Golang语言实战案例之在线词典 | 青训营

亢有悔
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在线词典

内容

通过使用第三方API获取数据，达到读取用户输入的数据并返回其音标、汉译的目的。

获取翻译步骤：

  1. 打开彩云翻译官网
  2. 输入需要查询的单词
  3. 点击翻译按钮
  4. 等待页面返回结果

使用第三方API获取数据步骤：

  1. 首先，需要打开浏览器的开发者工具。可以通过F12或右键网页页面后点击检查选项来打开它。

  2. 在开发者工具中，找到网络标签页或者Network并打开它。

  3. 应当在原文文本框输入一个已知存在的单词，并在点击翻译后注意观察网络标签页下记录的网络请求。

  4. 通过筛选网络请求记录，很容易找到dict请求。其中，Payload下的Preview便是需要注意的内容。

  5. 右击dict选择Copy中的Copy as cURL。

  6. 并把复制的内容粘贴到解析网站解析。

    解析内容大致为：

    package main

import (
	"fmt"
	"io"
	"log"
	"net/http"
	"strings"
)

func main() {
	client := &http.Client{}
	var data = strings.NewReader(`{"trans_type":"en2zh","source":"Strong"}`)
	req, err := http.NewRequest("POST", "https://api.interpreter.caiyunai.com/v1/dict", data)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	req.Header.Set("authority", "api.interpreter.caiyunai.com")
	req.Header.Set("accept", "application/json, text/plain, */*")
	req.Header.Set("accept-language", "zh-CN,zh;q=0.9")
	req.Header.Set("app-name", "xy")
	req.Header.Set("cache-control", "no-cache")
	req.Header.Set("content-type", "application/json;charset=UTF-8")
	req.Header.Set("device-id", "35d05b0ae7523f22cde64f11f9204282")
	req.Header.Set("origin", "https://fanyi.caiyunapp.com")
	req.Header.Set("os-type", "web")
	req.Header.Set("os-version", "")
	req.Header.Set("pragma", "no-cache")
	req.Header.Set("referer", "https://fanyi.caiyunapp.com/")
	req.Header.Set("sec-ch-ua", `"Chromium";v="112", "Google Chrome";v="112", "Not:A-Brand";v="99"`)
	req.Header.Set("sec-ch-ua-mobile", "?0")
	req.Header.Set("sec-ch-ua-platform", `"Windows"`)
	req.Header.Set("sec-fetch-dest", "empty")
	req.Header.Set("sec-fetch-mode", "cors")
	req.Header.Set("sec-fetch-site", "cross-site")
	req.Header.Set("user-agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36")
	req.Header.Set("x-authorization", "token:qgemv4jr1y38jyq6vhvi")
	resp, err := client.Do(req)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer resp.Body.Close()
	bodyText, err := io.ReadAll(resp.Body)
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	fmt.Printf("%s\n", bodyText)
}
    1. 第12行我们创建了一个 HTTP Client，创建的时候可以指定很多参数，包括请求的超时时间，是否使用Cookie 等。
    2. 在第14行，我们构造了一个 HTTP 请求，这是一个POST请求，然后会用到http.NewRequest，第一个参数是 HTTP请求方法POST， 第二个参数是URL， 最后一个参数是RequestBody。由于RequestBody可能很大，为了支持流式发送，它是一个只读流。我们用了strings.NewReader来把字符串转换成一个流，这样我们就成功构造了一个 HTTP Request。
    3. 18～35行，我们对这个 HTTP Request设置了一些Request Header。 接下来我们把我们调用client.Do，就能得到Response。

  7. 复制需要的解析内容。

生成根据参数变化的RequestBody

此时我们需要使用到json序列化和反序列化软件包，并编写对应的结构体。

type DictRequest struct {
	TransType string `json:"trans_type"` // 请求类型
	Source    string `json:"source"`     // 要查询的单词
	UserID    string `json:"user_id"`    // 用户ID
}

client := &http.Client{}
request := DictRequest{TransType: "en2zh", Source: word}
buf, err := json.Marshal(request) 
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
var data = bytes.NewReader(buf) 
req, err := http.NewRequest("POST", "https://api.interpreter.caiyunai.com/v1/dict", data) 
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}

