python中bar函數(shù),bar函數(shù)用法

如何理解Python裝飾器

內(nèi)褲可以用來遮羞，但是到了冬天它沒法為我們防風(fēng)御寒，聰明的人們發(fā)明了長(zhǎng)褲，有了長(zhǎng)褲后寶寶再也不冷了，裝飾器就像我們這里說的長(zhǎng)褲，在不影響內(nèi)褲作用的前提下，給我們的身子提供了保暖的功效。

成都創(chuàng)新互聯(lián)長(zhǎng)期為上千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)，團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年，關(guān)注不同地域、不同群體，并針對(duì)不同對(duì)象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù)；打造開放共贏平臺(tái)，與合作伙伴共同營(yíng)造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為安居企業(yè)提供專業(yè)的成都網(wǎng)站建設(shè)、做網(wǎng)站，安居網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有十余年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

再回到我們的主題

裝飾器本質(zhì)上是一個(gè)Python函數(shù)，它可以讓其他函數(shù)在不需要做任何代碼變動(dòng)的前提下增加額外功能，裝飾器的返回值也是一個(gè)函數(shù)對(duì)象。它經(jīng)常用于有切面需求的場(chǎng)景，比如：插入日志、性能測(cè)試、事務(wù)處理、緩存、權(quán)限校驗(yàn)等場(chǎng)景。裝飾器是解決這類問題的絕佳設(shè)計(jì)，有了裝飾器，我們就可以抽離出大量與函數(shù)功能本身無關(guān)的雷同代碼并繼續(xù)重用。概括的講，裝飾器的作用就是為已經(jīng)存在的對(duì)象添加額外的功能。

先來看一個(gè)簡(jiǎn)單例子：

def foo():

print('i am foo')

現(xiàn)在有一個(gè)新的需求，希望可以記錄下函數(shù)的執(zhí)行日志，于是在代碼中添加日志代碼：

def foo():

print('i am foo')

logging.info("foo is running")

bar()、bar2()也有類似的需求，怎么做？再寫一個(gè)logging在bar函數(shù)里？這樣就造成大量雷同的代碼，為了減少重復(fù)寫代碼，我們可以這樣做，重新定義一個(gè)函數(shù)：專門處理日志 ，日志處理完之后再執(zhí)行真正的業(yè)務(wù)代碼

def use_logging(func):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

func()

def bar():

print('i am bar')

use_logging(bar)

邏輯上不難理解， 但是這樣的話，我們每次都要將一個(gè)函數(shù)作為參數(shù)傳遞給use_logging函數(shù)。而且這種方式已經(jīng)破壞了原有的代碼邏輯結(jié)構(gòu)，之前執(zhí)行業(yè)務(wù)邏輯時(shí)，執(zhí)行運(yùn)行bar()，但是現(xiàn)在不得不改成use_logging(bar)。那么有沒有更好的方式的呢？當(dāng)然有，答案就是裝飾器。

簡(jiǎn)單裝飾器

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args, **kwargs)

return wrapper

def bar():

print('i am bar')

bar = use_logging(bar)

bar()

函數(shù)use_logging就是裝飾器，它把執(zhí)行真正業(yè)務(wù)方法的func包裹在函數(shù)里面，看起來像bar被use_logging裝飾了。在這個(gè)例子中，函數(shù)進(jìn)入和退出時(shí) ，被稱為一個(gè)橫切面(Aspect)，這種編程方式被稱為面向切面的編程(Aspect-Oriented Programming)。

@符號(hào)是裝飾器的語法糖，在定義函數(shù)的時(shí)候使用，避免再一次賦值操作

def use_logging(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

@use_logging

def foo():

print("i am foo")

@use_logging

def bar():

print("i am bar")

bar()

如上所示，這樣我們就可以省去bar = use_logging(bar)這一句了，直接調(diào)用bar()即可得到想要的結(jié)果。如果我們有其他的類似函數(shù)，我們可以繼續(xù)調(diào)用裝飾器來修飾函數(shù)，而不用重復(fù)修改函數(shù)或者增加新的封裝。這樣，我們就提高了程序的可重復(fù)利用性，并增加了程序的可讀性。

