Python 自动化教程(2) : Excel自动化：使用pandas库

 系列教程：

Python 自动化教程(1) 概述，第一篇 Excel自动化

Python 自动化教程(2) : Excel自动化：使用pandas库

Python 自动化教程(3) : 自动生成PPT文件 Part 1

Python 自动化教程(4) : 自动生成PPT文件 Part 2

Python 自动化教程(5) : 自动生成Word文件

Python 自动化教程(6) : PDF文件处理

人生苦短, 我用Python!

Excel自动化，是用Python程序创建、编辑、修改Excel文件，处理其中的数据，从而无人化、大批量处理excel文件数据。本篇讲解pandas库操作excel.

第二篇  Excel自动化：使用pandas库

一、首先用 PIP 安装 openpyxl、xlwings、pandas 库

 打开命令行窗口，分别输入三行命令

pip install openpyxl
pip install xlwings
pip install pandas

为快速下载，可以使用 阿里云 镜像 （pandas 库比较大)

pip install openpyxl -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install xlwings  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com
pip install pandas  -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

由于pandas库将使用openpyxl 或 xlwings 库读写excel文件，因此openpyxl 或 xlwings必须最少安装一个。

二、pandas 简介

    Pandas 是一个开放源码、BSD许可的python库，提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具，广泛应用于办公、学术、金融、统计学等各个数据分析领域。
    Pandas 可以从各种文件格式比如 Excel文件、CSV文件、JSON、数据库SQL等 导入数据或导出数据。
    Pandas 名字衍生自术语 "panel data"（面板数据）。
    Pandas库使用Numpy库提供高性能的矩阵运算, 安装Pandas库时，Numpy库将自动安装。

三、pandas 的基本数据结构

Pandas 的主要数据结构是 Series类 （一维数据系列）与 DataFrame类（二维数据表）。

Series对象保存一组数据，类似于一维数组列表，例如： [1, 2, 3, 4].

DataFrame 对象是一个表格型的数据结构，有多个列、多个行，类似于Excel表格或数据库的表。
提取DataFrame的一列或一行将获得一个Series对象。类似于数据库，DataFrame有索引列，用于加快查找。

 三、pandas 读取 / 保存 excel 文件

用PyCharm创建一个新项目，创建一个新的.py文件，在程序开头引入 pandas

import pandas as pd

PS: 开发社区习惯于用 pd 作为 pandas 的别名

1、从excel文件读入数据表

import pandas as pd

# read DataFrame from excel
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')
print(type(df))
print(df)

 其中：excel文件 202201报表.xlsx 是这样的。py程序和excel文件可以在此下载  

​

运行程序，结果如下：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
  地区分类  城市     销量      金额        单价
0   一类  广州  20773  1003.0  0.048284
1   一类  深圳  32005  1233.8  0.038550
2   二类  东莞  13433   567.3  0.042232
3   二类  佛山  13898   522.5  0.037595
4   二类  中山   9878   225.0  0.022778

说明：

（1） pd.read_excel(filename) 读取excel文件，返回值 df 是一个 DataFrame 对象。

        如果excel文件中有多个worksheet, 则 pd.read_excel() 默认将读取第1个worksheet

（2） print(df)  显示 DataFrame 是一个表格，其中：第一列 [0, 1, 2, 3, 4] 是pandas自动加上的行号索引列

2、对于有多个worksheet的excel文件， 指定worksheet的名称， 读入数据表

# 指定worksheet的名称，读入数据表
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx', sheet_name="客户")
print(df)

说明： 从名为 "客户"的 worksheet 中读入数据表

3、将DataFrame保存到excel文件

# 将DataFrame存入excel文件（注意:直接使用 to_excel() 将会丢弃原excel文件中的其他worksheet)
filename = '新报表.xlsx'
df.to_excel(filename, sheet_name="商品销售", index=False)

说明：

(1) df.to_excel(filename, sheet_name) 将 DataFrame 对象的数据保存入 excel文件中。

     index=False 表示不保存索引列

(2) 但是直接使用 to_excel() 有一个问题：如果存盘excel文件已经存在，则原excel文件中的其他worksheet将会被丢弃。所以， 直接使用 to_excel() 仅限于生成新excel文件，不适合于将数据存入已有excel文件.