解析ResponseBody

在这里插入图片描述

  1. 复制上述图片框起的数据
  2. 借助工具：OKTools的 JSON转Go功能，可以很便捷的拿到反序列化所需的结构体
  3. 使用转换-嵌套
type DictResponse struct {
	Rc   int `json:"rc"` 
	Wiki struct {
		KnownInLaguages int `json:"known_in_laguages"` 
		Description     struct {
			Source string      `json:"source"`
			Target interface{} `json:"target"`
		} `json:"description"` 
		ID   string `json:"id"` 
		Item struct {
			Source string `json:"source"`
			Target string `json:"target"`
		} `json:"item"`
		ImageURL  string `json:"image_url"` 
		IsSubject string `json:"is_subject"` 
		Sitelink  string `json:"sitelink"`   
	} `json:"wiki"` 
	Dictionary struct {
		Prons struct {
			EnUs string `json:"en-us"` // 美式发音
			En   string `json:"en"`    // 英式发音
		} `json:"prons"`
		Explanations []string      `json:"explanations"` // 解释列表
		Synonym      []string      `json:"synonym"`      // 同义词列表
		Antonym      []string      `json:"antonym"`      // 反义词列表
		WqxExample   [][]string    `json:"wqx_example"`  // 例句列表
		Entry        string        `json:"entry"`        // 词条
		Type         string        `json:"type"`         // 类型
		Related      []interface{} `json:"related"`      // 相关信息
		Source       string        `json:"source"`       // 数据来源
	} `json:"dictionary"` 
}

剩下的步骤：

resp, err := client.Do(req)  
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
defer resp.Body.Close()
bodyText, err := ioutil.ReadAll(resp.Body)  
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
if resp.StatusCode != 200 { 
	log.Fatal("bad StatusCode:", resp.StatusCode, "body", string(bodyText))
}
var dictResponse DictResponse 
err = json.Unmarshal(bodyText, &dictResponse) 
if err != nil {
	log.Fatal(err)
}
fmt.Println(word, "UK:", dictResponse.Dictionary.Prons.En, "US:", dictResponse.Dictionary.Prons.EnUs) 
for _, item := range dictResponse.Dictionary.Explanations {
	fmt.Println(item)
}


nc main() {
if len(os.Args) != 2 {
	fmt.Fprintf(os.Stderr, `usage: simpleDict WORD example: simpleDict hello`) 
	os.Exit(1)
}
word := os.Args[1] 
query(word)
  1. 发送HTTP请求并获取响应
  2. 读取响应体内容
  3. 检查响应状态码
  4. 创建一个词典响应对象
  5. 解析JSON响应数据到对象中
  6. 打印单词的英式和美式发音
  7. 遍历解释列表并打印
  8. 关闭响应体
  9. 检查命令行参数数量
  10. 获取要查询的单词
  11. 调用查询函数进行查询

运行程序：

go run main.go Strong

输出

在这里插入图片描述

完整代码

package main

import (
	"bytes"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io/ioutil"
	"log"
	"net/http"
	"os"
)


type DictRequest struct {
	TransType string `json:"trans_type"` // 请求类型
	Source    string `json:"source"`     // 要查询的单词
	UserID    string `json:"user_id"`    // 用户ID
}

type DictResponse struct {
	Rc   int `json:"rc"` // 响应状态码
	Wiki struct {
		KnownInLaguages int `json:"known_in_laguages"` // 已知语言数量
		Description     struct {
			Source string      `json:"source"` // 描述来源
			Target interface{} `json:"target"` // 描述目标
		} `json:"description"` // 描述信息
		ID   string `json:"id"` // ID
		Item struct {
			Source string `json:"source"` // 来源
			Target string `json:"target"` // 目标
		} `json:"item"` // 项目信息
		ImageURL  string `json:"image_url"`  // 图片URL
		IsSubject string `json:"is_subject"` // 是否是主题
		Sitelink  string `json:"sitelink"`   // 网站链接
	} `json:"wiki"` // 维基百科信息
	Dictionary struct {
		Prons struct {
			EnUs string `json:"en-us"` // 美式发音
			En   string `json:"en"`    // 英式发音
		} `json:"prons"` // 发音信息
		Explanations []string      `json:"explanations"` // 解释列表
		Synonym      []string      `json:"synonym"`      // 同义词列表
		Antonym      []string      `json:"antonym"`      // 反义词列表
		WqxExample   [][]string    `json:"wqx_example"`  // 例句列表
		Entry        string        `json:"entry"`        // 词条
		Type         string        `json:"type"`         // 类型
		Related      []interface{} `json:"related"`      // 相关信息
		Source       string        `json:"source"`       // 数据来源
	} `json:"dictionary"` // 词
}


