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Flask 新书完成时间推迟

很抱歉没能按照预期时间完成 Flask 新书。本来这个消息要到四月一号(预估的完成时间)发布的,但是怕被当做愚人节玩笑,所以还是提前一点比较好。

去年大部分时间花在了组织活动和准备演讲上,而今年前几个月又大都用来玩游戏和做外包了,所以一直没有全身心投入到新书写作上,目前大约只完成了一半……

为新书写了一个简单的主页,地址在 http://helloflask.com/book/2。我在页面上放了一个写作进度条,方便感兴趣的人了解进度。同时也加了一个订阅功能,你可以用 Email 来订阅新书的发布消息。

感谢大家的关注和支持,祝大家一切顺利。

明天开始专心写作。

《Flask 入门教程》第二版发布

Flask 入门教程》第二版发布了!新版本主要有以下变化(详见 commit 列表):

  • 去掉了 Pipenv 的介绍,改为使用 venv/virtualenv+pip
  • 所有提示和注意段落使用引用样式标注
  • 修正了大量笔误
  • 调整前言和后记内容
  • 调整部分措辞

访问本书主页下载 PDF 或在线阅读。

PyCon China 2019 Tutorial:Python Web 开发第一课

这是在 PyCon China 2019 上海场 9 月 22 号上午九点开始的 Tutorial(实践课程)《Python Web 开发第一课》 的介绍和相关信息。

购票链接:https://www.bagevent.com/event/5886131(Tutorial T3,优惠码 hellogrey)

标题

Python Web 开发第一课

介绍

这是一个面向 Python 程序员的 Web 开发课程,目标听众需要对 Python 基本语法有一定的了解,但对 Web 开发的了解程度没有要求。

在这个课程里,我会将 Python Web 开发所涉及的相关概念进行一个系统的梳理和介绍,包括 HTTP 协议、前端基础知识、常用的 Python Web 框架以及其他各种工具。

这个课程还会包含一个动手编程的环节。我会从最让人头疼的开发环境搭建开始,一步一步教你如何使用 Flask 开发一个简单的 Web 程序。

在课程过后,参与者会对整个 Python Web 开发技术栈有一个全局认识,并掌握基本的 Web 开发知识,而且会对接下来的学习路径有一个清晰的了解。

流程

时长:三小时

一、基本概念

  • Python Web 开发技术栈地图
  • HTTP 协议基础知识(请求与响应、URL 等)
  • 前端基础知识(HTML、CSS、JavaScript、AJAX 等)
  • Python 后端框架的特点和选择(Flask、Django 等)
  • 传统 Web 程序和 Web API 的对比
  • 测试、部署、持续集成等相关概念快速扫盲

二、动手编程

  • 开发环境搭建
  • 运行和调试程序
  • 编写 HTML 模板
  • 添加表单支持
  • 添加数据库支持

三、Q&A

  • 介绍常见的学习误区和建议的学习方向
  • 关于代码或其他任何相关内容的提问

内容难度

初级

目标听众

  • 想了解 Web 开发的前端、运维、测试或其他工程师
  • 想自己做网站的编程爱好者
  • Web 开发或 Python 初学者

听众要求

  • 了解 Python 基本语法
  • 有一台安装了 Python 和浏览器的电脑,并且了解命令行基本操作

讲者介绍

李辉,Flask 等相关项目的维护者,《Flask 入门教程》和《Flask Web 开发实战》的作者,HelloFlask 社区创建者。他撰写过大量技术文章,回答过大量技术问题,在这个过程中积累了一些编程教学的技巧,擅长用简单的语言解释复杂的编程概念。你可以在他的个人网站 greyli.com 了解到更多相关信息。

PyCon China 2019:基于 Flask 的 Web API 开发指南(北)

Meta

成都场 2.0 版本(推荐)

上海场 1.0 版本


这是在 PyCon China 2019 上海场 9 月 21 号分会场 B 下午 1:30 开始的演讲《基于 Flask 的 REST API 开发指南》 的介绍和相关信息。