裝飾器在Python使用如此方便都要?dú)w因于Python的函數(shù)能像普通的對(duì)象一樣能作為參數(shù)傳遞給其他函數(shù)，可以被賦值給其他變量，可以作為返回值，可以被定義在另外一個(gè)函數(shù)內(nèi)。

帶參數(shù)的裝飾器

裝飾器還有更大的靈活性，例如帶參數(shù)的裝飾器：在上面的裝飾器調(diào)用中，比如@use_logging，該裝飾器唯一的參數(shù)就是執(zhí)行業(yè)務(wù)的函數(shù)。裝飾器的語法允許我們?cè)谡{(diào)用時(shí)，提供其它參數(shù)，比如@decorator(a)。這樣，就為裝飾器的編寫和使用提供了更大的靈活性。

def use_logging(level):

def decorator(func):

def wrapper(*args, **kwargs):

if level == "warn":

logging.warn("%s is running" % func.__name__)

return func(*args)

return wrapper

return decorator

@use_logging(level="warn")

def foo(name='foo'):

print("i am %s" % name)

foo()

上面的use_logging是允許帶參數(shù)的裝飾器。它實(shí)際上是對(duì)原有裝飾器的一個(gè)函數(shù)封裝，并返回一個(gè)裝飾器。我們可以將它理解為一個(gè)含有參數(shù)的閉包。當(dāng)我 們使用@use_logging(level="warn")調(diào)用的時(shí)候，Python能夠發(fā)現(xiàn)這一層的封裝，并把參數(shù)傳遞到裝飾器的環(huán)境中。

類裝飾器

再來看看類裝飾器，相比函數(shù)裝飾器，類裝飾器具有靈活度大、高內(nèi)聚、封裝性等優(yōu)點(diǎn)。使用類裝飾器還可以依靠類內(nèi)部的\_\_call\_\_方法，當(dāng)使用 @ 形式將裝飾器附加到函數(shù)上時(shí)，就會(huì)調(diào)用此方法。

class Foo(object):

def __init__(self, func):

self._func = func

def __call__(self):

print ('class decorator runing')

self._func()

print ('class decorator ending')

@Foo

def bar():

print ('bar')

bar()

functools.wraps

使用裝飾器極大地復(fù)用了代碼，但是他有一個(gè)缺點(diǎn)就是原函數(shù)的元信息不見了，比如函數(shù)的docstring、__name__、參數(shù)列表，先看例子：

裝飾器

def logged(func):

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

函數(shù)

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

該函數(shù)完成等價(jià)于：

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

f = logged(f)

不難發(fā)現(xiàn)，函數(shù)f被with_logging取代了，當(dāng)然它的docstring，__name__就是變成了with_logging函數(shù)的信息了。

print f.__name__ # prints 'with_logging'

print f.__doc__ # prints None

這個(gè)問題就比較嚴(yán)重的，好在我們有functools.wraps，wraps本身也是一個(gè)裝飾器，它能把原函數(shù)的元信息拷貝到裝飾器函數(shù)中，這使得裝飾器函數(shù)也有和原函數(shù)一樣的元信息了。

from functools import wraps

def logged(func):

@wraps(func)

def with_logging(*args, **kwargs):

print func.__name__ + " was called"

return func(*args, **kwargs)

return with_logging

@logged

def f(x):

"""does some math"""

return x + x * x

print f.__name__ # prints 'f'

print f.__doc__ # prints 'does some math'

內(nèi)置裝飾器

@staticmathod、@classmethod、@property

裝飾器的順序

@a

@b

@c

def f ():

等效于

f = a(b(c(f)))

編輯于 2016-08-09

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許多人選擇編程是因?yàn)樗麄兿矚g把時(shí)間花在…