4、将DataFrame保存到已有的excel文件

import openpyxl
import pandas as pd

def save_to_exist_excel(df, filename, sheet_name, index=False,
                        startrow=0, startcol=0, **kwargs):
    """
    将DataFrame存入已有的excel文件

    :param df:   DataFrame 对象
    :param filename:  Excel 文件名
    :param sheet_name:  工作表名称(标题)
    :param index:  (可选)索引列是否保存
    :param startrow:  (可选)开始写入的行号,  第一行为0, 第二行为1, ...
    :param startcol:  (可选)开始写入的列号， A列为0， B列为1 ...
    :param kwargs:  (可选)其他参数
    :return: None
    """
    book = openpyxl.load_workbook(filename)
    writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl')
    writer.book = book
    writer.sheets = {}
    for ws in book.worksheets:
        writer.sheets[ws.title] = ws
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=index,
                startcol=startcol, startrow=startrow, **kwargs)
    writer.save()


# 读出数据
filename = '202201报表.xlsx'
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx', sheet_name="商品销售")
df.loc[1, '城市'] = "新城"  # 修改单元格

# 将DataFrame存入已存在的excel文件
save_to_exist_excel(df, filename, sheet_name="商品销售")

说明：

(1) 将 DataFrame 对象的数据保存到已有的 excel文件稍微有点复杂。在此，提供一个函数 save_to_exist_excel(df, filename, sheet_name, index=False)， 各参数说明见注释。

     函数中使用了openpyxl库。

     对于 .xlsx 文件读写， pandas 默认调用openpyxl库。

(2) 上面的例程显示了 save_to_exist_excel()的使用。

四、Pandas 的行、列的基本读写

1、df.columns 是一个 Series 对象，保存着每一列的名称

# df. columns 是一个 Series 对象
print(df.columns)

# 显示每一列的名称
for i in range(len(df.columns)):
    print(df.columns[i])

2、取得一列

# 如果存在名为"城市"的列
if '城市' in df.columns:
    column = df['城市']  # 取得名为"城市"的一列
    print(type(column))  # column 是一个 Series 对象
    print(column)
    print(column[0])    # 取得 columns 第1个数据（索引号从0开始）
    print(column.to_list()) # 将series转换为 list

运行结果：

<class 'pandas.core.series.Series'>
0    深圳
1    东莞
2    广州
3    佛山
Name: 城市, dtype: object
深圳
['深圳', '东莞', '广州', '佛山']

3、取得一行

# 取得一行 (Series)
if len(df) > 0:
    row = df.iloc[0]  # 取得第一行(从0开始)
    print(type(row))  # row 是一个 Series 对象
    print(row)
    print(row['城市'])  # 取得该行中 列名为"城市"的单元格的值

说明：.iloc[row_number] 是以行号取得一行

4、取得或写入一个单元格的值

# 取得一个格子的值
print(df.loc[1, '城市'])

# 写入一个格子的值
df.loc[1, '城市'] = "新城"
print(df.loc[1, '地市'])


# 取得 金额列的 最大、最小、平均值
print(df['金额'].max(), df['金额'].min(), df['金额'].mean())

说明： .loc[index, column_name] 是以 行号索引、列名取得一个单元格

5、DataFrame有多少行、多少列

print(len(df))  # len(df)取得行数

print(len(df.columns)) # len(df.columns)取得列数

五、数据查询：取得 DataFrame的子集

   DataFrame是一个数据集合。数据查询就是取得 DataFrame 的子集。

1、简单查询

import pandas as pd

# read DataFrame from excel
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')

# 取df的子集：取开头的两行
print(df.head(2))

# 取df的子集：取最后的3行
print(df.tail(3))

# 取df的子集：仅取两列
df2 = df[['城市', '金额']]
print(df2)

# 查询：取df的子集，返回金额 > 600的所有行
df3 = df[df['金额'] > 600]
print(df3)

# 查询：取df的子集：返回金额 > 600的所有行
df5 = df.query('金额 > 600')
print(df5)

说明：

(1)  df.head(2) 返回最开始的 2行。 相当于数据库SQL语言中的:

          select top 2 from df

     类似的： df.tail(3) 返回最末尾的 3行

(2)  df[['城市', '金额']]  表示只取'城市', '金额'两列， 相当于数据库SQL语言中的:

           select 城市, 金额 from df

(3) df[df['金额'] > 600] 返回金额 > 600的所有行,  相当于数据库SQL语言中的:

            select * from df where 金额 > 600

(4) 查询有两种形式：

      第一种是 python 列表风格：  df[df['金额'] > 600]   

      第二种是 数据库风格 ：  df.query('金额 > 600') 

      这两种是等价的。对于熟悉数据库SQL语言的人来说，第二种更熟悉一些

(5) 返回的df子集是 原df 的 复制品。修改子集不会影响原df.

2、复合查询

# 复合查询：取df的子集：返回金额 > 600 且 销量 < 25000的所有行
df4 = df[(df['金额'] > 600) & (df['销量'] < 25000)]
print(df4)

# 复合查询：取df的子集：返回金额 <= 600 或 销量 < 25000的所有行
df4 = df[(df['金额'] <= 600) | (df['销量'] < 25000)]
print(df4)


# 复合查询：取df的子集：金额 > 600 且 销量 < 25000的所有行
df6 = df.query('金额 <= 600 and 销量 < 25000')

# 复合查询：取df的子集：金额 <= 600 或 销量 < 25000
df6 = df.query('金额 <= 600 or 销量 < 25000')
print(df6)
# 取得 df6 的 城市列表
print(df6['城市'].to_list())

说明：

（1）  df[(df['金额'] > 600) & (df['销量'] < 25000)]  是一个两个条件的复合查询。 ‘&’ 是 and(且) 的意思。注意：每一个条件必须以括号 （）把它括起来，否则会出错。

          同理，  ‘|’ 是 or(或) 的意思， 每一个条件也必须以括号 （）把它括起来，否则会出错。

          注意： 在这种形式的查询中， ‘&&’， ‘||’ ， ‘and',  'or' 都是不能写的。

（2） df.query('金额 <= 600 and 销量 < 25000')  是SQL语言的查询形式，可以不写括号。与上面的等价。

          df.query('金额 <= 600 or 销量 < 25000') 是 or 的关系。

3、排序

# 对金额排序 (逆序: 从大到小)
df7 = df.sort_values('金额', ascending=False)
print(df7)

说明： sort_values(列名) 对数据行进行排序， ascending 缺省是 True, 由小到大排序。

            以上程序相当于SQL语言中的：     select * from df  order by 金额 desc

            如果要以两个以上的进行排序，则写为：  df.sort_values([‘地区分类’，’金额']) ， 意思是先按 地区分类排序，如相同，再按 金额排序. 相当于SQL语言中的：

             select * from df order by 地区分类, 金额

4, 写在一起：一个较完整的查询

# 取地区分类为二类的前两名的城市、金额
df8 = df.query('地区分类 == "二类"').sort_values('金额', ascending=False).head(2)[['地区分类', '城市', '金额']]
print(df8)

说明：以上程序 既有查询，也有排序、取部分行、取部分字段。相当于SQL语言中的：

           select top 2 地区分类, 城市, 金额 from df where 地区分类="二类"

5, 分组统计

import pandas as pd
import numpy as np

# read DataFrame from excel
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')

# 分类统计
df8 = df.groupby("地区分类").agg({"城市": np.size, "金额": np.sum})
print(df8)

说明：

(1) .groupby('地区分类') 是按照 地区分类 列进行分组， 类似于与SQL语言中的GROUP BY

(2) .agg() 是对分组进行统计

      agg() 的参数是一个 dictionary,  key是列名， value是numpy库中的统计函数名.  np.size 是统计个数（相当于SQL语言中的 count),  np.sum是统计加总值（相当于SQL语言中的 sum)

