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[美] 杰克·万托布拉斯 著

图书标签:

• Python
• 数据科学
• 数据分析
• 机器学习
• NumPy
• Pandas
• Matplotlib
• Scikit-learn
• 统计学
• 可视化

店铺： 泰州新华书店图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115475893

商品编码：29161715873

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2018-02-01

内容介绍
《Python数据科学手册》是对以数据深度需求为中心的科学、研究以及针对计算和统计方法的参考书。本书共五章，每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包。1先从IPython和Jupyter开始，它们提供了数据科学家需要的计算环境；D 2章讲解能提供ndarray对象的NumPy，它可以用Python高效地存储和操作大型数组；D3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas，它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据；D4章的主角是Matplotlib，它为Python提供了许多数据可视化功能；D5章以Scikit-Learn为主，这个程序库为重要的机器学习算法提供了高效整洁的Python版实现。 《Python数据科学手册》适合有编程背景，并打算将开源Python工具用作分析、操作、可视化以及学习数据的数据科学研究人员。

关联推荐
Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库，已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主，从实战角度出发，讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务，旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。 ·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境 ·NumPy：用ndarray实现高维数组的高效存储与操作 ·Pandas：用DataFrame实现带标签/列式数据的高效存储与操作 ·Matplotlib：实现各种数据可视化 ·Scikit-Learn：用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法 
目录
译者序 xiii 前言 xv D 1 章　IPython：CYPython 1 1.1　shell还是Notebook 1 1.1.1　启动IPython shell 2 1.1.2　启动Jupyter Notebook 2 1.2　IPython的帮助和文档 3 译者序 xiii