这场演讲也会参加 PyCon China 2019 成都场(10 月 26 号)。

标题

基于 Flask 的 Web API 开发指南

介绍

作为一个微框架,轻量灵活的 Flask 很适合用来开发 Web API。相对于 Django REST Framework 和 APIStar,Flask 有什么优势和缺点?为了减少工作量,我们通常会使用一些工具来辅助编写,面对 Flask-RESTful、Flask-RESTPlus、Flask-API、Webargs、Marshmallow 等扩展和工具库,我们应该如何选择?虽然我们经常使用 REST API 这个名称,但是大部分的 API 都不够 RESTful,那么什么样的 API 才能算是 REST API?在这个议题中,我们将对这几个问题逐一进行探讨,并了解如何使用 Flask 编写出功能完善的 Web API。

总结

尽管完成了两版,但是比预先计划的内容少了很多,没能完成 Flask 扩展和其他 Web API 框架的深入对比。这些估计要放到新书里了。

  • 上海站第一版花费时间:23h 31m
  • 成都站第二版花费时间:31h 51m

开始写作第二本 Flask 书

把自己的目标公之于众,有可能会因为受到监督而更容易完成目标,也有可能会让你潜意识里感觉自己好像已经完成了目标,从而让计划更难执行。我更相信前一种理论,所以决定现在公布第二本 Flask 书的写作计划。

为什么要再写一本 Flask 书?

尽管我很想早一点深入学习更多的东西,而不是局限在 Flask(或 Python) 领域,但事实是,在这一个领域就已经有太多的东西需要研究和学习……目前来说,我最想解决的就是 Web API 的编写问题。《Flask Web 开发实战》虽然在第十章介绍了 Web API 的大部分基础概念,但是只实现了一种 OAuth 认证流程,也没能深入更多内容,包括数据校验、请求封装等。因此,我决定再写一本书来覆盖这个主题。

另一个原因是,我在上一本书的电商页面、豆瓣条目还有其他地方收集到了一些批评,其中有一些很中肯,所以我想写一本更好的 Flask 书。除了克服这些批评里提到的缺点,我也会尝试更科学的写作方式,不会像上一本书那样在早期印刷版本包含那么多的笔误和疏漏。

作为试水,我在 PyCon China 2019 上海场会有一个相关主题的演讲:《基于 Flask 的 Web API 开发指南》,如果你感兴趣的话,可以考虑报名参加

新书会包含哪些内容?

不同于《Flask Web 开发实战》所追求的大而全,这本书的定位是一个小而精的 Flask 书。它会包含下面这几部分:

  • 一个更轻松简单的入门部分。
  • 进阶部分:开发一个传统 Web 程序。
  • 作为重点的 Web API 开发部分。
  • Flask 相关的进阶部分,包括缓存、异步任务、容器部署等。
  • 可能会加入的其他内容:FastAPI、Django REST Framework、GraphQL。

这本书一来可以衔接《Flask 入门教程》,二来可以补充《Flask Web 开发实战》没有覆盖的内容。当然,对于学习 Flask,囊括几乎所有相关主题的《Flask Web 开发实战》仍然是一个不错的选择。

对于相同的主题,我会考虑使用不同的工具,比如《Flask Web 开发实战》里单元测试使用 unitttest,那么这本书就会介绍用 pytest;上一本书里编辑器介绍使用 PyCharm,这一本书或许就会介绍使用 VSCode。

下面是这本书的其他具体设计:

  • 只使用一个示例程序,贯穿全书。
  • 使用中文作为示例程序的界面语言。
  • 使用 Python3,但在书中对 Python2 兼容部分添加必要的提示。
  • 对书中的代码块添加尽可能多的注释。
  • 添加一个「术语表」,收集所有 Flask 和 Web 开发相关的术语,尝试给它们下一个简单易懂的定义。
  • 添加一个「常见错误速查表」,列出常见错误、错误解释和对应的解决方法(在维护上一本书的时间里,我处理了大量提问,见识过各种错误和误区)。

作为后续,在这本书完成后,我计划写一本电子书来介绍如何使用 Vue.js 基于这本 Flask 书编写的 Web API 来开发客户端。尽管我现在还没入门 Vue.js……但是我已经把放相关内容的网站域名准备好了:HelloVuejs.com(它和 HelloFlask.com 是兄弟域名 :p)

什么时间能完成?

