來源：早起Python

作者：陳熹

一、需求描述

大家好，我是早起。

在之前的文章 批量翻譯文檔 中，我們介紹了如何調用百度翻譯API完成實際的文檔翻譯需求。如果是科研、深度學習等需要經常閱讀大量論文的工作，批量翻譯就能大大提高效率。

本文將進一步使用 Python 實現另一個在科研學術領域的辦公自動化應用?！?/span>結合爬蟲批量翻譯文獻題目和摘要，并存儲搜索和翻譯結果至 Excel中」

完成效果如下，指定的外文文獻標題、摘要都被批量翻譯后存儲在Excel中，我們可以大致瀏覽后有選擇性的挑選文章閱讀！

本文以ACM協會的文獻為例，搜索的關鍵詞是 “對抗生成網絡+眼底” ，即 “GAN+fundus”

二、邏輯梳理

本文需求可以看做三塊內容：爬蟲+翻譯+存儲 在使用百度的通用翻譯 API 之前需要完成以下工作：

“使用百度賬號登錄百度翻譯開放平臺（
http://api.fanyi.baidu.com)注冊成為開發者，獲得APPID；進行開發者認證（如僅需標準版可跳過）；開通通用翻譯API服務：開通鏈接參考技術文檔和Demo編寫代碼”

完成后在個人頁面在即可看到 ID 和密鑰，這個很重要！

關于如何使用Python爬取翻譯結果的細節本文就不再贅述！我已經將通用翻譯 API 的 demo代碼寫好，已經對輸出做簡單修改，拿走就能用！

import requests import random import json from hashlib import md5 # Set your own appid/appkey. appid = 'xxx' appkey = 'xxx' # For list of language codes, please refer to `https://api.fanyi.baidu.com/doc/21` from_lang = 'en' to_lang =  'zh' endpoint = 'http://api.fanyi.baidu.com' path = '/api/trans/vip/translate' url = endpoint + path

query = 'Hello World! This is 1st paragraph.nThis is 2nd paragraph.' # Generate salt and sign def make_md5(s, encoding='utf-8'):     return md5(s.encode(encoding)).hexdigest()

salt = random.randint(32768, 65536)
sign = make_md5(appid + query + str(salt) + appkey) # Build request headers = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
payload = {'appid': appid, 'q': query, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'salt': salt, 'sign': sign} # Send request r = requests.post(url, params=payload, headers=headers)
result = r.json() # Show response for res in result['trans_result']:
 print(res['dst'])

在本需求中可以考慮將上面的API重新包裝成函數，將爬取的題目和摘要看做兩個文本輸入函數后，返回翻譯的結果：

import requests import random import json from hashlib import md5 def make_md5(s, encoding='utf-8'):     return md5(s.encode(encoding)).hexdigest() def Baidu_translate(query):     # Set your own appid/appkey.     appid = 'xxx'     appkey = 'xxx'     from_lang = 'en'     to_lang = 'zh'     endpoint = 'http://api.fanyi.baidu.com'     path = '/api/trans/vip/translate'     url = endpoint + path
    try:
        salt = random.randint(32768, 65536)
        sign = make_md5(appid + query + str(salt) + appkey)
        # Build request         headers_new = {'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'}
        payload = {'appid': appid, 'q': query, 'from': from_lang, 'to': to_lang, 'salt': salt, 'sign': sign}
        # Send request         r = requests.post(url, params=payload, headers=headers_new)
        result = r.json()['trans_result'][0]['dst']
        return result
    except:
        return '翻譯出錯' 

函數中用 try 捕獲錯誤避免中途因為提交的文本為空，而導致的報錯終止程序

存儲部分，通過 openpyxl 或者 xlwings 存儲到 Excel 中就可以

爬蟲部分，兩個網站的邏輯非常類似，具體見下文

三、代碼實現

首先爬取ACM的摘要，在首頁搜索框中輸入：GAN+fundus 跳轉后可以發現，URL包含了關鍵詞：

那么后面的搜索就可以直接用URL拼接：

keyword = 'GAN+fundus' url_init = r'https://dl.acm.org/action/doSearch?AllField=' url =url_init + keyword

搜索結果非常多，本文爬取第一頁文章的摘要為例，后續讀者當關鍵詞鎖定的文獻比較少或者想獲取全部文獻，可以自行尋找URL翻頁邏輯

同時我們發現，摘要顯示不全，確認源代碼和ajax動態加載不包含完整摘要，因此可以考慮進入各文獻的詳情頁獲取摘要：

回到搜索結果頁，對詳情頁分析可以發現每個文獻可獲取的href跟 dl.acm.org 拼接后即為詳情頁URL：

接下來就可以利用Xpath獲取搜索頁第一頁全部文獻的 href 并拼接成新URL：

import requests from lxml import html

keyword = 'GAN+fundus' url_init = r'https://dl.acm.org/action/doSearch?AllField=' url =url_init + keyword
html_data = requests.get(url).text
selector = html.fromstring(html_data)
articles = selector.xpath('//*[@id="pb-page-content"]/div/main/div[1]/div/div[2]/div/ul/li') for article in articles:
    url_new = 'https://dl.acm.org' + article.xpath('div[2]/div[2]/div/h5/span/a/@href')[0]
    print(url_new)

