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在此之前已经学习了一个比较完整的 Python 项目，
时间序列预测（十五）——有关Python项目框架的实例分析-CSDN博客
为了对上一个项目所学的知识进行总结，同时，也为了构建一个既完整又高效的 Python 项目框架，对Python 项目框架进行系统总结。以下是一个典型的 Python 项目结构：
project_name/
│
├── project/ # 主要的项目代码目录（包含源代码）
│ ├── __init__.py # 表示这是一个包的标识
│ ├── data_processing.py # 数据处理模块（预处理、特征提取等）
│ ├── model.py # LSTM模型定义和构建
│ ├── train.py # 训练脚本
│ ├── evaluate.py # 模型评估脚本
│ └── predict.py # 预测脚本
│
├── data/ # 数据文件目录
│ ├── raw/ # 原始数据，未处理的时间序列数据
│ ├── processed/ # 预处理后的数据（归一化、清洗等）
│ └── README.md # 数据说明文档（格式、来源等）
│
├── models/ # 存储训练好的模型
│ ├── checkpoints/ # 存放训练中生成的模型断点
│ ├── best_model.pth # 保存最优模型（例如 PyTorch 格式）
│ └── model_config.json # 模型的超参数或配置文件
│
├── results/ # 结果保存目录
│ ├── figures/ # 存储生成的图像或可视化图表
│ ├── logs/ # 训练和验证日志文件
│ └── predictions/ # 保存预测的结果文件
│
├── tests/ # 单元测试文件目录
│ ├── __init__.py
│ ├── test_data_processing.py # 测试数据处理模块
│ ├── test_model.py # 测试模型模块
│ └── test_predict.py # 测试预测功能
│
├── docs/ # 文档目录
│ └── model_description.md # 模型结构、参数等说明文档
│
├── main.py # 用作项目的入口点
│
├── requirements.txt # 项目依赖包
│
├── setup.py # 项目安装配置文件
│
├── README.md # 项目的说明文档
│
├── .gitignore # Git忽略文件列表
│
└── LICENSE # 开源许可证
下面是详细的介绍：
一、project——主要的项目代码目录（包含源代码）
这个目录包含项目的核心代码，具体模块的作用如下：
1、__init__.py:
表示该目录是一个Python包，允许其他模块导入该包中的内容。__init__.py 文件可以是空的，特别是在 Python 3.3 及之后的版本中，空文件也能将目录标识为Python包。也可以在 __init__.py 中加入一些内容，以便于包的使用或提供一些公共接口。
以下是一些常见的用法：
（1）空文件: 只需将文件保留为空，主要用来标识目录为Python包，适用于 Python 3.3 及之后的版本。
（2）导入模块: 可以在其中导入包中的模块或类，方便用户直接从包中访问：
from .data_processing import load_data, feature_extraction from .model import LSTMModel（3）定义包的元数据: 可以添加版本信息、作者信息等：
__version__ = '1.0.0' __author__ = 'Your Name'（4）初始化代码: 如果需要在包导入时执行某些初始化逻辑，可以放在这里。
总结: __init__.py 的具体内容取决于项目需求。如果只是用作包标识，可以保持为空；若希望提供功能或信息，可以添加相应的代码。
2、data_processing.py:
该模块负责数据的预处理和特征提取，具体功能包括：
数据清洗: 处理数据中的噪声和异常值，确保数据质量。
归一化: 将数据转换为标准范围，便于后续分析和建模。
缺失值处理: 识别并处理缺失值，通过插值、填充等方法补全数据。
特征提取: 从原始数据中提取有用的特征，以提高模型的预测能力。
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
class DataProcessor: #封装了数据处理的主要功能，包括清洗、归一化、缺失值处理和特征提取。
def __init__(self, data):
self.data = data
self.scaler = MinMaxScaler()
def clean_data(self):
# 删除缺失值
self.data.dropna(inplace=True)
# 处理异常值（简单示例：去掉大于3个标准差的值）
self.data = self.data[(self.data - self.data.mean()).abs() <= 3 * self.data.std()]
def normalize_data(self):
# 归一化数据
self.data[self.data.columns] = self.scaler.fit_transform(self.data)
def handle_missing_values(self):
# 使用前向填充方法处理缺失值
self.data.fillna(method='ffill', inplace=True)
def extract_features(self):