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先理解一下閉包的概念吧，之前回答過一個(gè)有關(guān)閉包和裝飾器的問題，可以參考一下：Python 里函數(shù)里返回一個(gè)函數(shù)內(nèi)部定義的函數(shù)？ - 知乎用戶的回答

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先理解一下閉包的概念吧，之前回答過一個(gè)有關(guān)閉包和裝飾器的問題，可以參考一下：

Python 里函數(shù)里返回一個(gè)函數(shù)內(nèi)部定義的函數(shù)？ - 知乎用戶的回答

發(fā)布于 2014-12-09

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什么是Python裝飾器

裝飾器(decorator)是Python中的高級(jí)語法。裝飾的意思就是動(dòng)態(tài)擴(kuò)展被裝飾對(duì)象的功能。裝飾器可以用于裝飾函數(shù)、方法和類。

一 嵌套函數(shù)

# 定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(): # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar(): print("hello world")

函數(shù)bar是一個(gè)定義在foo函數(shù)內(nèi)部的函數(shù)。

Python中的函數(shù)是支持嵌套的，也就是可以在一個(gè)函數(shù)內(nèi)部再定義一個(gè)函數(shù)。

然后，我們還知道函數(shù)是可以當(dāng)作變量的，于是我們就可以在foo函數(shù)中把定義的這個(gè)bar函數(shù)返回。就像下面這樣：

# 定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(): # 定義了一個(gè)內(nèi)層函數(shù) def bar(): print("hello world") return

barfunc = foo()func() # func -- bar，這里執(zhí)行func其實(shí)就相當(dāng)于執(zhí)行了在foo函數(shù)內(nèi)部定義的bar函數(shù)

二 閉包形態(tài)1

# 閉包形態(tài)1def foo(): name = "Andy" # 外部函數(shù)的局部變量 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print(name) # 雖然bar函數(shù)中沒有定義name變量，但是它可以訪問外部函數(shù)的局部變量name return barfunc =

foo()func() # func -- bar -- 除了是一個(gè)函數(shù)，還包含一個(gè)值(它外層函數(shù)的局部變量)的引用

三 閉包形態(tài)2

# 閉包形態(tài)2def foo(name): # 給一個(gè)函數(shù)傳參也相當(dāng)于給函數(shù)定義了一個(gè)局部變量 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print(name) # 內(nèi)部函數(shù)同樣可以獲取到傳到外部函數(shù)的變量(參數(shù)) return barfunc = foo("Andy") #

把“Andy”當(dāng)成參數(shù)傳入foo函數(shù) -- 其內(nèi)部定義的bar函數(shù)也能拿到這個(gè)“Andy”func() # func -- bar --

除了是一個(gè)函數(shù)，還包含一個(gè)值(它外層函數(shù)的參數(shù))的引用

四 裝飾器形態(tài)1

# 還是定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(name): # 我接收的參數(shù)是一個(gè)函數(shù)名 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數(shù)名加()就相當(dāng)于執(zhí)行-- 我傳進(jìn)來原函數(shù)的函數(shù)名，這里就相當(dāng)于執(zhí)行了原函數(shù)

return bar# 定義一個(gè)被裝飾的函數(shù)def f1(): print("hello world.") # 用foo函數(shù)裝飾f1函數(shù)f1 =

foo(f1)# 不改變f1的調(diào)用方式f1() # -- 此時(shí)函數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展了新功能

五 裝飾器形態(tài)2

# 還是定義一個(gè)外層函數(shù)def foo(name): # 接收的參數(shù)是一個(gè)函數(shù)名 # 定義了一個(gè)內(nèi)部函數(shù) def bar():

print("這是新功能。。。") # 新功能 name() # 函數(shù)名加()就相當(dāng)于執(zhí)行-- 傳進(jìn)來原函數(shù)的函數(shù)名，這里就相當(dāng)于執(zhí)行了原函數(shù)

return bar# 定義一個(gè)被裝飾的函數(shù)# 用foo函數(shù)裝飾f1函數(shù)@foo # 使用f1 =

foo(f1)語法裝飾的話稍顯啰嗦，Python就提供了@語法，讓裝飾過程更簡(jiǎn)便def f1(): print("hello world.") #

不改變f1的調(diào)用方式f1() # -- 此時(shí)函數(shù)已經(jīng)擴(kuò)展了新功能。

Python畫截?cái)鄨D

近日，幫女朋友畫截?cái)鄨D時(shí)，遇到了一些問題，網(wǎng)上很多資料都是互相粘貼，缺少能夠解決問題的帖子，經(jīng)過查看官方api最終解決了問題。

