代码生成器python
1. 闲话python 45: 浅谈生成器yield
生成器似乎并不是一个经常被开发者讨论的语法，因此也就没有它的大兄弟迭代器那么着名。大家不讨论它并不是说大家都已经对它熟悉到人尽皆知，与之相反，即使是工作多年的开发者可能对生成器的运行过程还是知之甚少。这是什么原因导致的呢？我猜想大概有以下几点原因： (1)运行流程不同寻常，(2)日常开发不需要，(3)常常将生成器与迭代器混淆。 生成器的运行流程可以按照协程来理解，也就是说 返回中间结果，断点继续运行 。这与我们通常对于程序调用的理解稍有差异。这种运行模式是针对什么样的需求呢？ 一般而言，生成器是应用于大量磁盘资源的处理。 比如一个很大的文件，每次读取一行，下一次读取需要以上一次读取的位置为基础。下面就通过代码演示具体看看生成器的运行机制、使用方式以及与迭代器的比较。
什么是生成器？直接用文字描述可能太过抽象，倒不如先运行一段代码，分析这段代码的运行流程，然后总结出自己对生成器的理解。
从以上演示可以看出，这段代码定义了一个函数，这个函数除了yield这个关键字之外与一般函数并没有差异，也就是说生成器的魔法都是这个yield关键字引起的。 第一点，函数的返回值是一个生成器对象。 上述代码中，直接调用这个看似普通的函数，然后将返回值打印出来，发现返回值是一个对象，而并不是普通函数的返回值。 第二点，可以使用next对这个生成器对象进行操作 。生成器对象天然的可以被next函数调用，然后返回在yield关键字后面的内容。 第三，再次调用next函数处理生成器对象，发现是从上次yield语句之后继续运行，直到下一个yield语句返回。
生成器的运行流程确实诡异，下面还要演示一个生成器可以执行的更加诡异的操作：运行过程中向函数传参。
返回生成器和next函数操作生成器已经并不奇怪了，但是在函数运行过程中向其传参还是让人惊呆了。 调用生成器的send函数传入参数，在函数内使用yield语句的返回值接收，然后继续运行直到下一个yield语句返回。 以前实现这种运行流程的方式是在函数中加上一个从控制台获取数据的指令，或者提前将参数传入，但是现在不用了，send方式使得传入的参数可以随着读取到的参数变化而变化。
很多的开发者比较容易混淆生成器和迭代器，而迭代器的运行过程更加符合一般的程序调用运行流程，因此从亲进度和使用熟悉度而言，大家对迭代器更有好感。比如下面演示一个对迭代器使用next方法进行操作。
从以上演示来看，大家或许会认为迭代器比生成器简单易用得太多了。不过，如果你了解迭代器的实现机制，可能就不会这么早下结论了。python内置了一些已经实现了的迭代器使用确实方便，但是如果需要自己去写一个迭代器呢？下面这段代码就带大家见识以下迭代器的实现。
在python中，能被next函数操作的对象一定带有__next__函数的实现，而能够被迭代的对象有必须实现__iter__函数。看了这么一段操作，相信大家对迭代器实现的繁琐也是深有体会了，那么生成器的实现是不是会让你觉得更加简单易用呢？不过千万别产生一个误区，即生成器比迭代器简单就多用生成器。 在实际开发中，如果遇到与大量磁盘文件或者数据库操作相关的倒是可以使用生成器。但是在其他的任务中使用生成器难免有炫技，并且使逻辑不清晰而导致可读性下降的嫌疑。 这大概也能解释生成器受冷落的原因。不过作为一个专业的开发者，熟悉语言特性是分内之事。
到此，关于生成器的讨论就结束了。本文的notebook版本文件在github上的cnbluegeek/notebook仓库中共享，欢迎感兴趣的朋友前往下载。
2. 如何更好地理解Python迭代器和生成器
Python这门语言中，生成器毫无疑问是最有用的特性之一。与此同时，也是使用的最不广泛的Python特
性之一。究其原因，主要是因为，在其他主流语言里面没有生成器的概念。正是由于生成器是一
个“新”的东西，所以，它一方面没有引起广大工程师的重视，另一方面，也增加了工程师的学习成本，