预计的发售时间是明年愚人节,即 2020 年 4 月 1 日。因为 Flask 的诞生时间是 2010 年的愚人节,所以明年愚人节会是 Flask 诞生十周年纪念日,一个很完美的发售时间。

如果你对这本书感兴趣,可以关注我的微信公众号Twitter豆瓣账号获取最新动态,或是访问这本书的主页

2020/4/1 更新:Flask 新书完成时间推迟

你想看到什么内容?

在公开上一本写作消息的文章里,我征集到了大约 40 条建议,虽然没能完全采纳,但我都一一考虑过这些很有价值的建议。对于这本新书,在内容、形式或是其他任何方面,你有什么意见和建议?欢迎发评论分享你的想法,谢谢。

Jinja2 和 JavaScript 模板引擎语法冲突处理

Jinja2 有三种定界符语法:

  • {{ ... }} 用来标记变量;
  • {% ... %} 用来标记语句;
  • {# ... #} 用来标记注释;

如果你同时使用了 JavaScript 模板引擎,而该 JavaScript 模板引擎也使用相同的语法标记符,那就会产生冲突。一般来说,有下面三种兼容性处理方式:

1. 使用 Jinja2 的 raw 标签标记 JavaScript 模板代码

第一种方式最直观,使用 Jinja2 的 raw 标签声明原生代码块,也就是不需要进行后端渲染的代码块。使用 raw 和 endraw 标签把 JavaScript 模板部分标记出来即可,比如:

{% raw %}
<div id="app">
    {{ js_var }}
</div>
{% endraw %}

这种方式的副作用最少,尽管需要多几行代码,但不会影响你写 Jinja2 或其他 JavaScript 库的语法习惯。

2. 修改 Jinja2 的语法定界符号

第二种方式是修改 Jinja2 的语法定界符号,一般只修改变量定界符即可,其他的按需修改。具体通过修改程序实例的下面几个属性来实现:

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

app.jinja_env.block_start_string = '(%' # 修改块开始符号
app.jinja_env.block_end_string = '%)' # 修改块结束符号
app.jinja_env.variable_start_string = '((' # 修改变量开始符号
app.jinja_env.variable_end_string = '))' # 修改变量结束符号
app.jinja_env.comment_start_string = '(#' # 修改注释开始符号
app.jinja_env.comment_end_string = '#)' # 修改注释结束符号

3. 修改 JavaScript 模板的语法定界符号

第三种方式是修改 JavaScript 模板的语法定界符号,具体方法因 JavaScript 模板/框架而异,可以参见相关文档了解。以 Vuejs 为例,下面将模板定界符改为中括号:

var app = new Vue({
  el: "#app",
  delimiters: ["[[", "]]"],
  data: {
    message: "Hello Vue!"
  }
})

折中方案

如果你觉得使用 raw 标签太麻烦,而修改语法定界符又不习惯,这里还有一个折中方法:两边都使用双花括号作为定界符,但根据花括号内部是否添加空格来进行区分。

具体来说,对 Jinja2 变量使用 Jinja2 标准语法,也就是使用 {{ 作为变量开始符号,注意花括号右侧有一个空格,结束符号类似,需要在花括号左侧加入一个空格,即 }}。实际示例如下:

{{ jinja_var }}

而 JavaScript 模板使用没有空格的双花括号,即:

 {{js_var}}

这是一种更适合心细的懒人的方法,如果是团队项目,可能会对不习惯这种用法的人造成困扰,记得在文档里注明。这种方式只需要修改 Jinja2 定界符:

app.jinja_env.variable_start_string = '{{ '
app.jinja_env.variable_end_string = ' }}'

另外需要注意的是,如果你使用了其他 Flask 扩展的内置 Jinja2 模板或宏,需要确保它们都使用了包含空格的标准 Jinja2 语法。举例来说,用来方便集成 Bootstrap 的 Flask-Bootstrap 就没法使用,需要使用替代的 Bootstrap-Flask。其他扩展,比如 Flask-Admin,Flask-Security 暂未测试,欢迎了解的同学反馈兼容情况。

在 Flask 项目中使用 Celery(with 工厂模式 or not)

本文隶属于《Flask Web 开发实战》番外系列。这篇文章会介绍如何在 Flask 项目中集成 Celery。

创建 Celery 程序

第一步是创建一个 Celery 程序实例。因为 Flask 程序实例通常会命名为 app,为了避免冲突,我们一般会把 Celery 实例命名为 celery 或 celery_app:

from celery import Celery

celery = Celery(__name__, broker='pyamqp://guest@localhost//')

