翻译软件的制造涉及多个步骤和技术，以下是一个大致的流程：
需求分析和设计
确定翻译软件的目标用户群体和需求。
设计软件的功能，例如支持的语言对、翻译精度、用户界面等。
数据收集和处理
收集大量的双语对照语料库，用于训练翻译模型。
对语料库进行预处理，包括清洗、分词、去除噪声等。
建立词库
使用自然语言处理技术，如词嵌入（word embeddings），将单词和短语映射到向量空间。
构建或获取现有的词库，包含单词及其对应的翻译。
算法设计
选择合适的翻译算法，如基于规则的翻译、统计机器翻译（SMT）、神经网络翻译（NMT）等。
设计算法逻辑，确保翻译过程能够处理上下文、语法和语义信息。
开发翻译引擎
实现翻译算法，将输入的文本转换为输出文本。
集成词库和算法，进行实际的翻译工作。
用户界面设计
设计直观易用的用户界面，提供输入和输出框、按钮等交互元素。
使用图形用户界面（GUI）库，如Tkinter、PyQt等，实现界面布局和交互。
测试和优化
对翻译软件进行功能测试，确保其准确性和稳定性。
根据用户反馈和测试结果，对软件进行优化和调试。
部署和维护
将翻译软件部署到服务器或云平台，供用户使用。
定期更新词库和算法，以改进翻译质量和用户体验。
安全性和隐私保护
确保用户数据的安全，遵守相关法律法规。
保护用户隐私，避免上传敏感信息。
具体实现上，翻译软件可以通过爬取翻译服务提供商的API来获取翻译结果，如谷歌翻译、百度翻译等。这通常涉及发送HTTP请求，携带必要的参数，如待翻译文本、源语言和目标语言等，然后解析返回的JSON数据以获取翻译结果。此外，也可以使用现有的翻译库和API，如Python的`requests`库结合百度翻译的API，来实现翻译功能。
请注意，翻译软件的开发是一个复杂且技术密集的过程，需要跨学科的知识和技能。上述流程提供了一个大致的框架，但实际开发过程中可能会遇到各种挑战和问题，需要开发者具备相应的技术背景和解决问题的能力。