最终导致大家错过了Python中如此有用的一个特性。
我的这篇文章，希望通过简单易懂的方式，深入浅出地介绍Python的生成器，以改变“如此有用的特性却
使用极不广泛”的现象。本文的组织如下：在第1章，我们简单地介绍了Python中的迭代器协议；在本文
第2章，将会详细介绍生成器的概念和语法；在第3章，将会给出一个有用的例子，说明使用生成器的好
处；在本文最后，简单的讨论了使用生成器的注意事项。
1. 迭代器协议
由于生成器自动实现了迭代器协议，而迭代器协议对很多人来说，也是一个较为抽象的概念。所以，为了
更好的理解生成器，我们需要简单的回顾一下迭代器协议的概念。
1. 迭代器协议是指：对象需要提供next方法，它要么返回迭代中的下一项，要么就引起一个
StopIteration异常，以终止迭代
2. 可迭代对象就是：实现了迭代器协议的对象
3. 协议是一种约定，可迭代对象实现迭代器协议，Python的内置工具(如for循环，sum，min，max函
数等)使用迭代器协议访问对象。
举个例子：在所有语言中，我们都可以使用for循环来遍历数组，Python的list底层实现是一个数组，所
以，我们可以使用for循环来遍历list。如下所示：
>>> for n in [1, 2, 3, 4]:
... print n
但是，对Python稍微熟悉一点的朋友应该知道，Python的for循环不但可以用来遍历list，还可以用来遍历
文件对象，如下所示：
>>> with open(‘/etc/passwd’) as f: # 文件对象提供迭代器协议
... for line in f: # for循环使用迭代器协议访问文件
... print line
...
为什么在Python中，文件还可以使用for循环进行遍历呢？这是因为，在Python中，文件对象实现了迭代
器协议，for循环并不知道它遍历的是一个文件对象，它只管使用迭代器协议访问对象即可。正是由于
Python的文件对象实现了迭代器协议，我们才得以使用如此方便的方式访问文件，如下所示：
>>> f = open('/etc/passwd')
>>> dir(f)
['__class__', '__enter__', '__exit__', '__iter__', '__new__', 'writelines', '...'
2. 生成器
Python使用生成器对延迟操作提供了支持。所谓延迟操作，是指在需要的时候才产生结果，而不是立即产
生结果。这也是生成器的主要好处。
Python有两种不同的方式提供生成器：
2017/11/6 如何更好地理解Python迭代器和生成器？ - 知乎
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1. 生成器函数：常规函数定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一
个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次重它离开的地方继续执行
2. 生成器表达式：类似于列表推导，但是，生成器返回按需产生结果的一个对象，而不是一次构建一个
结果列表
2.1 生成器函数
我们来看一个例子，使用生成器返回自然数的平方（注意返回的是多个值）：
def gensquares(N):
for i in range(N):
yield i ** 2
for item in gensquares(5):
print item,
使用普通函数：
def gensquares(N):
res = []
for i in range(N):
res.append(i*i)
return res
for item in gensquares(5):
print item,
可以看到，使用生成器函数代码量更少。