(3) 上面的程序，相当于 SQL语句：

       select 地区分类, count(城市), sum(金额) from df group by 地区分类

六、DataFrame 列计算

1、按列赋值，或从其他列计算产生新的列

import pandas as pd

# 读取数据表
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')

# 增加一列，设为统一值：'未定义'
df['价值档次'] = '未定义'

# 增加一列，取值：从其他列计算产生
df['单价'] = df['金额'] * 10000 / df['销量']

print(df)

说明：

(1)  df['价值档次'] = '未定义'， 对'价值档次'列统一赋值为‘未定义’。  

       因为原df中没有'价值档次'列， 则该列自动增加。 如果该列已有，则更新值。

(2) df['单价'] = df['金额'] * 10000 / df['销量']     # 单价=金额*10000/销量

      因为原df中没有'单价'列， 则’单价‘列自动增加. 

2、增加一个分类列

# 增加一列：价值档次 默认值为 低价值
df['价值档次'] = '低价值'
# 当 单价 >= 300, 价值档次 为 中价值
df.loc[df['单价'] >= 300, '价值档次'] = '中价值'
# 当 单价 >= 400, 价值档次 为 高价值
df.loc[df['单价'] >= 400, '价值档次'] = '高价值'
print(df)

说明：分类列的值由其他列按条件多次计算产生

3、更改列名称

# 将列名 单价 更改为 平均金额
df.rename(columns={'单价': '平均金额'},  inplace=True)

说明：可以一次更改多个列名，例如：columns={'单价': '平均金额',  '城市': '地方'}

           inplace=True的意思是就地，即：更改原df的值。之前说过，DataFrame的操作结果默认是产生一个新的DataFrame，复制原DataFrame的值，不修改原df的值。 当指定inplace=True时，则修改原df的值。

4、按列排序

# 按 平均金额列 就地排序(逆序)，更改原df的值
df.sort_values('平均金额', ascending=False, inplace=True)

说明： 

(1) sort_values(列名) 是按列排序， 如果要求按两列以上排序，则写为一个list, 例如:

    sort_values(['地区分类'， '平均金额‘])

(2) inplace=True的意思是‘就地’，即：更改原df的值。

七、两个DataFrame的合并

1、 纵向合并

import pandas as pd

# 读取表1
df1 = pd.read_excel('202201报表.xlsx')

# 读取表2
df2 = pd.read_excel('202202报表.xlsx')
# print(df2)

# 将 df1, df2 合并(纵向合并、df2的行排在df1后)为df3
df3 = pd.concat([df1, df2])
print(df3)

说明：

（1） pd.concat([df1, df2]) 是将 df2的行排在df1后， 每一行内容不变，即：纵向合并

2、横向合并

# 读取表1
df1 = pd.read_excel('202201报表.xlsx')

# 从worksheet '客户' 中 读取表
df4 = pd.read_excel('202201报表.xlsx', sheet_name='客户')

# 将 df1, df2 横向合并, 关联字段是 城市, 体会：how="outer", how="inner" 有何区别
df5 = pd.merge(df1, df4, on='城市', how="inner")
print(df5)

# 将 df1, df2 横向合并, 关联字段是 城市, 体会：how="outer", how="inner" 有何区别
df5 = pd.merge(df1, df4, on='城市', how="outer")
print(df5)

说明：

（1） df5 = pd.merge(df1, df4, on='城市', how="inner"

          将 df1, df2 横向合并, 关联字段是 城市。 相当于 SQL语句:

          select df1.*,  df4.* from df1, df2 where df1.城市=df4.城市

（2） how 参数表达关联的方式。

          how="inner" 时， 如果有一个城市在 df1 中存在，在df4中不存在，则该行将删去。

          how="outer" 时， 如果有一个城市在 df1 中存在，在df4中不存在，则该行将保留。

八、从其他文件或数据格式中导入、导出数据

     Pandas的数据导入、导出能力是很强的。

     Pandas 支持从 excel文件、csv文件、json文件、数据库SQL查询等导入数据,  提供名为 read_xxx()的一系列函数, 这些函数的返回值均是一个DataFrame对象：

           pd.read_excel(filename)   # 读取 excel文件
           pd.read_csv(filename)      # 读取 .csv 文件
           pd.read_json(filename)     # 读取 json 文件
           pd.read_html(html_text)    # 读取 html 文本
           pd.read_sql(sql, db_connection)  # 在数据库连接中执行SQL，读取数据

