一、程序要实现效果：
在命令行调用程序的时候，可以在命令行的后面查询一个单词，然后会输出单词的音标和注释。
二、思路分析：
- 定义一个结构体
DictRequest，用于表示翻译请求的数据结构。其中包含了TransType（翻译类型）、Source（源语言单词）、UserID（用户ID）等字段。 - 定义一个结构体
DictResponse，用于表示翻译响应的数据结构。其中包含了Rc（返回码）、Wiki（维基百科信息）、Dictionary（词典信息）等字段。 - 定义一个函数
query，用于执行翻译请求并获取翻译结果。该函数接受一个参数word，表示要翻译的单词。 - 在
query函数中，首先创建了一个 HTTP 客户端对象client，然后构造了一个DictRequest对象request，并将TransType设置为 "en2zh"，表示将源语言翻译成中文。 - 接下来，将
request对象序列化为 JSON 格式的字节流buf，并创建一个bytes.Reader对象data来读取该字节流。 - 然后，构造一个 HTTP 请求对象
req，使用http.NewRequest函数设置请求的方法为 "POST"，URL 为 "api.interpreter.caiyunai.com/v1/dict"，并将data作为请求的主体数据。 - 接着，设置请求头的各项字段，包括连接方式、用户代理、自定义头部字段等。其中，有一些字段的值是通过函数调用来设置的，比如
req.Header.Set("X-Authorization", "token:qgemv4jr1y38jyq6vhvi")设置了 X-Authorization 头部字段的值为 "token:qgemv4jr1y38jyq6vhvi"。 - 最后，通过调用
client.Do(req)发送请求，并获取到响应对象resp。 - 关闭响应对象的 Body 流，并将响应的字节流读取为字符串
bodyText。 - 使用
json.Unmarshal函数将bodyText解析为DictResponse对象dictResponse。 - 最后，打印出翻译结果，包括源单词的中英文翻译以及一些解释性的信息。
- 在
main函数中，首先检查命令行参数的数量是否正确，如果不正确则输出使用方法并退出程序。 - 如果参数数量正确，则从命令行参数中获取要翻译的单词，并调用
query函数进行翻译。
三、具体代码
package main
import (
"bytes"
"encoding/json"
"fmt"
"io/ioutil"
"log"
"net/http"
"os"
)
type DictRequest struct {
TransType string `json:"trans_type"`
Source string `json:"source"`
UserID string `json:"user_id"`
}
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"`
En string `json:"en"`
} `json:"prons"`
Explanations []string `json:"explanations"`
Synonym []string `json:"synonym"`
Antonym []string `json:"antonym"`
WqxExample [][]string `json:"wqx_example"`
Entry string `json:"entry"`
Type string `json:"type"`
Related []interface{} `json:"related"`
Source string `json:"source"`
} `json:"dictionary"`
}
func query(word string) {
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)
}
req.Header.Set("Connection", "keep-alive")
req.Header.Set("DNT", "1")
req.Header.Set("os-version", "")
req.Header.Set("sec-ch-ua-mobile", "?0")
req.Header.Set("User-Agent", "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/99.0.4844.51 Safari/537.36")
req.Header.Set("app-name", "xy")
req.Header.Set("Content-Type", "application/json;charset=UTF-8")
req.Header.Set("Accept", "application/json, text/plain, */*")
req.Header.Set("device-id", "")
req.Header.Set("os-type", "web")
req.Header.Set("X-Authorization", "token:qgemv4jr1y38jyq6vhvi")
req.Header.Set("Origin", "https://fanyi.caiyunapp.com")
req.Header.Set("Sec-Fetch-Site", "cross-site")
req.Header.Set("Sec-Fetch-Mode", "cors")
req.Header.Set("Sec-Fetch-Dest", "empty")
req.Header.Set("Referer", "https://fanyi.caiyunapp.com/")
req.Header.Set("Accept-Language", "zh-CN,zh;q=0.9")
req.Header.Set("Cookie", "_ym_uid=16456948721020430059; _ym_d=1645694872")
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)
}
}
func 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)
}
四、实现过程中可能比较有难度的问题
- 错误处理：在发送网络请求时，可能会出现连接错误、超时错误、服务器错误等。需要对这些错误进行适当的处理，比如重试、记录日志、返回错误信息等。
- 请求头设置：在构造 HTTP 请求时，需要设置各种请求头字段，比如 User-Agent、Cookie、Authorization 等。需要注意各个字段的格式和含义，并确保它们符合 API 的要求。
- 编码问题：由于 API 返回的数据可能是 UTF-8 或其他编码方式，需要进行相应的解码操作才能正确地读取其中的内容。同时，在构造请求体时，也需要注意数据的编码和转义问题。
- JSON 解析：在解析 JSON 数据时，可能会出现解码错误、类型断言错误等问题。需要使用合适的方法来解析 JSON 数据，比如使用
json.Unmarshal函数将字节流解析为结构体，或使用json.Decode函数将字符串解析为 JSON 对象。 - 多语言支持：代码中涉及到了中英文翻译的逻辑，需要根据源语言和目标语言的不同来构造相应的翻译请求。这可能涉及到字符串的处理、字符编码的转换等问题。
五、总结
本篇文章介绍了如何去创建一个简单的命令行字典，其功能为可以将输入的单词翻译成中文或英文。它使用了Interpreter API来与翻译服务进行交互，并通过HTTP请求发送翻译请求并获取响应数据。代码中包含了错误处理、请求头设置、JSON解析等关键步骤，以确保程序的稳定性和正确性。此外，还考虑了多语言支持和编码问题，以应对不同的情况。
如果你对编程有一定的基础，并且对网络编程和JSON解析有一定的了解，那么可以尝试阅读和理解这段代码。通过学习和实践，你可以掌握如何使用Interpreter API来进行翻译服务的开发，以及如何解析和处理JSON数据。这将为你进一步深入学习编程和开发有趣的应用程序提供有价值的经验和技能。