2.2 生成器表达式
使用列表推导，将会一次产生所有结果：
>>> squares = [x**2 for x in range(5)]
>>> squares
[0, 1, 4, 9, 16]
将列表推导的中括号，替换成圆括号，就是一个生成器表达式：
>>> squares = (x**2 for x in range(5))
>>> squares>>> next(squares)
0
>>> next(squares)
1
>>> next(squares)
4
>>> list(squares)
[9, 16]
Python不但使用迭代器协议，让for循环变得更加通用。大部分内置函数，也是使用迭代器协议访问对象
的。例如， sum函数是Python的内置函数，该函数使用迭代器协议访问对象，而生成器实现了迭代器协
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议，所以，我们可以直接这样计算一系列值的和：
>>> sum(x ** 2 for x in xrange(4))
而不用多此一举的先构造一个列表：
>>> sum([x ** 2 for x in xrange(4)])
2.3 再看生成器
前面已经对生成器有了感性的认识，我们以生成器函数为例，再来深入探讨一下Python的生成器：
1. 语法上和函数类似：生成器函数和常规函数几乎是一样的。它们都是使用def语句进行定义，差别在
于，生成器使用yield语句返回一个值，而常规函数使用return语句返回一个值
2. 自动实现迭代器协议：对于生成器，Python会自动实现迭代器协议，以便应用到迭代背景中（如for
循环，sum函数）。由于生成器自动实现了迭代器协议，所以，我们可以调用它的next方法，并且，
在没有值可以返回的时候，生成器自动产生StopIteration异常
3. 状态挂起：生成器使用yield语句返回一个值。yield语句挂起该生成器函数的状态，保留足够的信息，
以便之后从它离开的地方继续执行
3. 示例
我们再来看两个生成器的例子，以便大家更好的理解生成器的作用。
首先，生成器的好处是延迟计算，一次返回一个结果。也就是说，它不会一次生成所有的结果，这对于大
数据量处理，将会非常有用。
大家可以在自己电脑上试试下面两个表达式，并且观察内存占用情况。对于前一个表达式，我在自己的电
脑上进行测试，还没有看到最终结果电脑就已经卡死，对于后一个表达式，几乎没有什么内存占用。
sum([i for i in xrange(10000000000)])
sum(i for i in xrange(10000000000))
除了延迟计算，生成器还能有效提高代码可读性。例如，现在有一个需求，求一段文字中，每个单词出现
的位置。
不使用生成器的情况：
def index_words(text):
result = []
if text:
result.append(0)
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
result.append(index)
return result
使用生成器的情况：
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def index_words(text):
if text:
yield 0
for index, letter in enumerate(text, 1):
if letter == ' ':
yield index
这里，至少有两个充分的理由说明 ，使用生成器比不使用生成器代码更加清晰：
1. 使用生成器以后，代码行数更少。大家要记住，如果想把代码写的Pythonic，在保证代码可读性的前
提下，代码行数越少越好