func query(word string) {
	client := &http.Client{} // 创建一个HTTP客户端
	request := DictRequest{TransType: "en2zh", Source: word} // 创建一个词典请求对象，指定请求类型和要查询的单词
	buf, err := json.Marshal(request) // 将请求对象转换为JSON格式的字节流
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	var data = bytes.NewReader(buf) // 创建一个字节流读取器，用于读取JSON数据
	req, err := http.NewRequest("POST", "https://api.interpreter.caiyunai.com/v1/dict", data) // 创建一个POST请求，指定URL和请求体
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	req.Header.Set("authority", "api.interpreter.caiyunai.com")
	req.Header.Set("accept", "application/json, text/plain, */*")
	req.Header.Set("accept-language", "zh-CN,zh;q=0.9")
	req.Header.Set("app-name", "xy")
	req.Header.Set("cache-control", "no-cache")
	req.Header.Set("content-type", "application/json;charset=UTF-8")
	req.Header.Set("device-id", "35d05b0ae7523f22cde64f11f9204282")
	req.Header.Set("origin", "https://fanyi.caiyunapp.com")
	req.Header.Set("os-type", "web")
	req.Header.Set("os-version", "")
	req.Header.Set("pragma", "no-cache")
	req.Header.Set("referer", "https://fanyi.caiyunapp.com/")
	req.Header.Set("sec-ch-ua", `"Chromium";v="112", "Google Chrome";v="112", "Not:A-Brand";v="99"`)
	req.Header.Set("sec-ch-ua-mobile", "?0")
	req.Header.Set("sec-ch-ua-platform", `"Windows"`)
	req.Header.Set("sec-fetch-dest", "empty")
	req.Header.Set("sec-fetch-mode", "cors")
	req.Header.Set("sec-fetch-site", "cross-site")
	req.Header.Set("user-agent", "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/112.0.0.0 Safari/537.36")
	req.Header.Set("x-authorization", "token:qgemv4jr1y38jyq6vhvi")

  resp, err := client.Do(req) // 发送HTTP请求并获取响应
  if err != nil {
  	log.Fatal(err)
  }
  defer resp.Body.Close() // 关闭响应体
  bodyText, err := ioutil.ReadAll(resp.Body) // 读取响应体内容
  if err != nil {
  	log.Fatal(err)
  }
  if resp.StatusCode != 200 { // 检查响应状态码
  	log.Fatal("bad StatusCode:", resp.StatusCode, "body", string(bodyText))
  }
  var dictResponse DictResponse // 创建一个词典响应对象
  err = json.Unmarshal(bodyText, &dictResponse) // 解析JSON响应数据到对象中
  if err != nil {
  	log.Fatal(err)
  }
  fmt.Println(word, "UK:", dictResponse.Dictionary.Prons.En, "US:", dictResponse.Dictionary.Prons.EnUs) // 打印单词的英式和美式发音
  for _, item := range dictResponse.Dictionary.Explanations { // 遍历解释列表并打印
  	fmt.Println(item)
  }
}
  
func main() {
  if len(os.Args) != 2 { // 检查命令行参数数量
  	fmt.Fprintf(os.Stderr, `usage: simpleDict WORD example: simpleDict hello`) // 打印用法信息
  	os.Exit(1)
  }
  word := os.Args[1] // 获取要查询的单词
  query(word) // 调用查询函数进行查询
}
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