前言 xv

D 1 章　IPython：CYPython 1

1.1　shell还是Notebook 1

1.1.1　启动IPython shell 2

1.1.2　启动Jupyter Notebook 2

1.2　IPython的帮助和文档 3

1.2.1　用符号 获取文档 3

1.2.2　通过符号 获取源代码 4

1.2.3　用Tab补全的方式探索模块 5

1.3　IPython shell中的快捷键 7

1.3.1　导航快捷键 7

1.3.2　文本输入快捷键 7

1.3.3　命令历史快捷键 8

1.3.4　其他快捷键 9

1.4　IPython魔法命令 9

1.4.1　粘贴代码块：%paste和%cpaste 9

1.4.2　执行外部代码：%run 10

1.4.3　计算代码运行时间：%timeit 11

1.4.4　魔法函数的帮助： 、%magic 和%lsmagic 11

1.5　输入和输出历史 12

1.5.1　IPython的输入和输出对象 12

1.5.2　下划线快捷键和以前的输出 13

1.5.3　禁止输出 13

1.5.4　相关的魔法命令 13

1.6　IPython和shell命令 14

1.6.1　shell快速入门 14

1.6.2　IPython中的shell命令 15

1.6.3　在shell中传入或传出值 15

1.7　与shell相关的魔法命令 16

1.8　错误和调试 17

1.8.1　控制异常：%xmode 17

1.8.2　调试：D阅读轨迹追溯不足以解决问题时 19

1.9　代码的分析和计时 21

1.9.1　代码段计时：%timeit和%time 22

1.9.2　分析整个脚本：%prun 23

1.9.3　用%lprun进行逐行分析 24

1.9.4　用%memit和%mprun进行内存分析 25

1.10　IPython参考资料 26

1.10.1　网络资源 26

1.10.2　相关图书 27

D 2 章　NumPy入门 28

2.1　理解Python中的数据类型 29

2.1.1　Python整型不仅仅是一个整型 30

2.1.2　Python列表不仅仅是一个列表 31

2.1.3　Python中的固定类型数组 32

2.1.4　从Python列表创建数组 32

2.1.5　从头创建数组 33

2.1.6　NumPy标准数据类型 34

2.2　NumPy数组基础 35

2.2.1　NumPy数组的属性 36

2.2.2　数组索引：获取单个元素 37

2.2.3　数组切片：获取子数组 38

2.2.4　数组的变形 41

2.2.5　数组拼接和分裂 42

2.3　NumPy数组的计算：通用函数 44

2.3.1　缓慢的循环 44

2.3.2　通用函数介绍 45

2.3.3　探索NumPy的通用函数 46

2.3.4　通用函数特性 49

2.3.5　通用函数：更多的信息 51

2.4　聚合：*小值、*大值和其他值 51

2.4.1　数组值求和 51

2.4.2　*小值和*大值 52

2.4.3　示例：美国ZT的身高是多少 54

2.5　数组的计算：广播 55

2.5.1　广播的介绍 55

2.5.2　广播的规则 57

2.5.3　广播的实际应用 60

2.6　比较、掩码和布尔逻辑 61

2.6.1　示例：统计下雨天数 61

2.6.2　和通用函数类似的比较操作 62

2.6.3　操作布尔数组 64

2.6.4　将布尔数组作为掩码 66

2.7　花哨的索引 69

2.7.1　探索花哨的索引 69

2.7.2　组合索引 70

2.7.3　示例：选择随机点 71

2.7.4　用花哨的索引修改值 72

2.7.5　示例：数据区间划分 73

2.8　数组的排序 75

2.8.1　NumPy中的快速排序：np.sort和np.argsort 76

2.8.2　部分排序：分隔 77

2.8.3　示例：K个*近邻 78

2.9　结构化数据：NumPy的结构化数组 81

2.9.1　生成结构化数组 83

2.9.2　更高 级的复合类型 84

2.9.3　记录数组：结构化数组的扭转 84

2.9.4　关于Pandas 85

D3 章　Pandas数据处理 86

3.1　安装并使用Pandas 86

3.2　Pandas对象简介 87

3.2.1　Pandas的Series对象 87

3.2.2　Pandas的DataFrame对象 90

3.2.3　Pandas的Index对象 93

3.3　数据取值与选择 95

3.3.1　Series数据选择方法 95

3.3.2　DataFrame数据选择方法 98

3.4　Pandas数值运算方法 102

3.4.1　通用函数：保留索引 102

3.4.2　通用函数：索引对齐 103

3.4.3　通用函数：DataFrame与Series的运算 105

3.5　处理缺失值 106

3.5.1　选择处理缺失值的方法 106

3.5.2　Pandas的缺失值 107

3.5.3　处理缺失值 110

3.6　层级索引 113

3.6.1　多级索引Series 113

3.6.2　多级索引的创建方法 116

3.6.3　多级索引的取值与切片 119

3.6.4　多级索引行列转换 121

3.6.5　多级索引的数据累计方法 124

3.7　合并数据集：Concat与Append操作 125

3.7.1　知识回顾：NumPy数组的合并 126

3.7.2　通过pd.concat实现简易合并 126

3.8　合并数据集：合并与连接 129

3.8.1　关系代数 129

3.8.2　数据连接的类型 130

3.8.3　设置数据合并的键 132

3.8.4　设置数据连接的集合操作规则 134

3.8.5　重复列名：suffixes参数 135

3.8.6　案例：美国各州的统计数据 136

3.9　累计与分组 140

3.9.1　行星数据 140

3.9.2　Pandas的简单累计功能 141

3.9.3　GroupBy：分割、应用和组合 142

3.10　数据透视表 150

3.10.1　演示数据透视表 150

3.10.2　手工制作数据透视表 151

3.10.3　数据透视表语法 151

3.10.4　案例：美国人的生日 153

3.11　向量化字符串操作 157

3.11.1　Pandas字符串操作简介 157

3.11.2　Pandas字符串方法列表 159

