《封号码罗》python爬虫之JS逆向入门某道翻译（七）

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原创最新推荐文章于 2026-08-25 13:52:11 发布 302 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Codex与ChatGPT融合：从语言理解到可执行意图的范式跃迁大模型正从‘理解语言’迈向‘执行意图’，其核心在于将自然语言指令精准转化为可运行代码并闭环验证。Codex提供语法正确、上下文感知的代码生成能力，ChatGPT则负责多轮对话中的需求抽象与任务分解，二者在意图解析、沙箱执行、反馈重规划三层架构深度对齐。这种融合显著提升了数据处理、自动化脚本、报告生成等确定性任务的工程效率，成为AI编程助手（如Cursor）、智能体开发及垂直领域代码协作的技术底座。本文聚焦于该范式的技术原理、落地瓶颈与开发者适配路径。阅读详情

http://fanyi.youdao.com/

用的是谷歌浏览器，打开链接之后，F12,打开控制台，在有道待翻译区输入任意英文，例如“love”
在这里插入图片描述
然后在控制台查看，发现有ajax请求

查看该请求

查看Headers，发现是post请求

观察参数，红框为动态加密参数

观察到sign签名关键字，全局搜索该参数

点击查找到的js

下断点进行观察分析

代码里面有注释：

// 这个是js文件
var r = function (e) {
    var md5 = require('md5-node');
    // navigator.appVersion这个参数就是UA
    var t = md5("Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36")
        , r = "" + (new Date).getTime()
        , i = r + parseInt(10 * Math.random(), 10);
    var data = {
        ts: r,
        bv: t,
        salt: i,
        sign: md5("fanyideskweb" + e + i + "Tbh5E8=q6U3EXe+&L[4c@")
    }
    return data
};

// console.log(r("love"))
// {
//   ts: '1614230672499',
//   bv: 'c13aa665496786142fe81f1333cd4bec',
//   salt: '16142306724998',
//   sign: 'f82a7908e644a0d4d2bbbf234ac2baa1'
// }

# 这个是.py文件
import requests
import execjs
import time
import hashlib

index_url = "http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule"
headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/88.0.4324.96 Safari/537.36",
    "Cookie": "OUTFOX_SEARCH_USER_ID=1468790101@10.169.0.83; JSESSIONID=aaa9hikkeF-93eRTdqxFx; OUTFOX_SEARCH_USER_ID_NCOO=2112488829.4193861; ___rl__test__cookies=1614229541217",
    "Referer": "http://fanyi.youdao.com/",
}

# translate = "love"
translate = input("请输入要翻译的内容：")

node = execjs.get()
file = "youdao.js"
ctx = node.compile(open(file=file).read())
data = ctx.call("r", translate)  # call后面是调用js函数  eval后面调用js变量
# print(data)
# {'ts': '1614231730580', 'bv': 'c13aa665496786142fe81f1333cd4bec', 'salt': '16142317305806', 'sign': '24a7728581cd4840239abeb34f69b09d'}

# 源匹配为 (.*):(.*)$
# 替换匹配为 "$1": "$2",
params_data = {
    "i": translate,
    "from": "AUTO",
    "to": "AUTO",
    "smartresult": "dict",
    "client": "fanyideskweb",
    "salt": data["salt"],  # 13位的时间戳+一位0-9的数，成14位str(int(time.time()*1000)) + str(random.randint(0, 9))
    "sign": data["sign"],
    # sign = hashlib.md5(("fanyideskweb" + translate + data["salt"] + "Tbh5E8=q6U3EXe+&L[4c@").encode('utf-8')).hexdigest()
    "lts": data["ts"],  # 13位的时间戳 str(int(time.time()*1000))
    "bv": data["bv"],  # hashlib.md5("UA")
    "doctype": "json",
    "version": "2.1",
    "keyfrom": "fanyi.web",
    "action": "FY_BY_REALTlME"
}
response = requests.post(url=index_url, headers=headers, data=params_data)
print(response.json())