獲得新的URL之后，重新用Xpath解析新的網頁獲取題目和摘要：

for article in articles:
    url_new = 'https://dl.acm.org' + article.xpath('div[2]/div[2]/div/h5/span/a/@href')[0]
    html_data_new = requests.get(url_new).text
    selector_new = html.fromstring(html_data_new)

    title = selector_new.xpath('//*[@id="pb-page-content"]/div/main/div[2]/article/div[1]/div[2]/div/div[2]/h1/text()')[0]
    abstract = selector_new.xpath('//div[@class="abstractSection abstractInFull"]/p/text()')[0]
    print('Title: ' + title)
    print('Abstract: ' + abstract)
    print('-' * 20)

題目和摘要可以成功輸出，但現在還是英文形式。只需要將文本提交給上文中包裝好的翻譯函數，輸出返回值就是中文翻譯形式了。注意免費的API每秒只允許調用一次，可以考慮將題目和摘要組合成一個文本同時提交，或者中間休眠一秒：

for article in articles:
    url_new = 'https://dl.acm.org' + article.xpath('div[2]/div[2]/div/h5/span/a/@href')[0]
    html_data_new = requests.get(url_new).text
    selector_new = html.fromstring(html_data_new)

    title = selector_new.xpath('//*[@id="pb-page-content"]/div/main/div[2]/article/div[1]/div[2]/div/div[2]/h1/text()')[0]
    abstract = selector_new.xpath('//div[@class="abstractSection abstractInFull"]/p/text()')[0]

    title = 'Title: ' + title
    translated_title = Baidu_translate(title)
    print(title)
    print(translated_title)
    time.sleep(1)

    abstract = 'Abstract: ' + abstract     translated_abstract = Baidu_translate(abstract)
    print(abstract)
    print(translated_abstract)
    time.sleep(1)

    print('-' * 20)

題目和摘要成功翻譯！接下來可以自定義對接意向的持久化存儲了，以openpyxl為例，首先在代碼的開頭用 openpyxl 創建 Excel 文件并寫入表頭：

from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active
header = ['序號', '題目', '題目(譯)', '摘要', '摘要(譯)']
sheet.append(header)
path = 'xxx' # 希望保存文件的路徑 

用變量 num 標記文章的順序，并在每篇文章解析和翻譯完后利用 sheet.append(list) 寫入 Excel，循環結束后保存文件即完成全部存儲：

num = 0 keyword = 'GAN+fundus' url_init = r'https://dl.acm.org/action/doSearch?AllField=' url =url_init + keyword
html_data = requests.get(url).text
selector = html.fromstring(html_data)
articles = selector.xpath('//*[@id="pb-page-content"]/div/main/div[1]/div/div[2]/div/ul/li') for article in articles:
    num += 1     url_new = 'https://dl.acm.org' + article.xpath('div[2]/div[2]/div/h5/span/a/@href')[0]
    html_data_new = requests.get(url_new).text
    selector_new = html.fromstring(html_data_new)

    title = selector_new.xpath('//*[@id="pb-page-content"]/div/main/div[2]/article/div[1]/div[2]/div/div[2]/h1/text()')[0]
    abstract = selector_new.xpath('//div[@class="abstractSection abstractInFull"]/p/text()')[0]

    title = 'Title: ' + title
    translated_title = Baidu_translate(title)
    print(title)
    print(translated_title)
    time.sleep(1)

    abstract = 'Abstract: ' + abstract
    translated_abstract = Baidu_translate(abstract)
    print(abstract)
    print(translated_abstract)
    time.sleep(1)

    print('-' * 20)
    sheet.append([num, title, translated_title, abstract, translated_abstract])

wb.save(path + r'文獻輸出.xlsx')

最終實現效果如下，可以看到指定的文章標題、摘要都被翻譯提取出來，我們可以大致瀏覽后有選擇的查閱文章。

另外還有一個重要的計算機協會，IEEE(https://ieeexplore.ieee.org/Xplore/home.jsp)，網頁信息爬取邏輯和ACM非常類似，不再贅述

小結

綜合各種辦公自動化技術，我們可以實現各式各樣的辦公或科研需求，扎實的技術是最重要的前提。

例如本文的需求，其實我們還可以通過 openpyxl 或者 xlwings 存儲到 Excel 中，實際上還可以 python-docx 寫入 Word 中，甚至從文獻中獲取圖片，借助 python-pptx 寫入 PPT 中。