2. 不使用生成器的时候，对于每次结果，我们首先看到的是result.append(index)，其次，才是index。
也就是说，我们每次看到的是一个列表的append操作，只是append的是我们想要的结果。使用生成
器的时候，直接yield index，少了列表append操作的干扰，我们一眼就能够看出，代码是要返回
index。
这个例子充分说明了，合理使用生成器，能够有效提高代码可读性。只要大家完全接受了生成器的概念，
理解了yield语句和return语句一样，也是返回一个值。那么，就能够理解为什么使用生成器比不使用生成
器要好，能够理解使用生成器真的可以让代码变得清晰易懂。
4. 使用生成器的注意事项
相信通过这篇文章，大家已经能够理解生成器的作用和好处。但是，还没有结束，使用生成器，也有一点
注意事项。
我们直接来看例子，假设文件中保存了每个省份的人口总数，现在，需要求每个省份的人口占全国总人口
的比例。显然，我们需要先求出全国的总人口，然后在遍历每个省份的人口，用每个省的人口数除以总人
口数，就得到了每个省份的人口占全国人口的比例。
如下所示：
def get_province_population(filename):
with open(filename) as f:
for line in f:
yield int(line)
gen = get_province_population('data.txt')
all_population = sum(gen)
#print all_population
for population in gen:
print population / all_population
执行上面这段代码，将不会有任何输出，这是因为，生成器只能遍历一次。在我们执行sum语句的时候，
就遍历了我们的生成器，当我们再次遍历我们的生成器的时候，将不会有任何记录。所以，上面的代码不
会有任何输出。
因此，生成器的唯一注意事项就是：生成器只能遍历一次。
5. 总结
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本文深入浅出地介绍了Python中，一个容易被大家忽略的重要特性，即Python的生成器。为了讲解生成
器，本文先介绍了迭代器协议，然后介绍了生成器函数和生成器表达式，并通过示例演示了生成器的优点
和注意事项。在实际工作中，充分利用Python生成器，不但能够减少内存使用，还能够提高代码可读性。
掌握生成器也是Python高手的标配。希望本文能够帮助大家理解Python的生成器
3. 浠涔堟槸Python涓镄勭敓鎴愬櫒鎺ㄥ煎纺
Python涓链変竴绉岖揣鍑戠殑璇娉曪纴鍙浠ラ氲繃涓涓寰鐜鍜屾浔浠舵瀯寤轰竴涓鍒楄〃锛岃繖绉嶈娉曞彨锅氩垪琛ㄦ帹瀵煎纺锛坙ist comprehension锛夛细 my_list = [ f(x) for x in sequence if cond(x) ] 绫讳技鍦帮纴鎴戜滑鍙浠ラ氲繃瀛楀吀鎺ㄥ煎纺
Python涓链変竴绉岖揣鍑戠殑璇娉曪纴鍙浠ラ氲繃涓涓寰鐜鍜屾浔浠舵瀯寤轰竴涓鍒楄〃锛岃繖绉嶈娉曞彨锅氩垪琛ㄦ帹瀵煎纺锛坙ist comprehension锛夛细
my_list = [ f(x) for x in sequence if cond(x) ]
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my_dict = { k(x): v(x) for x in sequence if cond(x) }
my_set = { f(x) for x in sequence if cond(x) }
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4. 浣滀负绋嫔簭锻樼殑浣狅纴甯哥敤镄勮蒋浠舵湁鍝浜涳纻
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CTRL+V 绮樿创