@celery.task
def add(x, y):
    return x + y

组织和加载配置

大多数教程,包括目前的 Flask 文档里都会介绍用下面的方式加载配置:

celery.conf.update(app.config)  # 这里的 app 是 Flask 程序实例

也就是把 Celery 配置和 Flask 配置写在一起,然后从 Flask 程序实例的配置字典里更新配置。

但问题是,Celery 从 4.0 开始启用新的小写配置名,某些配置被新的名称替换。虽然旧的大写配置仍然支持,但如果你打算使用小写配置名,或是打算在未来进行迁移,这里的配置加载方式就会失效,因为 Flask 在从文件或对象导入配置时只会导入大写形式的配置变量。

因此,我建议将 Celery 配置写在单独的文件里,不要和 Flask 配置混在一起。按照 Celery 文档的示例,你可以在当前目录创建一个 celeryconfig.py 文件(或是其他名字)保存配置:

broker_url = 'pyamqp://'
result_backend = 'rpc://'

task_serializer = 'json'
result_serializer = 'json'
accept_content = ['json']
timezone = 'Europe/Oslo'
enable_utc = True

然后使用下面的方法加载配置(使用其他模块名,或是在其他路径时,记得修改传入的字符串):

celery.config_from_object('celeryconfig')

如果需要在创建 Celery 实例时传入 broker 和 backend 配置,可以直接写出或是从配置模块中导入:

from celeryconfig import broker_url

celery = Celery(__name__, broker=broker_url)

在 Flask 程序中初始化 Celery

你可以单独创建 Celery 程序,但我们通常会需要为它添加 Flask 程序上下文支持,因为有时候你的 Celery 任务函数会用到依赖于 Flask 程序上下文的某些变量。

下面我们为 Celery 创建了一个工厂函数,在工厂函数中创建 Celery 实例,加载配置,并实现 Flask 程序上下文支持:

from flask import Flask
from celery import Celery

from celeryconfig import broker_url


def make_celery(app):
    celery = Celery(__name__, broker=broker_url)
    celery.config_from_object('celeryconfig')

    class ContextTask(celery.Task):
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            with app.app_context():
                return self.run(*args, **kwargs)

    celery.Task = ContextTask
    return celery

app = Flask(__name__)

celery = make_celery(app)

在定义 Celery 任务的模块里,比如 tasks.py,你可以导入这个 Celery 程序实例:

from app import celery

@celery.task
def add(x, y):
    return x + y

在使用工厂函数的 Flask 程序中初始化 Celery

当 Flask 程序也使用工厂函数创建时,我们可以全局创建 Celery 程序实例,然后在创建 Flask 程序实例的工厂函数里更新 Celery 程序配置并进行上下文设置:

from flask import Flask
from celery import Celery

from celeryconfig import broker_url
 
celery = Celery(__name__, broker=broker_url)
 

def create_app():
    app = Flask(__name__)
 
    register_celery(app)
    return app
 

def register_celery(app):
    celery.config_from_object('celeryconfig')
 
    class ContextTask(celery.Task):
        def __call__(self, *args, **kwargs):
            with app.app_context():
                return self.run(*args, **kwargs)
 
    celery.Task = ContextTask

同样直接导入 Celery 实例并创建任务:

from app import celery

@celery.task
def add(x, y):
    return x + y

这本来是一个完整的 Celery 入门教程,但因为去年的一次硬盘损坏,对应的示例程序弄丢了,暂时没有毅力重写一遍,所以这篇文章只抽取了其中和 Flask 相关的内容。

因为距离初稿写作的时间已经过去半年多,Celery 的最新版本也已经是 4.3.0,如果文中有什么疏漏,或是有更好的实现方式,欢迎评论指出。

为已存在的数据库生成 SQLAlchemy / Flask-SQLAlchemy 模型类

SQLAlchemy 基于模型类对数据库表进行操作,所以,如果你想对已存在的数据库表进行操作,就要先为它编写对应的模型类。

对于简单的数据库,比如只有几张表,没有复杂的关系,表字段也很少,你可以直接对照表模式手写模型类。

其他情况下,使用自动化工具 SQLAcodegen / Flask-SQLAcodegen 自动生成模型类定义会更加方便,根据单独使用 SQALchemy 还是使用扩展 Flask-SQLAlchemy,你可以选择阅读对应的章节。