# 示例：从时间序列数据中提取特征，如滑动平均
self.data['moving_average'] = self.data['value'].rolling(window=3).mean()
def process_data(self):#调用所有处理步骤并返回处理后的数据
self.clean_data()
self.handle_missing_values()
self.normalize_data()
self.extract_features()
return self.data
在main.py中使用时，
# 使用示例，只使用其中一种方法normalize_data
if __name__ == "__main__":
# 示例数据加载
data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')
processor = DataProcessor(data)
processor.normalize_data() # 仅调用归一化方法（这里没有返回值，只能这样写）
print(processor.data.head()) # 输出处理后的数据
# 使用示例，调用所有处理步骤
if __name__ == "__main__":
# 示例数据加载
data = pd.read_csv('path_to_your_data.csv')
processor = DataProcessor(data) #也可以这样processor.process_data() ，不将结果保存到变量中
processed_data = processor.process_data()
print(processed_data.head())总结: data_processing.py 是项目中不可或缺的一部分，确保输入数据的质量和适用性，为模型训练奠定基础。
3、model.py:
定义模型的结构和构建。如LSTM
import torch
import torch.nn as nn
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1) # 假设输出为一个连续值
def forward(self, x):
out, _ = self.lstm(x)
out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后时间步的输出
return out
LSTM层: 接收输入特征并提取时序特征。
全连接层: 将LSTM的输出转换为目标值。
4、train.py:
包含训练模型的逻辑，包括加载数据、训练循环、损失计算和早停机制（训练完之后要先进行评估，之后再进行早停机制）的实现。
import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
def train_model(model, train_loader, valid_loader, criterion, optimizer, num_epochs, patience=5):
model.train() # 设置模型为训练模式
best_loss = float('inf') # 初始化最佳损失
epochs_without_improvement = 0 # 记录没有改善的轮次
for epoch in range(num_epochs):
total_loss = 0
for inputs, labels in train_loader:
optimizer.zero_grad() # 清空梯度
outputs = model(inputs) # 前向传播
loss = criterion(outputs, labels) # 计算损失
loss.backward() # 反向传播
optimizer.step() # 更新参数
total_loss += loss.item() # 累计损失
print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {total_loss/len(train_loader):.4f}')
# 验证步骤
val_loss = evaluate_model(model, valid_loader, criterion)
# 早停检查
if val_loss < best_loss:
best_loss = val_loss
epochs_without_improvement = 0 # 重置计数
# 可选：保存最佳模型
torch.save(model.state_dict(), 'best_model.pth')
else:
epochs_without_improvement += 1
if epochs_without_improvement >= patience:
print(f'Early stopping at epoch {epoch+1}')
break # 提前停止训练5、evaluate.py:
用于评估（验证）模型性能，通常包括计算准确率、损失等指标。
def evaluate_model(model, test_loader, criterion):
model.eval() # 设置模型为评估模式
total_loss = 0
with torch.no_grad(): # 不计算梯度
for inputs, labels in test_loader:
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
total_loss += loss.item()
average_loss = total_loss / len(test_loader)
