API卡_[api]必应词典查询api，naive implementation

最近上课想给学生做一下单词表，以前有学生反映课本的单词表没有音标，这也确实是一个问题。而且以前的单词表单词和解释之间没有明显界限，不适合做成表格，更不要说生成单词卡了。所以要是能有一个词典api，我出一个单词，它告诉我音标，解释，例句就好了。

Jonathan LEI：必应词典第三方API v2.0zhuanlan.zhihu.com

上面这个是在知乎上别人做的api，在线那种。不过现在上不去。

所以我就想，要不自己做一个吧。

目前需求比较简单（其实主要是想自动生成音标，然后查找比较公认的解释）。微软词典本身没有做api，所以现在只能模拟网页访问，然后parse返回的html页面。不过有了requests和beautifulsoup，这些都不是事。

需要的python package

如果还没有安装requests和beautifulsoup的话，使用下面的命令安装，可以带-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这个参数，会加快安装速度

pip install requests
pip install beautifulsoup4

导入会用到的包

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import time

DictRstParser类

不确定应该怎么写的时候，先弄个类出来总不会有大错。

class DictRstParser:

大体来说这个naive implementation的步骤包括：

使用requests.get从https://cn.bing.com/dict/search?q=拿到某个词在词典的查询结果网页。
利用beautifulsoup把网页文本转换成方便查找信息的soup形式
利用浏览器的检查工具，找到感兴趣的内容所在的html标签
使用select或者find得到这个标签，然后用get_text()函数获得里面的文本

这是最开始的设计，后面把4这步抽象成了一个函数，加入了情况判定:

    def get_content(self,from_obj,selector_str):rst = from_obj.select(selector_str)if len(rst)==0:return Noneelif len(rst)==1:return rst[0].get_text().replace("xa0"," ").strip()else:return 'n'.join([e.get_text() for e in rst])

然后就是不停的使唤这个函数了，不过复制粘贴的多了（当你粘贴次数超过三次的时候，就应该想一下自己是不是代码写的有点不对了），觉得使用dict会更好一点，目前__init__函数长这样：

    def __init__(self,word_str):self.req_link = f"https://cn.bing.com/dict/search?q={word_str}"self.res_txt = requests.get(self.req_link).textself.soup = BeautifulSoup(self.res_txt,'html.parser')self.word_info_selector_dict = {'word':'div#headword','eng_pr':'div.hd_pr','ame_pr':'div.hd_prUS','tongyi':'div.wd_div','fushu':'div.hd_div1','defination':'div.qdef > ul > li',}self.word_info_dict = {}self.related_divs = self.soup.select('div.lf_area > div')for k,v in self.word_info_selector_dict.items():self.word_info_dict[k]=self.get_content(self.related_divs[0],v)self.word_info_dict['sentences']=self.get_content(self.related_divs[1],'div#sentenceSeg')

主要的配置部分写在word_info_selector_dict 里面，然后通过遍历word_info_selector_dict .item()来实现反复使唤get_content的目的

试试这个api

现在的工作流程是将要找的单词放在一个单独的文本文件里，比如说wordlist.txt，然后在代码里面像下面这么做：

with open('wordlist.txt','r') as wordlistfile:word_list = wordlistfile.readlines()row_list = []for w in word_list:parser = DictRstParser(w)row_list.append(parser.word_info_dict)time.sleep(0.5)df = pd.DataFrame(row_list)xlwriter = pd.ExcelWriter('wordlist.xlsx',engine='xlsxwriter')
df.to_excel(xlwriter,'Sheet0')
xlwriter.save()

前面是读取wordlist.txt这个文件，然后readlines把各行弄进一个list里面。之后遍历这个list，生成 DictRstParser实例，读取做好的word_info_dict。为了防止被封，每走一个单词停半秒(time.sleep(0.5)）

输出的时候用xlsx而不是csv：毕竟转码是好麻烦的一件事情，尤其是这种中英混搭还有音标的，天知道该用什么码。总之交给excel自己搞定好了

输出结果如图

需要note的一下的地方：如何逐行累积最后形成一个dataframe^[1]：

生成一个空的list：row_list =[]
将各行内容做成dict，逐个往list里append: row_list.append(parser.word_info_dict)
使用pandas.DataFrame()将list转成df: df = pd.DataFrame(row_list) ^[2]

参考

^stackoverflow上的相关讨论 https://stackoverflow.com/questions/10715965/add-one-row-to-pandas-dataframe
^pd是前面导入的时候用了import pandas as pd，这还是蛮常见的一种写法