我們在今後的爬蟲學習過程中，要爬許許多多的**。
比如，我訪問了乙個別的**，這兒用人人網做例子。
在人人網登陸介面，使用f12進入開發者模式，找到整個登陸介面的原始碼：
所以，我們可以看到關鍵的登入模組原始碼有乙個關鍵的引數，這個引數是action，儲存登陸的url位址。
action=""
在form表單中尋找action對應的url位址，post的資料是input標籤中的name的值作為鍵，真正的使用者名稱密碼作為值的字典。post的url位址就是action對應的url位址。
尋找post的資料，結合定位js：
1.在開發者模式中，選擇會觸發js時間的按鈕，點選event listener，找到js的位置。
2.通過chrome中的search all file來搜尋url中的關鍵字。
3.抓包，尋找登陸的url，反覆除錯對比，確定不會變的引數。
我們要養成乙個好的習慣，在敲**之前，我們要打出**的草稿如下：
def __init__(self): # 1.1 準備post的url位址，post_data
pass
def parse_url(self): # 1.2 傳送post的資料，獲取響應
pass
def get_ret(self): # 4.提取翻譯的結果
pass
def run(self): # 實現主要邏輯
pass
# 1.獲取語言型別
# 1.1 準備post的url位址，post_data
# 1.2 傳送post的資料，獲取響應
# 1.3 提取語言型別
# 2.準備post的資料
# 3.傳送請求，獲取響應
# 4.提取翻譯的結果
我們需要花很長時間想好主要邏輯，然後打上草稿，之後我們就可以一一詳細化，完成最終的**。
def __init__(self, trans_str): # 1.1 準備post的url位址，post_data
self.trans_str = trans_str
self.lang_detect_url = ""
self.headers =
# 1.2 傳送post的資料，獲取響應
lang = self.parse_url(self.lang_detect_url, lang_detect_data)["lan"]
# 1.3 提取語言型別
# 在網頁原始碼中檢視langdetect的response資料，在1.2末尾處加上乙個「lan」
# 2.準備post的資料
trans_data = if lang == "zh" else \
# 3.傳送請求，獲取響應
dict_respsonse = self.parse_url(self.trans_url, trans_data)
# 4.提取翻譯的結果
輸出結果:
翻譯的結果是: hello everyone!
這段**對比之前的**，得到的優化有：
①可以指定翻譯的初始語言和目標語言。
②實現的翻譯功能更加迅速。
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