    DataFrame 支持将数据导出为 excel文件、csv文件、json、dict、数据库等，DataFrame对象有名为 to_xxx()的一系列方法：

           df.to_excel(filename)    # 导出 excel文件
           df.to_csv(filename)      # 导出 .csv 文件
           df.to_json(filename)     # 导出 json 文件
           df.to_html()             # 导出 html 文本
           df.to_sql(name, db_connection)  # 导出到数据库，写入数据
           df.to_dict()             # 导出 dictionary 对象        

   同时， DataFrame类支持以 list, dict 等数据直接创建。

   Pandas 的导入、导出功能为数据的生成、转换、保存提供了方便。

1、.csv 文件导入、导出

    .csv 文件是逗号分割的文本文件。

import pandas as pd

# 从 excel 文件读取DataFrame
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')
print(df)

# DataFrame存盘为 .csv 文件, index=False表示不存索引列
df.to_csv('202201.csv', index=False)

# 从 .csv 文件读取DataFrame
df = pd.read_csv('202201.csv')
print(df)

说明：  调用 df.to_csv() 是， 参数index=False表示不保存索引列。

用文本编辑器打开 202201.csv 文件，结果如下：

地区分类,城市,销量,金额
一类,广州,20773,1003.0
一类,新城,32005,1233.8
二类,东莞,13433,567.3
二类,佛山,13898,522.5
二类,中山,9878,225.0

2、html 文本的导入、导出

import pandas as pd

# 从 excel 文件读取DataFrame
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx')
print(df)

# DataFrame导出为html文本，index=False表示不存索引列
html = df.to_html(index=False)
print(html)


# 从 html 文本读取
# read_html(html) 的返回值是一个DataFrame列表
# html 可以是一个网页URL
df_list = pd.read_html(html)
if len(df_list) > 0:
    df = df_list[0]  # 取得第1个DataFrame
    print(df)

说明： read_html(url) 可以方便地从网页读取其中的表格， 返回值是一个DataFrame列表。但是，如果网页html书写不规范，则会抛出错误： lxml.etree.XMLSyntaxError

DataFrame导出的html文本，结果如下：

<table border="1" class="dataframe">
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th>地区分类</th>
      <th>城市</th>
      <th>销量</th>
      <th>金额</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>一类</td>
      <td>广州</td>
      <td>20773</td>
      <td>1003.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>一类</td>
      <td>新城</td>
      <td>32005</td>
      <td>1233.8</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>二类</td>
      <td>东莞</td>
      <td>13433</td>
      <td>567.3</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>二类</td>
      <td>佛山</td>
      <td>13898</td>
      <td>522.5</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>二类</td>
      <td>中山</td>
      <td>9878</td>
      <td>225.0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

3、从 excel 文件导入、导出 (指定单元格位置）

上文 讲了 read_excel(),  to_excel() 的基本用法。

但是，仍然有一个问题， 之前读取的excel表格都是从工作表的 A1单元格开始的， 如果表格不是从A1格开始，比如， 202201报表.xlsx文件中的 '库存‘工作表数据开始于B6格， 则导入、导出数据不对。   如何处理呢？

3.1 从 excel 文件导入， 指定工作表，指定表格开始的行和需要的列

import pandas as pd

# 从 excel 文件读取DataFrame, 指定工作表为 "库存"
# 参数 skiprows=range(0,5) 表示跳过 0-4行共5行(第一行为0, range函数中5不包含)
# 参数 usecols 表示使用哪几行作为列（第一列为0),  [1, 2, 3] 表示 B, C, D 列
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx', sheet_name="库存",
                   skiprows=range(0, 5), usecols=[1, 2, 3])
print(df)

运行结果：从B6格开始正确读出表格 ( B, C, D 三列)