3.11.3　案例：食谱数据库 163

3.12　处理时间序列 166

3.12.1　Python的日期与时间工具 166

3.12.2　Pandas时间序列：用时间作索引 169

3.12.3　Pandas时间序列数据结构 170

3.12.4　时间频率与偏移量 172

3.12.5　重新取样、迁移和窗口 173

3.12.6　更多学习资料 178

3.12.7　案例：美国西雅图自行车统计数据的可视化 179

3.13　高性能Pandas：eval()与query() 184

3.13.1　query()与eval()的设计动机：复合代数式 184

3.13.2　用pandas.eval()实现高性能运算 185

3.13.3　用DataFrame.eval()实现列间运算 187

3.13.4　DataFrame.query()方法 188

3.13.5　性能决定使用时机 189

3.14　参考资料 189

D4 章　Matplotlib数据可视化 191

4.1　Matplotlib常用技巧 192

4.1.1　导入Matplotlib 192

4.1.2　设置绘图样式 192

4.1.3　用不用show()？如何显示图形 192

4.1.4　将图形保存为文件 194

4.2　两种画图接口 195

4.2.1　MATLAB风格接口 195

4.2.2　面向对象接口 196

4.3　简易线形图 197

4.3.1　调整图形：线条的颜色与风格 199

4.3.2　调整图形：坐标轴上下限 200

4.3.3　设置图形标签 203

4.4　简易散点图 204

4.4.1　用plt.plot画散点图 205

4.4.2　用plt.scatter画散点图 206

4.4.3　plot与scatter：效率对比 208

4.5　可视化异常处理 208

4.5.1　基本误差线 209

4.5.2　连续误差 210

4.6　密度图与等高线图 211

4.7　频次直方图、数据区间划分和分布密度 215

4.8　配置图例 219

4.8.1　选择图例显示的元素 221

4.8.2　在图例中显示不同尺寸的点 222

4.8.3　同时显示多个图例 223

4.9　配置颜色条 224

4.9.1　配置颜色条 224

4.9.2　案例：手写数字 228

4.10　多子图 230

4.10.1　plt.axes：手动创建子图 230

4.10.2　plt.subplot：简易网格子图 231

4.10.3　plt.subplots：用一行代码创建网格 233

4.10.4　plt.GridSpec：实现更复杂的排列方式 234

4.11　文字与注释 235

4.11.1　案例：节假日对美国出生率的影响 236

4.11.2　坐标变换与文字位置 237

4.11.3　箭头与注释 239

4.12　自定义坐标轴刻度 241

4.12.1　主要刻度与次要刻度 242

4.12.2　隐藏刻度与标签 243

4.12.3　增减刻度数量 244

4.12.4　花哨的刻度格式 245

4.12.5　格式生成器与定位器小结 247

4.13　Matplotlib自定义：配置文件与样式表 248

4.13.1　手动配置图形 248

4.13.2　修改默认配置：rcParams 249

4.13.3　样式表 251

4.14　用Matplotlib画三维图 255

4.14.1　三维数据点与线 256

4.14.2　三维等高线图 256

4.14.3　线框图和曲面图 258

4.14.4　曲面三角剖分 259

4.15　用Basemap可视化地理数据 261

4.15.1　地图投影 263

4.15.2　画一个地图背景 267

4.15.3　在地图上画数据 269

4.15.4　案例：美国加州城市数据 270

4.15.5　案例：地表温度数据 271

4.16　用Seaborn做数据可视化 273

4.16.1　Seaborn与Matplotlib 274

4.16.2　Seaborn图形介绍 275

4.16.3　案例：探索马拉松比赛成绩数据 283

4.17　参考资料 290

4.17.1　Matplotlib资源 290

4.17.2　其他Python画图程序库 290

D5 章　机器学习 291

5.1　什么是机器学习 291

5.1.1　机器学习的分类 292

5.1.2　机器学习应用的定性示例 292

5.1.3　小结 299

5.2　Scikit-Learn简介 300

5.2.1　Scikit-Learn的数据表示 300

5.2.2　Scikit-Learn的评估器API 302

5.2.3　应用：手写数字探索 309

5.2.4　小结 313

5.3　超参数与模型验证 313

5.3.1　什么是模型验证 314

5.3.2　选择模型 317

5.3.3　学习曲线 322

5.3.4　验证实践：网格搜索 326

5.3.5　小结 327

5.4　特征工程 327

5.4.1　分类特征 327

5.4.2　文本特征 329

5.4.3　图像特征 330

5.4.4　衍生特征 330

5.4.5　缺失值填充 332

5.4.6　特征管道 332

5.5　专题：朴素贝叶斯分类 333

5.5.1　贝叶斯分类 333

5.5.2　高斯朴素贝叶斯 334

5.5.3　多项式朴素贝叶斯 336

5.5.4　朴素贝叶斯的应用场景 339

5.6　专题：线性回归 340

5.6.1　简单线性回归 340

5.6.2　基函数回归 342

5.6.3　正则化 346

5.6.4　案例：预测自行车流量 349

5.7　专题：支持向量机 353

5.7.1　支持向量机的由来 354

5.7.2　支持向量机：边界*大化 355

5.7.3　案例：人脸识别 363

5.7.4　支持向量机总结 366

5.8　专题：决策树与随机森林 367

5.8.1　随机森林的诱因：决策树 367

5.8.2　评估器集成算法：随机森林 371

5.8.3　随机森林回归 373

5.8.4　案例：用随机森林识别手写数字 374

5.8.5　随机森林总结 376

5.9　专题：主成分分析 376

5.9.1　主成分分析简介 377

5.9.2　用PCA作噪音过滤 383

5.9.3　案例：特征脸 385

5.9.4　主成分分析总结 387

5.10　专题：流形学习 388

5.10.1　流形学习：“HELLO” 388