在此記錄一下，也希望能夠幫助其他有需要的人。

這個(gè)是最方便的一種解決辦法，官網(wǎng)地址為 Pypi ，官網(wǎng)的教程比較簡(jiǎn)潔

即可以得到可用的圖：

看著效果好像還不錯(cuò)，但是如果要畫柱狀圖，則如何解決呢？

仿照官方的程序，我們可以寫出來以下的程序

得到以下圖：

這個(gè)圖我們可以發(fā)現(xiàn)存在一定的問題，它的橫坐標(biāo)不對(duì)了，我們的“1”顯示不出來了！！！

那怎么解決呢？可以知道我們?cè)赽ar()函數(shù)中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我們?cè)囅?plt.xticks 函數(shù)看看

首先刪除bar函數(shù)中的 tick_label=name_list ,然后在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下圖結(jié)果

我們通過對(duì)比這兩個(gè)圖，可以發(fā)現(xiàn)一個(gè)很trick的解決辦法！

第一個(gè)圖，沒有自帶的刻度，但是少了一個(gè)我們想要的刻度；第二個(gè)圖，存在自帶的刻度，但是我們想要的刻度全都有！

我們能不能考慮結(jié)合下呢？

我們嘗試在bar中加上一個(gè)空的刻度，然后再顯示出來

因此，這個(gè)方案在一些簡(jiǎn)單的圖上還可以應(yīng)用，復(fù)雜的場(chǎng)景就難以解決了！

matplotlib具有很強(qiáng)的自定義能力，我們可以考慮通過畫兩個(gè)子圖，然后拼接成一個(gè)，來生成我們的截?cái)鄨D！

看著結(jié)果似乎還不錯(cuò)，坐標(biāo)的刻度也顯示正常啦

只是，由于我們使用subplot畫出來的兩個(gè)圖默認(rèn)大小是一樣的，而前文使用brokenaxes畫出來的截?cái)嗌舷碌拈L(zhǎng)度并不一樣。我們這樣畫出來的圖不好看，還需要調(diào)整下！

考慮到matplotlib可以使用grid來畫圖，我們嘗試用它來調(diào)整下上下兩圖的比例！

畫出來的結(jié)果好看多了！

重新畫一下圖

問題解決了！

我們得到了一個(gè)完整的圖！

參考文獻(xiàn):

python matplotlib數(shù)據(jù)作圖

一、使用numpy生成長(zhǎng)度為100的等差序列作為自變量，命名為x，并使用三角函數(shù)SiNx和cosx**2生成兩個(gè)因變量，命名為y和Z。

二、設(shè)置畫布的大小、顏色、寬度、類型和標(biāo)簽。

三、通過plt.figure(figsize=(10,6))的畫布。圖（（10,6））。

四、嘗試plt.plot(x,y,color='red',linewidth=2,label='$\sinx$')和plt.plot(x,z,'b--',label='$\cosx^2$')。

五、分通過plt.xlabel('T')和plt.ylabel('V')設(shè)置X和Y軸的軸標(biāo)簽；并通過plt.title('V changes by T')為圖形設(shè)置標(biāo)題。

六、Y[：，0]=Y[：，0]*888表示修改第一個(gè)數(shù)據(jù)并將其展開888次；之后，使用上述設(shè)置時(shí)保持不變，發(fā)現(xiàn)另一行幾乎是一條直線。