print(f'Validation Loss: {average_loss:.4f}')
return average_loss
6、predict.py:
该文件用于对新数据进行预测。具体步骤包括加载训练好的模型、处理输入数据、进行预测和保存预测结果。
import torch
import pandas as pd
from torch.utils.data import DataLoader
from project.model import LSTMModel # 假设模型在model.py中定义
from project.data_processing import DataProcessor # 假设数据处理在data_processing.py中定义
def load_model(model_path, input_size, hidden_size, num_layers):
model = LSTMModel(input_size, hidden_size, num_layers)
model.load_state_dict(torch.load(model_path))
model.eval() # 设置模型为评估模式
return model
def predict(model, data_loader):
predictions = []
with torch.no_grad(): # 不计算梯度
for inputs in data_loader:
outputs = model(inputs)
predictions.append(outputs.numpy()) # 转换为numpy数组
return np.concatenate(predictions, axis=0) # 合并所有预测结果
注意：在预测时将模型设置为评估模式，在评估模式下，PyTorch 会停止计算梯度，从而减少内存使用和计算时间；同时，dropout 不会随机丢弃神经元，batch normalization 将使用训练时计算的均值和方差，而不是当前批次的均值和方差。
二、 data——数据文件目录
1、raw/:
用途: 存放原始未处理的数据。
（1）具体介绍:
该目录用于保留从外部来源获取的数据，如CSV文件、数据库导出等。这些数据通常没有经过任何处理，保留其原始格式，以便后续的处理和验证。
保留原始数据是重要的，因为在数据清洗或处理过程中，可能会出现数据丢失或改变，原始数据可作为参考或备份。
（2）例子:
raw/
├── data_2023.csv
├── data_2024.csv
└── external_source_data.json
2、processed/:
用途: 存放经过预处理的数据。
具体介绍:
该目录包含经过数据清洗、归一化、特征提取等步骤处理后的数据。这些数据经过处理，确保质量和一致性，适合用于模型的训练和验证。
例如，可以在这里存放去除缺失值后的数据集、标准化后的特征集、或经过特征选择后的数据集。
例子:
processed/
├── cleaned_data.csv
├── normalized_data.csv
└── features_extracted.csv
3、README.md:
用途: 说明数据的格式、来源、处理步骤等。
（1）具体介绍:
该文件提供关于数据集的详细信息，包括数据格式、数据来源、处理步骤和使用方法等。这有助于他人理解数据的背景以及如何正确使用这些数据。
README文件可以包含示例数据结构、字段说明、缺失值处理策略等信息，确保用户能够快速上手。
（2）例子:
# 数据文件说明
## 原始数据
- **来源**: 数据来自某公共数据集（链接）
- **格式**: CSV文件，包含以下字段：时间戳、速度、加速度等。
## 处理步骤
1. 去除缺失值
2. 归一化数据
3. 提取特征（如移动平均）
## 使用方法
- 请在模型训练之前确保使用`processed/`目录中的数据。
三、 models——存储训练好的模型
1、checkpoints/:
用途:保存训练过程中生成的模型断点，以便于恢复训练。
（1）具体介绍:
在训练过程中，我们可以设置保存频率，比如每隔一定的epoch保存一次模型。这些模型状态通常包括当前的网络权重、优化器状态等。
（2）例子
例如，当训练过程中出现异常或需要暂停时，可以从最近的检查点恢复，减少重新训练的时间。
checkpoints/
├── model_epoch_10.pth
├── model_epoch_20.pth
└── model_epoch_30.pth
2、best_model.pth:
用途: 存放训练得到的最佳模型，通常用于后续的评估和预测。
（1）具体介绍:
该文件保存的是在验证集上表现最佳的模型权重，这通常是在验证损失最小化后保存的模型。使用最佳模型进行预测可以提高性能。
3、model_config.json:
用途: 保存模型的超参数设置，便于复现实验。
（1）具体介绍:
此文件记录了模型架构、学习率、批量大小等超参数，确保他人能够重现相同的实验结果。它是实现可重复性的重要部分。
JSON格式易于阅读和解析，可以包含所有相关的超参数设置，方便分享和文档记录。
（2）例子:
{
"model": {
"type": "LSTM",
"layers": 2,
"hidden_size": 128
},
"training": {
"learning_rate": 0.001,
"batch_size": 32,
"epochs": 50
}
}
四、results—— 结果保存目录
1、figures/:
用途: 存放生成的图像和可视化结果。
（1）具体介绍:
该目录用于保存训练过程中的各种可视化结果，如损失曲线、准确率曲线、预测结果图等。这些图像有助于分析模型性能、调试过程及展示实验结果。
（2）例子:
例如，将训练和验证损失的变化趋势图保存到该目录，或将模型对测试集的预测结果可视化。
figures/
├── loss_curve.png
├── accuracy_curve.png
└── predictions_visualization.png
2、logs/:
用途: 记录训练和验证过程中的日志信息。
（1）具体介绍:
该目录保存训练过程中生成的日志文件，记录每个epoch的训练损失、验证损失、学习率等信息。这些日志信息有助于调试和监控模型的训练过程。
（2）例子:
例如，将每次训练的详细信息记录在文本文件中，便于后续分析和优化。
logs/
├── training_log_epoch_1.txt
├── training_log_epoch_2.txt
└── training_summary.log
3、predictions/:
用途: 保存模型对新数据的预测结果。
（1）具体介绍:
该目录用于存放模型对新数据或测试集的预测结果，通常以表格形式保存，便于后续分析和应用。这些结果可以用于评估模型在实际数据上的表现。
（2）例子:
例如，可以保存一个包含模型输出和真实标签的CSV文件，以便进行结果分析和比较。
predictions/
├── predictions_test_set.csv
└── predictions_new_data.csv
五、 tests—— 单元测试文件目录（不是必需的）
1、__init__.py:
最开始已经提到
2、test_data_processing.py:
对数据处理模块的测试，确保数据清洗、归一化、特征提取等功能正常。
import unittest
from data_processing import preprocess_data
class TestDataProcessing(unittest.TestCase):
def test_preprocess_data(self):
input_data = [...]
expected_output = [...]
result = preprocess_data(input_data)
self.assertEqual(result, expected_output)
3、test_model.py:
测试模型的各个功能，确保模型的训练、评估、保存和加载功能按预期工作。
import unittest
from model import MyModel
class TestModel(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.model = MyModel()
def test_train(self):
training_data = [...]
self.model.train(training_data)
self.assertTrue(self.model.is_trained)
def test_save_load(self):
self.model.save('model.pth')
loaded_model = MyModel.load('model.pth')
self.assertEqual(self.model.parameters, loaded_model.parameters)
4、test_predict.py:
测试预测功能的正确性，确保模型能够根据输入生成正确的预测结果。
import unittest
from model import MyModel
class TestPrediction(unittest.TestCase):
def setUp(self):
self.model = MyModel()
self.model.load('model.pth')
def test_predict(self):
input_data = [...]
expected_prediction = [...]
prediction = self.model.predict(input_data)
self.assertEqual(prediction, expected_prediction)
总结
单元测试不是必需的，但如果项目比较复杂或长远，建议尽量编写单元测试。如果项目较小或是原型，可以根据实际情况选择是否添加测试。
六、 docs文件—— 文档目录
1、model_description.md:
用途：详细描述模型的结构、参数和设计选择，便于他人理解模型的实现。这一文件可以作为文档的一部分，帮助其他研究人员或开发者快速了解模型的细节及其背后的设计思路。
（1）具体介绍
模型结构: 描述模型的架构，包括层的类型、层的顺序、每层的参数等。
超参数: 记录模型训练中使用的超参数，如学习率、批量大小、优化算法等。
设计选择: 解释选择特定架构或参数的原因，讨论可能的替代方案及其优缺点。
实验设置: 包括训练数据的处理方式、训练时的设备配置等信息。
（2）例子
# 模型描述
## 1. 模型结构
本模型是一个基于LSTM的时间序列预测模型，包含以下层结构：
- **输入层**: 接收时间序列数据，输入维度为 `(batch_size, sequence_length, num_features)`
- **LSTM层**:
- 层数: 2
- 隐藏单元: 128
- 激活函数: tanh
- **全连接层**:
- 输出维度: 1 (预测值)
- 激活函数: 线性
## 2. 超参数
- 学习率: 0.001
- 批量大小: 32
- 训练周期: 50
## 3. 设计选择
选择LSTM的原因是其在时间序列数据处理上的优势，能够捕捉长时间依赖关系。我们采用了两个LSTM层以增强模型的表达能力。
## 4. 实验设置
- **训练数据**: 使用处理后的数据集，包含过去30天的时间序列数据。
