cy, mp3) VALUES (?, ?, ?, ?)', (word, cx, cy, mp3)) # 提交事务: ***mit() # 关闭Cursor和Connection: cursor.close() conn.close() ``` 通过以上步骤,我们成功地创建了一个集成词性、词义和音频的个人单词词库,并将数据存储到SQLite数据库中。用户可以通过查询数据库来复习和学习单词。 以上是创建个人单词词库的整个流程,包括数据爬取和数据库操作。为了更好地理解和使用这些步骤,强烈推荐参考以下资源:《Python自建单词词库:实现高效背诵》。这份资料详细介绍了如何利用Python进行爬虫技术,包括解析网页、数据库操作和实现一个基础的单词学习系统。通过学习这份资料,你将能更全面地掌握创建个人单词词库的整个过程,以及如何解决在此过程中可能遇到的问题。 参考资源链接:[Python自建单词词库:实现高效背诵](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/6412b4e4be7fbd1778d41306?spm=1055.2569.3001.10343)
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