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CTRL+D 澶嶅埗琛
CTRL+SHIFT+V 鍙浠ュ嶅埗澶氢釜鏂囨湰
2.镊锷ㄤ唬镰
ALT+锲炶溅 瀵煎叆鍖,镊锷ㄤ慨姝
CTRL+ALT+L 镙煎纺鍖栦唬
镰丆TRL+ALT+I 镊锷ㄧ缉杩
CTRL+ALT+O 浼桦寲瀵煎叆镄勭被鍜屽寘
CTRL+SHIFT+SPACE 鍒囨崲绐楀彛
CTRL+SPACE绌烘牸 浠ｇ爜镊锷ㄥ畬鎴愶纴浠ｇ爜鎻愮ず,涓鑸涓庤緭鍏ユ硶鍐茬獊
CTRL+ALT+SPACE 绫 钖嶆垨鎺ュ彛钖嶆彁绀猴纸涓庣郴缁熷啿绐侊级
CTRL+P 鏂规硶鍙傛暟鎻愮ず锛屾樉绀洪粯璁ゅ弬鏁
CTRL+J 镊锷ㄤ唬镰佹彁绀猴纴镊锷ㄨˉ鍏
CTRL+ALT+T 鎶婇変腑镄勪唬镰佹斁鍦 TRY{} IF{} ELSE{} 閲孉LT+INSERT 鐢熸垚浠ｇ爜(濡侴ET,SET鏂规硶,鏋勯犲嚱鏁绛)
3.杩愯
Alt + Shift + F10 阃夋嫨镄勯厤缃鍜岃繍琛
Alt + Shift + F9 阃夋嫨閰岖疆鍜岃皟璇
Shift + F10 杩愯
Shift + F9璋冭瘯
Ctrl + Shift + F10杩愯岃寖锲村唴閰岖疆缂栬緫鍣
Ctrl + Shift + X杩愯屽懡浠よ
4.鍏朵粬蹇鎹锋柟寮
CTRL+Z 鍊挜(浠ｇ爜钖庢倲)
CTRL+SHIFT+Z 钖戝墠
CTRL+H 鏄 绀虹被缁撴瀯锲
Ctrl +F12 鏂囦欢缁撴瀯寮瑰嚭
CTRL+O 榄旀湳鏂规硶
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CTRL+SHIFT+/ 娉ㄩ喷/*...*/
ctrl + '.': 鎶桦彔阃変腑镄勪唬镰佺殑浠ｇ爜
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甯哥敤蹇鎹烽敭锛
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ctrl+/ 娉ㄩ喷sql璇鍙
ctrl+shift +/ 瑙ｉ櫎娉ㄩ喷
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ctrl+shift+r 鍙杩愯岄変腑镄剆ql璇鍙
F6 镓揿紑涓涓猰ysql锻戒护琛岀獥鍙
ctrl+d 锛1锛夛细镆ョ湅琛ㄧ粨鏋勮︽儏锛屽寘𨰾绱㈠紩 瑙﹀彂鍣锛屽瓨鍌ㄨ繃绋嬶纴澶栭敭锛屽敮涓阌;锛2锛夛细澶嶅埗涓琛
ctrl+l 鍒犻櫎涓琛
ctrl+n 镓揿紑涓涓鏂扮殑镆ヨ㈢獥鍙
ctrl+w 鍏抽棴涓涓镆ヨ㈢獥鍙
ctrl+tab 澶氱獥鍙ｅ垏鎹
链嶅姟鍣ㄨ繛鎺ヨ蒋浠XShell6鏄闱炲父寮哄ぇ镄凷SH杩灭▼缁堢瀹㈡埛绔锛屽府锷╂垜浠杩炴帴杩灭▼镄凩inux链嶅姟鍣ㄦ潵杩涜屾搷浣溿
绮樿创锛歋hift+Insert
铡嗗彶 锻戒护缂栬緫ctrl + p 杩斿洖涓娄竴娆¤緭鍏ュ懡浠ゅ瓧绗
alt + > 杩斿洖涓娄竴娆℃墽琛屽懡浠
鍏跺畠
ctrl + s 阌佷綇缁堢
ctrl + q 瑙ｉ挛缁堢
ctrl + l 娓呭睆鐩稿綋浜庡懡浠clear
Tab阌锛屽揩阃熻ˉ鍏ㄥ懡浠
杞婚噺绾ф枃链缂栬緫鍣Notepad++銆傝繖涓寰堣交閲忥纴镓揿紑涓涓嬫枃链闱炲父镄勬柟渚裤
甯哥敤蹇鎹烽敭
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Ctrl+V 绮樿创
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Ctrl+Y 鎭㈠
Ctrl+A 鍏ㄩ
Ctrl+F 阌镆ユ垒瀵硅瘽妗嗗惎锷
Ctrl+H 镆ユ垒/镟挎崲瀵硅瘽妗
Ctrl+D 澶嶅埗骞剁矘璐村綋琛