- **设备**: 训练使用NVIDIA RTX 3080 GPU，以加快模型训练速度。
七、其他文件
1、main.py（最主要，用作项目的入口点）
main.py 文件通常作为项目的入口点，即它是程序开始执行的地方。
首先要根据需要来定义主函数，即def main():
定义好之后， 检查脚本是否作为主程序运行 ，即 if __name__ == "__main__":
如果是，则调用main函数，开始运行，即 main()
import pandas as pd
import json
from project.data_processing import DataProcessor
from project.model import LSTMModel
from project.train import train_model
from project.evaluate import evaluate_model
from project.predict import predict
import torch
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
def load_model_config(config_path='models/model_config.json'):
with open(config_path, 'r') as f:
config = json.load(f)
return config
def main():
# 1. 加载超参数配置
config = load_model_config()
# 2. 加载数据
data = pd.read_csv('data/processed/cleaned_data.csv')
# 3. 数据预处理
processor = DataProcessor(data)
processed_data = processor.process_data()
# 4. 创建数据加载器
train_loader = DataLoader(processed_data, batch_size=config['batch_size'], shuffle=True)
valid_loader = DataLoader(processed_data, batch_size=config['batch_size'], shuffle=False)
# 5. 初始化模型
model = LSTMModel(input_size=processed_data.shape[1], hidden_size=config['hidden_size'], num_layers=config['num_layers'])
# 6. 定义损失函数和优化器
criterion = torch.nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=config['learning_rate'])
# 7. 训练模型
train_model(model, train_loader, valid_loader, criterion, optimizer, num_epochs=config['num_epochs'])
# 8. 评估模型
test_loader = DataLoader(processed_data, batch_size=config['batch_size'], shuffle=False)
evaluate_model(model, test_loader, criterion)
# 9. 进行预测
predictions = predict(model, test_loader)
print(predictions)
if __name__ == "__main__":# 检查脚本是否作为主程序运行
main()
2、requirements.txt:
用途: 列出项目所需的Python包，便于环境配置。
（1）具体介绍:
该文件包含项目运行所需的所有Python库和其版本信息。通过该文件，可以快速安装相应的依赖，确保环境一致性。
可以使用 pip install -r requirements.txt 命令一键安装所有依赖。
（2）例子:
torch==2.0.0
numpy==1.23.4
pandas==1.5.0
matplotlib==3.6.1
3、setup.py:
用途: 项目的安装和配置文件，方便打包和分发。
（1）具体介绍:
该文件是 Python 项目的核心文件之一，用于定义项目的安装、配置、打包和分发。通过该文件，开发者可以将项目打包成可供其他用户安装的格式，确保环境的一致性和项目的可重用性。
（2）例子:
from setuptools import setup, find_packages
setup(
name='my_project',
version='0.1.0',
author='Your Name',
author_email='[email protected]',
description='A brief description of the project',
long_description=open('README.md').read(),
long_description_content_type='text/markdown',
url='https://github.com/yourusername/my_project', # 前面的都属于元数据
packages=find_packages(), #定义要打包的 Python 包
install_requires=[ #列出项目所需的第三方库及其版本
'torch==2.0.0',
'numpy>=1.23.0',
'pandas==1.5.0',
],