   城市     库存数量     金额
0  广州  3233897  289.8
1  深圳  4287005  367.5
2  东莞  1532353  212.0
3  佛山  1232232  199.0

3.2 写入 excel 文件， 指定工作表，指定表格开始的行号和列号

将DataFrame写入 excel文件中，如果不是从 A1格开始写入，需在 to_excel()函数中使用 startcol, startrow 参数。 使用上文提供的 save_to_exist_excel() 函数, 如下

import pandas as pd
import openpyxl


def save_to_exist_excel(df, filename, sheet_name, index=False,
                        startrow=0, startcol=0, **kwargs):
    """
    将DataFrame存入已有的excel文件

    :param df:   DataFrame 对象
    :param filename:  Excel 文件名
    :param sheet_name:  工作表名称(标题)
    :param index:  (可选)索引列是否保存
    :param startrow:  (可选)开始写入的行号,  第一行为0, 第二行为1, ...
    :param startcol:  (可选)开始写入的列号， A列为0， B列为1 ...
    :param kwargs:  (可选)其他参数
    :return: None
    """
    book = openpyxl.load_workbook(filename)
    writer = pd.ExcelWriter(filename, engine='openpyxl')
    writer.book = book
    writer.sheets = {}
    for ws in book.worksheets:
        writer.sheets[ws.title] = ws
    df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=index,
                startcol=startcol, startrow=startrow, **kwargs)
    writer.save()


# 从 excel 文件读取DataFrame, 指定工作表为 "库存"
# 参数 skiprows=range(0,5) 表示跳过 0-4行共5行(第一行为0, range函数中5不包含)
# 参数 usecols 表示使用哪几行作为列（第一列为0),  [1, 2, 3] 表示 B, C, D 列
df = pd.read_excel('202201报表.xlsx', sheet_name="库存",
                   skiprows=range(0, 5), usecols=[1, 2, 3])

df.loc[1, '城市'] = "新城"  # 修改一个单元格的值，以体现变化
print(df)

# 写入Excel文件， startrow=5 表示从第6行开始(第1行为0), startcol=1表示从第2列开始(第1行为0)
save_to_exist_excel(df, '202201报表.xlsx', sheet_name="库存", startrow=5, startcol=1)

4、DataFrame 与 dictionary  的相互转换

import pandas as pd

# 从 dictionary 创建DataFrame
dict1 = {
    "Name": ["Peter", "Sam", "Mary"],
    "Age": [22, 35, 58],
    "Sex": ["male", "male", "female"],
}
df = pd.DataFrame(dict1)
print(df)

# 将 DataFrame 转化为 dictionary
d = dict(df.to_dict("series"))
dd = {}
for key in d:
    dd[key] = list(d[key])
print(dd)

5、DataFrame 与 list  的相互转换

# 从 list 创建DataFrame
list1 = [
         ['Name', 'Age', 'Sex'],
         ["Peter", 22, "male"],
         ["Sam", 35, "male"],
         ["Mary", 58, "female"],
        ]
df = pd.DataFrame(list1[1:], columns=list1[0])
print(df)
# 将 DataFrame 转化为 list
print(df.to_dict("split"))

# 从 list 创建DataFrame
list2 = [
    {'Name': 'Peter', 'Age': 22, 'Sex': 'male'},
    {'Name': 'Sam', 'Age': 35, 'Sex': 'male'},
    {'Name': 'Mary', 'Age': 58, 'Sex': 'female'}
]
df = pd.DataFrame(list2)
# 将 DataFrame 转化为 list
print(df.to_dict(orient="records"))
#  orient='records' : list like [{column -> value}, … , {column -> value}]

6, DataFrame 与 json 文本的 相互转换

# 从 json 文本中 创建DataFrame
json = '[{"Name":"Peter","Age":22,"Sex":"male"},{"Name":"Mary","Age":58,"Sex":"female"}]'
df = pd.read_json(json)

# 将 DataFrame 转化为 json 文本
json = df.to_json(orient="records")

本篇小结：

本篇讲解了 pandas 库的基本用法。相关py程序和excel文件可以在此下载。

练习作业：

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