破解有道翻译反爬虫机制
web端的有道翻译，在之前是直接可以爬的。也就是说只要获取到了他的接口，你就可以肆无忌惮的使用他的接口进行翻译而不需要支付任何费用。那么自从有道翻译推出他的API服务的时候，就对这个接口做一个反爬虫机制（如果大家都能免费使用到他的翻译接口，那他的API服务怎么赚钱）。这个反爬虫机制在爬虫领域算是一个非常经典的技术手段。那么他的反爬虫机制原理是什么？如何破解？接下来带大家一探究竟。
一、正常的爬虫流程：
如果你要爬取他的翻译接口，这个流程还是不能少的。首先我们打开有道翻译的链接：http://fanyi.youdao.com/。然后在页面中右键->检查->Network项。这时候就来到了网络监听窗口，以后你在这个页面中发送的所有网络请求，都会在Network这个地方显示出来。接着我们在翻译的窗口输入我们需要翻译的文字，比如输入hello。然后点击自动翻译按钮，那么接下来在下面就可以看到浏览器给有道发送的请求，这里截个图看看：
在上图，我们可以看到发送了很多的网络请求，这里我们点击第一个网络请求进行查看：
可以看到，我们在点击自动翻译的时候，发送的请求就是上图中Request URL的那个URL，然后我们再点击那个Response，我们可以看到返回的结果：
并且，现在我们再回到Headers的地方，然后滚动到最下面，可以看到有一个Form Data的地方，这个下面展示了许多的数据，这些数据就是你在点击翻译的时候浏览器给服务器发送的数据：
对其中几个比较重要的数据进行解释：
-
i：需要进行翻译的字符串，这个地方我们输入的是hello。 -
salt：加密用到的盐。这个是我们破解有道反爬虫机制的关键点，后面会讲到。 -
sign：签名字符串。也是破解反爬虫机制的关键点。
其他的数据类型暂时就不怎么重要了，都是固定写法，我们后面写代码的时候直接鞋子就可以了。到现在为止，我们就可以写一个简单的爬虫，去调用有道翻译的接口了。这里我们使用的网络请求库是Python3自带的urllib，相关代码如下：
# 导入需要的库
import urllib.request
import urllib.parse
import json
# 等待用户输入需要翻译的单词
content = input('请输入需要翻译的单词：')
# 有道翻译的url链接
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule&sessionFrom=null'
# 发送给有道服务器的数据
data = {}
# 需要翻译的文字
data['i'] = content
# 下面这些都先按照我们之前抓包获取到的数据
data['from'] = 'AUTO'
data['to'] = 'AUTO'
data['smartresult'] = 'dict'
data['client'] = 'fanyideskweb'
data['salt'] = '1500349255670'
data['sign'] = '997742c66698b25b43a3a5030e1c2ff2'
data['doctype'] = 'json'
data['version'] = '2.1'
data['keyfrom'] = 'fanyi.web'
data['action'] = 'FY_BY_CL1CKBUTTON'
data['typoResult'] = 'true'
# 对数据进行编码处理
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
# 创建一个Request对象，把url和data传进去，并且需要注意的使用的是POST请求
request = urllib.request.Request(url=self.url, data=data, method='POST')
# 打开这个请求
response = urllib.request.urlopen(request)
# 读取返回来的数据
result_str = response.read().decode('utf-8')
# 把返回来的json字符串解析成字典
result_dict = json.loads(result_str)
# 获取翻译结果
print('翻译的结果是：%s' % result_dict)
我们运行这个文件后，当我们输入的是hello的时候，我们可以得到哈罗的这个正确的翻译结果。而当我们输入其他需要翻译的字符串的时候，比如输入i love you，那么就会得到一个错误代码{"errorCode":50}。这就奇怪了，有道词典不可能只能翻译一个英文单词吧。而这个，就是有道词典的反爬虫机制。接下来我们就来破解有道词典的反爬虫机制。
二、破解反爬虫机制：
我们可以多次的进行翻译，并且每次翻译后都去查看翻译的时候发送的这个网络请求，比较每次翻译时候发送的Form Data的值。我们注意到，Form Data在每次发送网络请求的时候，只有i和salt以及sign这三个是不同的，其他的数据都是一样的，这里我用hello和world两个单词翻译时候Form Data的数据进行比较：
图中的Form Data也证实了我刚刚所说的，就是除了i、salt以及sign是不一样的。其余都是一样的。而i不一样是很正常的。因为i代表的是要翻译的字符串，这个不同是很正常。而salt和sign这两个东西不一样，是怎么产生的呢？这里我们可以分析一下，这两个值在每次请求的时候都不一样，只有两种情况：第一是每次翻译的时候，浏览器会从有道服务器获取一下这两个值。这样可以达到每次翻译的时候值不同的需求。第二是在本地，用JS代码按照一定的规则生成的。那么我们首先来看第一个情况，我们可以看到在每次发送翻译请求的时候，并没有一个请求是专门用来获取这两个值的：
所以就可以排除第一种情况。就只剩下一种可能，那就是在本地自己生成的，如果是在本地自己生成的，那么规则是什么呢？这里我们点击网页，查看网页源代码，查找所有的JS文件，我们找到那个fanyi.js：
然后点击这个文件，跳转到这个源文件中，然后全选所有的代码，复制下来，再打开站长工具：http://tool.chinaz.com/Tools/jsformat.aspx。把代码复制进去后，点击格式化：
然后把格式化后的代码，复制下来，用sublime或者pycharm打开都可以，然后搜索salt，可以找到相关的代码：
这里我们就可以发现所有的值的生成原理了。这里来做个简介：
-
d：代表的是需要翻译的字符串。 -
f：当前时间的时间戳加上0-10的随机字符串。 -
u：一个常量——fanyideskweb。 -
c：一个常量——rY0D^0'nM0}g5Mm1z%1G4。 -
salt：就是f变量，时间戳。 -
sign：使用的是u + d + f + c的md5的值。
知道salt和sign的生成原理后，我们就可以写Python代码，来对接他的接口了，以下是相关代码：
import urllib.request
import urllib.parse
import json
import time
import random
import hashlib
content = input('请输入需要翻译的句子：')
url = 'http://fanyi.youdao.com/translate_o?smartresult=dict&smartresult=rule&sessionFrom=https://www.google.com/'
data = {}
u = 'fanyideskweb'
d = content
f = str(int(time.time()*1000) + random.randint(1,10))
c = 'rY0D^0\'nM0}g5Mm1z%1G4'
sign = hashlib.md5((u + d + f + c).encode('utf-8')).hexdigest()
data['i'] = content
data['from'] = 'AUTO'
data['to'] = 'AUTO'
data['smartresult'] = 'dict'
data['client'] = 'fanyideskweb'
data['salt'] = f
data['sign'] = sign
data['doctype'] = 'json'
data['version'] = '2.1'
data['keyfrom'] = 'fanyi.web'
data['action'] = 'FY_BY_CL1CKBUTTON'
data['typoResult'] = 'true'
data = urllib.parse.urlencode(data).encode('utf-8')
request = urllib.request.Request(url=url,data=data,method='POST')
response = urllib.request.urlopen(request)
print(response.read().decode('utf-8'))
写在最后：
像以上这种，通过用JS在本地生成随机字符串的反爬虫机制，在爬虫的时候是经常会遇到的一个问题。希望通过以上的讲解，能为大家提供一种思路。以后再碰到这种问题的时候知道该如何解决。这样本篇文章的目的也就达到了。另外，如果想精通爬虫技术，建议学习下这个课程，相信你学习完后有很大的成长：21天搞定Python分布式爬虫