5.10.2　多维标度法（MDS） 389

5.10.3　将MDS用于流形学习 391

5.10.4　非线性嵌入：DMDS失败时 393

5.10.5　非线性流形：局部线性嵌入 395

5.10.6　关于流形方法的一些思考 396

5.10.7　示例：用Isomap 处理人脸数据 397

5.10.8　示例：手写数字的可视化结构 400

5.11　专题：k-means聚类 402

5.11.1　k-means简介 403

5.11.2　k-means算法：期望*大化 404

5.11.3　案例 409

5.12　专题：高斯混合模型 415

5.12.1　高斯混合模型（GMM）为什么会出现：k-means算法

的缺陷 415

5.12.2　一般化E-M：高斯混合模型 417

5.12.3　将GMM用作密度估计 421

5.12.4　示例：用GMM生成新的数据 425

5.13　专题：核密度估计 427

5.13.1　KDE的由来：直方图 428

5.13.2　核密度估计的实际应用 431

5.13.3　示例：球形空间的KDE 433

5.13.4　示例：不是很朴素的贝叶斯 436

5.14　应用：人脸识别管道 439

5.14.1　HOG特征 440

5.14.2　HOG实战：简单人脸识别器 441

5.14.3　注意事项与改进方案 445

5.15　机器学习参考资料 446

5.15.1　Python中的机器学习 446

5.15.2　通用机器学习资源 447

关于作者 448

关于封面 448 显示全部信息

探索宇宙的奥秘：从星辰大海到微观世界 本书将带您踏上一段令人神往的旅程，穿越浩瀚的宇宙，深入理解我们所处世界的运作规律。我们将从宏观的星体运行、星系演化开始，逐步深入到微观的粒子物理，探索物质最基本的构成单元。通过科学的视角和严谨的论证，您将有机会触及物理学的核心奥秘，理解那些驱动宇宙万物生长的基本法则。 第一章：宇宙的尺度与起源 我们首先会从宇宙的尺度入手，感受那令人敬畏的浩瀚。从地球的渺小，到太阳系的广阔，再到银河系的壮丽，乃至整个可观测宇宙的无垠，我们将通过一系列直观的比较和数据，帮助您建立起对宇宙宏观尺度的清晰认识。这不仅仅是数字的堆砌，更是对空间概念的颠覆与重塑。 接着，我们将把目光投向宇宙的起点——大爆炸理论。这不是一个简单的“爆炸”事件，而是宇宙从一个极度炽热、致密的奇点开始，经历急剧膨胀、冷却、物质形成、结构演化的完整过程。我们将深入探讨宇宙微波背景辐射的证据，分析其带来的宇宙早期信息，理解宇宙的年龄、组成和膨胀速率。您将了解到宇宙的“年龄”是如何测算的，以及暗物质和暗能量在宇宙演化中所扮演的关键角色，它们如何塑造了我们今日所见的宇宙格局。 第二章：星辰的生命周期与演化 恒星，作为宇宙中最耀眼的明星，它们如何诞生、如何燃烧、又如何走向生命的终点？我们将详细解析恒星的形成过程，从巨大的分子云塌缩，到原恒星的诞生，再到主序星阶段的核聚变。您将了解不同质量的恒星所经历的截然不同的命运：质量较小的恒星会变成白矮星，而质量巨大的恒星则会以超新星爆发的壮丽形式终结生命，并可能留下中子星或黑洞。 黑洞，这个宇宙中最神秘的存在，我们将深入探讨它的形成机制、独特的性质以及我们如何通过间接证据来探测它们。从事件视界到奇点，我们将揭示黑洞内部的物理规律，并探讨其对周围时空产生的极端影响。您将了解到黑洞并非只是“吞噬一切”的黑暗区域，它们也是宇宙中重要的能量和物质循环的节点。 第三章：星系的形态、结构与演化 从恒星的孤立运行，到成千上万甚至数万亿颗恒星组成的庞大集合——星系，我们将探索这些宇宙巨构的奥秘。我们将分类描述不同形态的星系，如旋涡星系、椭圆星系和不规则星系，并分析它们各自的形成和演化途径。您将了解到星系并非静止不变，它们会相互碰撞、合并，并在引力的作用下形成更大的结构。 我们将深入研究星系中心的超大质量黑洞，了解它们如何与星系的演化相互作用，驱动着星系的成长与变化。此外，我们还将探讨星系团和超星系团等更大尺度的宇宙结构，理解宇宙的“网状”结构是如何形成的，以及暗物质在其中扮演的“骨架”作用。 第四章：量子世界的奇妙 从宏观的宇宙尺度跳跃到微观的量子世界，我们将进入一个与我们日常经验截然不同的领域。我们将从量子力学的基本概念开始，如波粒二象性、不确定性原理和量子叠加。您将了解到电子、光子等微观粒子所展现出的奇特行为，它们既可以像粒子一样拥有明确的位置，又可以像波一样发生干涉和衍射。 我们将深入探讨原子和分子的结构，理解电子是如何在原子轨道上分布的，以及化学键的形成是如何驱动物质多样性的。您将了解到量子力学如何解释物质的化学性质，以及光谱学如何成为我们探测物质组成和状态的重要工具。 第五章：基本粒子与相互作用 在量子世界的深处，我们发现了构成物质的最基本单元——基本粒子。我们将介绍标准模型，这是目前描述基本粒子及其相互作用的最成功的理论框架。您将了解到夸克、轻子、玻色子等粒子的种类，以及传递基本相互作用（如电磁相互作用、弱相互作用和强相互作用）的媒介粒子。 我们将详细解析夸克模型，理解质子和中子的组成，以及强相互作用如何在原子核内部将它们紧密结合在一起。此外，我们还将探讨中微子的奇异性质，以及希格斯玻色子的发现如何为粒子赋予质量。您将了解到，我们所见的物质世界，最终是由这些微小的粒子在各种相互作用下构成的。 第六章：宇宙的终极命运 在对宇宙的起源、演化和基本构成有了深入的理解之后，我们将把目光投向宇宙的未来。我们将探讨几种主要的宇宙终极命运模型，例如“大挤压”、“热寂”和“大撕裂”。这些模型都基于对宇宙膨胀速率、暗能量性质以及物质能量密度的不同预测。 您将了解到，宇宙的未来并非一个确定的结局，它取决于我们目前尚不完全了解的物理规律。通过分析最新的观测数据和理论模型，我们将一起探讨哪种可能性更大，以及人类文明在宇宙的漫长演化中可能扮演的角色。 本书的目标 本书并非一本枯燥的教科书，而是一次思想的探险。我们旨在用清晰易懂的语言，结合生动形象的比喻和引人入胜的实例，带领您走进物理学和宇宙学的世界。我们不追求晦涩的数学推导，而是侧重于概念的理解和逻辑的呈现。希望通过阅读本书，您能够： 建立起宏观与微观相结合的宇宙观： 从星辰大海的浩瀚，到基本粒子的渺小，理解宇宙的多尺度结构。 掌握科学的思维方式： 学习如何通过观察、实验和理论来解释自然现象。 激发对科学的兴趣： 了解宇宙的奥秘，感受科学探索的魅力，并可能因此点燃您对科学研究的热情。 理解我们在宇宙中的位置： 思考人类的存在与宇宙的宏大叙事之间的联系。 无论是初学者还是有一定基础的读者，都能在这本书中找到属于自己的那份惊奇与启迪。让我们一起，在这知识的星空中，寻找那些驱动宇宙运转的星辰。