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F2 杞鍒颁笅涓涓涔︾维hift+F2 杞鍒颁笂涓涓涔︾
F11 鍏ㄥ睆妯″纺
鍓岖 锛
visual studio code
钖庣锛
pycharm
IDEA
瀹夊崜锛
android studio
娴忚埚櫒锛
璋锋瓕
𨱔镫
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navicat
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锲犱负鏄锲㈤槦寮鍙戯纴 婧愪唬镰佺＄悊宸ュ叿 镊铹跺繀涓嶅彲灏戯纴钥 git 鏄鐩鍓嶆渶鐑闂ㄧ殑涓涓銆傛垜浠鍏鍙镐篃涓崭緥澶栵纴鍑犲勾鍓崭粠Perforce杩佺Щ鍒颁简 GitHub浼佷笟鐗 (鍜屽叕浼楃増链琔I瀹屽叏鐩稿悓)銆傚钩镞剁殑浠ｇ爜瀹℃煡涔熼兘鏄鍦℅itHub浼佷笟鐗堜笂瀹屾垚镄勶纴涓嶅啀浣跨敤鍗旷嫭镄勪唬镰佸℃煡宸ュ叿銆傛湁浜涗笉涔犳傥浣跨敤锻戒护琛屾柟寮忕殑钖屼簨浣跨敤 SourceTree 瀹屾垚镞ュ父镄勪唬镰佸垎鏀绠＄悊鍜屾彁浜わ纴钥屾垜鍒欐瘆杈幂儹琛蜂簬锻戒护琛屾柟寮忋俈S Code涔熸彁渚涗简姣旇缉瀹屽杽镄刧it闆嗘垚锛屼絾锲犱负涔犳傥镄勫师锲狅纴闄や简鐩磋傛瘆杈冧笉钖屼唬镰佺増链镄勫樊寮傦纴鎴戜竴鑸涔熶笉鐢╒S Code镓ц実it镎崭綔銆
浣滀负涓涓猈eb鍓岖锛 娴忚埚櫒鍙婂墠绔璋冭瘯宸ュ叿 镊铹朵笉鍙鎴栫己锛 Google Chrome + Developer Tools (F12) 镊铹舵槸棣栭夈备娇鐢―eveloper Tools锛屽彲浠ュ笿avaScript杩涜岃皟璇曪纴鐩戞带HTTP璇锋眰/鍝嶅簲锛屽垎鏋怌SS璁＄畻闂棰桦拰JS镐ц兘闂棰樸 Chrome涓嬭缮链夊緢澶氩姛鑳藉己澶х殑鎻掍欢锛屼釜浜烘瘆杈冨父鐢ㄧ殑鍖呮嫭React Developer Tools銆丳ostMan銆丳roxy SwitchOmega鍜孉dBlock銆傚綋铹讹纴锲犱负缁忓父闱㈠规祻瑙埚櫒鍏煎规ч梾棰桡纴Firefox銆両E銆丒dge銆丄pple Safari浠ュ强钖勮嚜镄凞eveloper Tools閮芥槸鍏崭笉浜呜佺敤镄勚
锲㈤槦鐩鍓崭娇鐢⊿crum妯″瀷锛岃嚜铹堕渶瑕佷竴涓锅 浠诲姟瑙勫垝鍜岃川閲忕＄悊 镄勫伐鍏枫傛垜浠閲囩敤浜 JIRA , 姣忓ぉ镄勭珯浼(daily stanp meeting)閮戒细瀵箂crum鐪嬫澘(board)杩涜屾洿鏂般
阆囧埌鎶链闂棰桡纴镊铹跺厤涓崭简瑕佷笂缃戞煡镓捐祫鏂欍 Google 镄勪娇鐢ㄩ戠巼闱炲父楂(闇瑕佺戝︿笂缃)銆傚ぇ閮ㄥ垎闂棰橀兘鑳藉湪 StackOveflow 涓婃垒鍒扮嚎绱锛屼絾链夋椂鍊欎篃涓嶅缑涓嶈窇鍒板ぇ钖嶉紟榧庣殑钖屾т氦鍙嬬绣绔 GitHub 涓婄湅婧愮爜銆 MDN 锛圡ozilla Developer Network锛夊逛簬鍓岖寮鍙戜篃鏄涓嶅彲鎴栫己(姝ゅ勯剻瑙嗕竴涓媤3cschool锛屼笂闱㈠埌澶勬槸阌栾鐭ヨ瘑)銆
鍏跺畠濡俷ode.js/npm銆乨ocker绛夛纴锲犱负鍜屽叿浣撶殑鎶链镙堢浉鍏筹纴灏变笉鍏蜂綋灞曞紑璁蹭简銆
浣滀负涓涓寮鍙戜汉锻桡纴浣犳疮澶╀娇鐢ㄤ粈涔堣蒋浠跺憿锛屾㈣繋璇磋寸湅銆
灏界℃垜鏄钖庣鍑鸿韩镄勶纴涓嶈繃涔熺粡甯稿啓鍓岖浠ｇ爜锛岀敋镊宠缮鐢–#/C++鍙备笌杩囦竴浜涘㈡埛绔寮鍙戯纴镊璁や负涔熺畻鏄涓涓猈eb鍏ㄦ爤宸ョ▼甯堛傞殢镌鍓岖鎶链镄勪笉鏂杩涙ワ纴鐜板湪镄勫墠绔宸茬粡涓嶅啀鏄鍐椤啓椤甸溃杩欎箞绠鍗曚简锛屽緢澶氶昏緫鍦ㄥ墠绔灏卞啓浜嗭纴鎴戝缓璁姣忎竴涓鍑鸿壊镄勫紑鍙戣呭簲璇ュ敖鍙鑳藉瑰墠钖庣閮借兘链変笉阌欑殑鎺屾彙銆
浠婂ぉ缁椤ぇ瀹舵帹钻愪竴浜涙垜璁や负鍓岖鍜屽悗绔寮鍙戦兘闇瑕佺粡甯哥敤鍒扮殑涓浜涜蒋浠讹纴杩欓噷闱㈠寘𨰾浜嗘煡璇㈣祫鏂椤伐鍏枫佸师鍨嫔伐鍏枫佹枃链缂栬緫鍣ㄣ佺増链绠＄悊宸ュ叿銆
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