如何用python繪制簡(jiǎn)單條形圖？

如何用python繪制簡(jiǎn)單條形圖呢？這里離不開matplotlib的使用。

條形圖是數(shù)據(jù)可視化圖形中很基礎(chǔ)也很常用的一種圖，簡(jiǎn)單解釋下：條形圖也叫長(zhǎng)條圖（英語：bar chart），亦稱條圖（英語：bar graph）、條狀圖、棒形圖、柱狀圖、條形圖表，是一種以長(zhǎng)方形的長(zhǎng)度為變量的統(tǒng)計(jì)圖表。長(zhǎng)條圖用來比較兩個(gè)或以上的價(jià)值（不同時(shí)間或者不同條件），只有一個(gè)變量，通常利用于較小的數(shù)據(jù)集分析。長(zhǎng)條圖亦可橫向排列，或用多維方式表達(dá)。

那么一個(gè)普通的條形圖是長(zhǎng)什么樣子的呢？

當(dāng)！當(dāng)！當(dāng)！就是下圖的這個(gè)樣子：

圖先亮出來啦，接下來研究這個(gè)圖是怎么畫的吧，先看一下原數(shù)據(jù)長(zhǎng)什么樣子：

實(shí)際畫圖的流程和畫折線圖很相近，只是用到的畫圖函數(shù)不一樣，繪制條形圖的函數(shù)plt.bar（）：

由于這只是最簡(jiǎn)單的一個(gè)條形圖，實(shí)際上條形圖的函數(shù)plt.bar（）還有不少可以探索的參數(shù)設(shè)置，和對(duì)折線圖函數(shù)plt.plot()的探索差不多，有興趣的孩子可以自己去進(jìn)行探索哦。

按照條形長(zhǎng)短進(jìn)行排序展示的條形圖

當(dāng)然也可以有其他的設(shè)置，比如說上圖中的線條高低參差不齊，這是因?yàn)閤軸的數(shù)據(jù)是按照學(xué)校名稱進(jìn)行排序的，那么可不可以按照分?jǐn)?shù)的高低進(jìn)行排序呢？也就是讓所有的長(zhǎng)方形按照從高到矮或者從矮到高的順序進(jìn)行排列？

當(dāng)然可以啦！這里需要強(qiáng)調(diào)的是，條的高低排列等信息都是來源于原數(shù)據(jù)的，要想讓條形的順序發(fā)生改變，需要對(duì)畫圖的來源數(shù)據(jù)進(jìn)行更改呢！

把原數(shù)據(jù)逆序排序后截取前十名數(shù)據(jù)賦值給data_yuwen，作為新的數(shù)據(jù)源傳入畫圖函數(shù)plt.bar()，畫出來的圖自然就不一樣了。

先看一眼數(shù)據(jù)長(zhǎng)什么樣子：

根據(jù)這個(gè)數(shù)據(jù)源繪制出的圖形如下，由于用來畫圖的數(shù)據(jù)進(jìn)行了降序排序操作，所以生成條形圖的條也會(huì)進(jìn)行降序排序展示：

很多時(shí)候，我們常見的條形圖還有另一種展現(xiàn)形式，那就是橫向的條形圖，比較火的那種動(dòng)態(tài)條形圖絕大多數(shù)也都是橫向的條形圖，那么橫向的條形圖如何繪制呢？

理解plt.bar()主要參數(shù)

其實(shí)也不難，只要清楚plt.bar()函數(shù)中主要參數(shù)的作用就可以了！條形圖函數(shù)中有五個(gè)主要參數(shù)，分別是x，height，width，bottom，orientation。其中x控制的是每個(gè)條在x軸上位置，height控制的是每個(gè)條的長(zhǎng)度，width控制的是每個(gè)條的寬度，bottom控制的是每個(gè)條在y軸方向的起始位置，orientation控制的是條形的方向，是縱向還是橫向，默認(rèn)是縱向的。