单独使用 SQLAlchemy

首先使用 pip 安装:

$ pip install sqlacodegen

执行下面的命令将模型类输出到 models.py 文件里(将覆盖目标文件原内容):

$ sqlacodegen --outfile models.py sqlite:///database.db

这个命令的格式如下:

$ sqlacodegen --outfile <输出的文件名> <数据库连接 URI>

–outfile / -o 选项设置输出的目标文件,不给出这个选项将直接在命令行输出生成的模型类定义,比如:

$ sqlacodegen sqlite:///data.db
# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, String
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base


Base = declarative_base()
metadata = Base.metadata


class Message(Base):
    __tablename__ = 'message'

    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String(20))
    body = Column(String(200))
    timestamp = Column(DateTime, index=True)

提示 如上所示,生成的模型类定义会包含 Base 和 metadata 对象定义和相关导入语句,你或许需要进行细微的调整。

你可以使用下面的命令查看更多可用的设置选项:

$ sqlacodegen --help

提示 除了使用 SQLAcodegen,你也可以直接使用内置的 Automap 扩展生成模型类。

使用 Flask-SQLAlchemy

首先使用 pip 安装 Flask-SQLAcodegen:

$ pip install flask-sqlacodegen

执行下面的命令将模型类输出到 models.py 文件里(将覆盖目标文件原内容):

$ flask-sqlacodegen --flask --outfile models.py sqlite:///database.db

这个命令的格式如下:

$ flask-sqlacodegen --flask --outfile <输出的文件名> <数据库连接 URI>

–flask 选项设置输出 Flask-SQLAlchemy 模型类,不给出这个选项将直接输出 SQLAlchemy 原生模型类定义;–outfile 选项设置输出的目标文件,不给出这个选项将直接在命令行输出生成的模型类定义,比如:

$ flask-sqlacodegen --flask sqlite:///data.db
# coding: utf-8
from sqlalchemy import Column, DateTime, Integer, String
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy

db = SQLAlchemy()

class Message(db.Model):
    __tablename__ = 'message'

    id = db.Column(db.Integer, primary_key=True)
    name = db.Column(db.String(20))
    body = db.Column(db.String(200))
    timestamp = db.Column(db.DateTime, index=True)

提示 如上所示,生成的模型类定义会包含一个 db 对象定义和相关导入语句,你或许需要进行细微的调整。

你可以使用下面的命令查看更多可用的设置选项:

$ flask-sqlacodegen --help

《Flask Web 开发实战》第二次重印

最近要进行第二次重印,花了整整两天时间整理勘误。接下来的计划是,在第二次重印的书上市前,只在晚上处理论坛问题,尽量不在 IM 上回答和书上错误无关的提问(耗费心力,沟通成本非常高),也不再更新勘误页面。等到第二次重印的书上市,做下面几件事:

  • 写一篇《Flask Web 开发实战 2019 补丁》,汇总所有额外的项目源码变动,第三方工具和库的新版变化,常见的错误和常见问题等。
  • 和豆瓣协商,再为购买旧版本的读者更新一次文件;同时了解微信读书、多看、掌阅、京东、当当几个电子书平台的更新情况。
  • 再集中清理一次盗版文件。
  • 处理 Albumy 现存的两个 bug。
  • 整理一遍所有勘误,更新勘误页面。

2019/4/15 更新:

收到出版社的新版样书,也就是说,1-3 版本的书已经上市销售,目前哪里可以买到还不清楚(估计是京东自营)。

(使用 HTML、JavaScript、Flask 或 Nginx)为丢失的图片显示默认图片

当在 HTML 页面上显示图片时,如果图片不存在,我们通常需要显示一个默认图片。

假设我们的图片路径在 /imgs 下,默认图片为 /imgs/default.jpg,下面是一些常见的处理方法示例。

Solution 1: HTML / JavaScript

最简单的,你可以使用 <img> 元素的 onerror 属性来设置默认图片:

<img src="/imgs/cat.jpg" onerror="this.src='/imgs/default.jpg'">

类似的,你也可以使用 JavaScript(jQuery)监听 img 元素的 error 事件(当图片地址无效时浏览器会触发这个事件):

$('img').on("error", function() {
  $(this).attr('src', '/imgs/default.jpg');  // 替换为默认图片
});

Solution 2: Flask

除此之外,你也可以在服务器端处理,以 Flask 为例,你可以写一个自定义视图函数来加载图片:

import os
from flask import send_from_directory

# ...

@app.route('/img/<path:filename>')
def get_image(filename):
    img_path = os.path.join(images_path, filename)  # 获取图片路径

    if not os.path.exists(img_path):  # 判断图片文件是否存在
        return send_from_directory(os.path.join(images_path, '/imgs/default.jpg'))
    return send_from_directory(img_path)

在模板里,使用这个视图函数获取图片 URL:

<img src="{{ url_for('get_image', filename='imgs/' + image.filename) }}" >

Solution 3: Nginx

在生产环境下,出于性能的考虑,我们通常会使用 Web 服务器(比如 Nginx / Apache) 来服务(serve)静态文件。以 Nginx 为例,你可以使用 try_files 指令来设置默认图片:

location /imgs/ {
    try_files $uri /imgs/default.jpg;
}

附注:本文改写自我的SO 回答

《Flask 入门教程》后记

恭喜,你已经完成了整个 Flask 入门教程。不出意外的话,你也编写了你的第一个 Web 程序,并把它部署到了互联网上。这是一件值得纪念的事,它可以作为你的编程学习之路上的一个小小的里程碑。继续加油!

留言 & 打卡

如果你完成了这个教程,可以在 HelloFlask 论坛上的这个帖子留言打卡,欢迎分享你的心得体会和经验总结。如果你对这本书有什么建议,也可以在这里进行留言反馈。

讨论与求助

如果你想和其他同学交流 Flask、Web 开发等相关话题,或是在学习中遇到了问题,想要寻求帮助,下面是一些好去处:

付费支持

本书采取自愿付费原则,价格为 10 元。如果你愿意,可以通过付费来支持我,让我有更多的时间和动力写作 Flask 教程和文章。你可以通过支付宝账号 withlihui@gmail.com 转账,或是扫描下面的二维码付款。

支付宝二维码 / 微信二维码

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进阶阅读

说来惭愧,在这本教程几乎每一章的结尾,我都会提到《Flask Web 开发实战》,每次写到这里,我都觉得自己好像在写“问候家明”。所以,最合适的进阶读物我已经推荐过很多次了。除了这本书,其他的进阶读物如下:

未完待续

你喜欢这本书以及这本书的写作模式吗?

如果有足够的人喜欢的话,或许我会考虑写一本包含 Flask 进阶知识的《Flask 进阶教程》。按照设想,在这个进阶教程里,这个 Watchlist 程序变成一个支持多人注册和使用的简化版豆瓣电影 / IMDb。同时介绍各类常用扩展的使用和 Flask 上下文、蓝本等进阶知识。

再或者,这个教程或许会升级为一本完整的书,使用类似的编写模式,引入一个更加丰富有趣的程序,包含优化后的入门知识和 Flask 进阶内容。

如果你期待这样一本进阶教程 / 书的出现,欢迎让我知道。你可以在打卡 & 留言贴发布留言,或是直接发邮件(withlihui@gmail.com)告诉我。

《Flask 入门教程》小挑战

经过本书的学习,你应该有能力独立开发一个简单的 Web 程序了。所以这里有一个小挑战:为你的 Watchlist 添加一个留言板功能,效果类似 SayHello

下面是一些编写提示:

  • 编写表示留言的模型类,更新数据库表
  • 创建留言页面的模板
  • 在模板中添加留言表单
  • 添加显示留言页面的视图函数
  • 在显示留言页面的视图函数编写处理表单的代码
  • 生成一些虚拟数据进行测试
  • 编写单元测试
  • 更新到部署后的程序
  • 可以参考 SayHello 源码

如果在完成这个挑战的过程中遇到了困难,可以在 HelloFlask 论坛发起讨论(设置帖子分类为“Flask 入门教程”)。除此之外,你可以在后记查看更多讨论的去处。