你拿到这个页面地址后，然后把这个地址中的id解析出来，这个id就是productId，然后就是根据那个接口一页一页的扫描了，页面结构可能会变，但是接口一般不会经常变
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此时运行windows.py会出现界面，而且翻译可用。
其中：
然后选择对应的路径，比如我的是第一个。
切换到项目目录下执行
待执行完毕，可以项目文件下生成两个文件夹dist中为msi安装文件，在其他windows服务器安装后就为build下的文件内容，在build下的exe.win-amd64-3.6下的windows.exe 就可打开小工具
【注意：】要切换到python3.5，否则还要安装用到的包。
cx_Freeze 需要通过一个 简单的安装脚本 来进行构建。一般来说，只要 Python 脚本本身能无错运行在自身环境，且 cx_Freeze distutils 安装脚本配置得当，那么构建出的可执行文件就能在任何相同操作系统下运行。作为开始，首先充分调试自己的 Python 脚本（不妨假设其名为 main.py）。main.py 允许从任何库或其他脚本中导入，甚至用 os.system() 或 subprocess.run() 等调用其他程序。确认无误后，在 windows.py 所在目录下新建一个较简单的 cx_Freeze 脚本，不妨假设其名为 setup.py，内容如下：
可见其基本遵照了 官方文档的示例 ，并去除了一些暂时用不到的语句。其中，build_exe_options 暂时留空，待第一次构建后根据可能的报错信息补充；原例中的 base 实际上默认就是 None，即命令行程序，除非需要构建图形界面程序，否则配置了反而是 画蛇添足 。现在可以打开命令行终端，在此目录下运行
由于 cx_Freeze 在编译时，实际上是将全部导入库都编译了一遍并放在子目录中供主程序调用，从而真正独立于 Python 环境。其自称能够自动分析哪些库需要包含。然而事实上对深入一定层次后的导入分析有瑕疵（例如 windows.py 引用了一个库，该库又引用了另一个库，则第三个库有可能分析不出）。遇到这种错误，绝大多数情况下可以手动在 setup.py 中指定额外包含的库，既可以在 build_exe_options 下的 'packages' 中指定库名，也可以在 build_exe_options 中新建一个键名为 'includes' 然后指定库名，形如：
这个过程有时要重复多次，直到添加完所有del届不到/del不能自动检测到的库。据说也可以直接在 setup.py 中导入（import）库，未亲测。个别特例无效，请继续阅读。
【参考】
Python 2.7.13
IDE Pycharm 5.0.3
macOS 10.12.1
注意： 这里的data字典中的数据根据实际网页中数据为准，可能会不一样，具体操作，点击审查元素。或见小甲鱼54讲。
可以参考以前我写的: Python基于Tkinter的二输入规则器(乞丐版)
有两种常见的编译器。
python常用的编译器就只有两个：LLVM后端的numba和支持大部分C++编译器作为后端的nuitka，这俩区别很大。其实写python除了部分需求（比如打包发布或者进行科学计算或者有性能瓶颈），一般用不到编译器。