classifiers=[ #一组分类标签，提供关于项目的额外信息，如支持的 Python 版本、许可证、开发状态等
'Programming Language :: Python :: 3',
'License :: OSI Approved :: MIT License',
'Operating System :: OS Independent',
],
python_requires='>=3.6',
)
4、README.md:
用途: 项目的说明文档，包含项目简介、使用方法等信息。
（1）具体介绍:
该文件提供了项目的基本信息，帮助用户了解项目的功能和如何使用。通常包括项目背景、安装步骤、使用示例、贡献指南等。
（2）例子:
# My Project
## 项目简介
这是一个基于LSTM的时间序列预测模型，用于预测未来的趋势。
## 安装方法
使用以下命令安装依赖：
5、.gitignore:
用途: 指定Git在版本控制中忽略的文件和目录。
（1）具体介绍:
该文件列出不需要纳入版本控制的文件或目录，如虚拟环境、编译生成的文件、临时文件等，以保持Git仓库的整洁。
（2）例子（通常需要忽略的）:
# Python虚拟环境
.venv/
env/
venv/
# 编译生成的文件
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
# 日志文件
*.log
# IDE和编辑器临时文件
.DS_Store # macOS文件
*.swp # Vim临时文件
*.sublime-project # Sublime Text项目文件
*.code-workspace # VS Code工作空间文件
# 文档和报告
*.pdf
*.docx
# 临时文件
*.tmp
*.temp
# 数据文件
data/processed/*.csv
6、LICENSE:
用途:用于说明项目的开源许可证，定义用户在使用、修改和分发该项目时的权利和责任。通过明确这些条款，可以保护项目的知识产权，同时鼓励其他开发者使用和贡献。
（1）具体介绍:
a、开源许可证的选择:
开源许可证种类繁多，每种许可证都有其特定的使用条款。常见的开源许可证包括 MIT 许可证、Apache 许可证、GNU GPL 等。选择合适的许可证取决于项目的目标和开发者的意图。
| 许可证名称 | 许可证类型 | 主要特点 | 适用场景 |
| MIT License | 宽松许可证 | 允许使用、复制、修改、合并、出版、分发，要求保留版权声明和许可信息。 | 适用于希望最大限度放宽限制的项目。 |
| Apache License 2.0 | 宽松许可证 | 允许使用、修改和分发，提供专利授权，要求保留版权和许可声明。 | 适用于需要专利保护的商业项目。 |
| GNU GPL v3 | Copyleft许可证 | 允许使用和修改，但要求任何衍生作品也必须使用相同许可证分发。 | 适用于希望确保衍生作品开源的项目。 |
| BSD 3-Clause | 宽松许可证 | 类似于MIT，允许使用、修改、分发，但附带附加条款，防止使用者的名称被用于推广。 | 适用于希望简单且开放的许可证。 |
| Mozilla Public License 2.0 | Copyleft许可证 | 允许使用、修改和分发，要求修改后的文件以相同许可证开源，其他部分可以使用不同许可证。 | 适用于希望部分代码开源的项目。 |
| Creative Commons (CC) | 共享许可证 | 适用于内容和文档，允许多种使用条件（如署名、非商业、相同方式分享等）。 | 适用于艺术作品、文档等非软件项目。 |
| GNU Lesser GPL (LGPL) | Copyleft许可证 | 允许与非开源软件一起使用，修改后的库需使用相同许可证，但应用程序不必开源。 | 适用于希望库与商业软件兼容的项目。 |
b、内容结构:
标题: 通常是许可证的名称。
版权声明: 包含版权持有者的名称和年份。
使用条款: 清晰列出用户在使用项目时必须遵循的规则和条件。
免责声明: 通常会包含一段免责声明，说明项目在提供时不承担任何责任。
项目的贡献:部分许可证可能会包含关于如何对项目做贡献的说明，例如要求贡献者遵循相同的许可证条款。
（2）例子
MIT License
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Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal in the Software without restriction, including without limitation the rights to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is furnished to do so, subject to the following conditions:
1. The above copyright notice and this permission notice shall be included in all copies or substantial portions of the Software.
2. THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRIGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE SOFTWARE.
八、总结
总得来说，这个框架是比较完整的，但项目不同，可能需要的东西也不一样，以此作为参考即可。
别忘了给这篇文章点个赞哦，非常感谢。我也正处于学习的过程，如果有问题，欢迎在评论区留言讨论，一起学习！