通過一個(gè)小例子理解下這幾個(gè)參數(shù)的作用：

上邊的幾行代碼輸出的圖形如下：

對(duì)比著代碼和實(shí)際輸出的條形圖，各個(gè)主要參數(shù)的作用是不是一目了然啦？

橫向條形圖

理解了這幾個(gè)參數(shù)作用后，縱向的條形圖轉(zhuǎn)換成橫向的條形圖就沒什么難度了！

需要設(shè)置所有條形在x軸的位置都為0，也就全部從最左側(cè)開始畫條形;由于是橫向條形圖，所以實(shí)際上條的寬度顯示的是數(shù)據(jù)大小，將width參數(shù)設(shè)置成原數(shù)據(jù)中的語文成績(jī)；bottom控制每個(gè)條在y軸方向的起始位置，設(shè)置bottom=range（10）設(shè)置每個(gè)條形在y軸的起始位置各不相同避免有條形重疊；height控制的是每個(gè)條在y軸方向上的長(zhǎng)度，條形圖橫向設(shè)置后，在y軸上的長(zhǎng)度失去了衡量數(shù)據(jù)的意義，所以直接設(shè)置一個(gè)常數(shù)即可；最后設(shè)置條形的方向?yàn)闄M向，即orientation=“horizontal”。

溫馨提示：數(shù)據(jù)和標(biāo)簽一定要匹配，即plt.bar()重點(diǎn)的數(shù)據(jù)要和plt.yticks()中提取出來的標(biāo)簽一一對(duì)應(yīng)，一旦不匹配，整個(gè)圖展現(xiàn)的結(jié)果就是一個(gè)錯(cuò)誤的結(jié)果！

上述代碼生成的條形圖如下：

感覺上邊這種生成橫向條形圖的方式有點(diǎn)點(diǎn)繞，和人們的習(xí)慣認(rèn)知有點(diǎn)不大一樣，難道畫一個(gè)橫向條形圖就非得轉(zhuǎn)變自己的習(xí)慣認(rèn)知這么反人類嗎？

當(dāng)然不是的，實(shí)際上有更簡(jiǎn)單的方法繪制一個(gè)橫向條形圖，之所以沒有一開始就直接用這種簡(jiǎn)單的方法，也是為了讓大家體會(huì)下條形圖參數(shù)的靈活設(shè)置而已，而且如果比較繞的方法都能理解了，簡(jiǎn)單的方法理解和運(yùn)用起來就更沒有難度了啊！

不賣關(guān)子了，我們來認(rèn)識(shí)下和plt.bar()函數(shù)類似的plt.barh()函數(shù)。

plt.barh()函數(shù)是專門繪制水平條形圖的函數(shù)，主要的參數(shù)有：

y 控制y軸顯示的標(biāo)簽來源width 控制橫向條形的長(zhǎng)度，即用來進(jìn)行對(duì)比的數(shù)據(jù)源height 條形的寬度需要設(shè)置的參數(shù)主要就是這三個(gè)，比用plt.bar()函數(shù)繪制水平條形圖簡(jiǎn)單了很多，具體代碼如下：

效果圖：

和用plt.bar()函數(shù)繪制的橫向條形圖一毛一樣對(duì)不對(duì)？以后有需求繪制橫向條形圖，盡量用plt.barh()函數(shù)吧，畢竟它是專門繪制這種類型圖的，簡(jiǎn)單好用。

然而實(shí)際工作中對(duì)于條形圖的需求不只是這些，比如例子中只是對(duì)各個(gè)學(xué)校語文成績(jī)的展示，有時(shí)候需要各個(gè)學(xué)科的成績(jī)同時(shí)展現(xiàn)在一幅條形圖中，有時(shí)候也需要繪制堆積條形圖對(duì)各學(xué)科的成績(jī)以及總成績(jī)進(jìn)行展示，這些圖又該如何繪制呢？其實(shí)只要理解了各個(gè)參數(shù)的含義，繪制這些圖也不在話下，至于具體怎么畫，且看下回分解啊！

當(dāng)前文章：python中bar函數(shù),bar函數(shù)用法
標(biāo)題鏈接：http://m.kartarina.com/article42/hcspec.html

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