评分☆☆☆☆☆

如果你是一位对可视化有强烈追求的读者，这本书绝对不会让你失望。它不仅仅是简单地介绍了Matplotlib和Seaborn的基本函数调用，而是深入探讨了如何通过视觉化语言有效地传达数据洞察。作者对于色彩理论在数据可视化中的应用，以及如何设计出既美观又信息密度高的图表，提供了许多极富洞察力的见解。我过去常常做出那些“看起来很复杂但信息量不足”的图表，但这本书教我如何运用诸如分面（Faceting）和主题定制（Theming）等高级技巧，让我的报告瞬间提升了一个档次。它教会我，数据可视化不是为了炫技，而是为了清晰的沟通，这一点至关感人，直接改变了我后续所有的演示文稿制作习惯。

评分☆☆☆☆☆

这本书的配套资源和代码实现质量高到令人难以置信。所有示例代码都可以在线获取，并且是经过精心组织和注释的，这极大地便利了边学边练的过程。我发现很多技术书籍的代码往往存在版本兼容性问题或者组织混乱，但这本书的维护似乎非常到位，每次我尝试运行一个复杂的代码块时，都能立即看到预期的结果，极大地节省了调试环境配置的时间。更重要的是，作者在代码中穿插了许多“最佳实践”的提示，比如如何使用虚拟环境、如何进行高效的内存管理，这些都是纯理论书籍中难以找到的宝贵经验。可以说，这本书不仅是知识的传授者，更像是一位手把手的资深导师，全程陪伴你走过从理论学习到项目部署的每一个关键节点。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在处理时间序列数据和自然语言处理（NLP）的入门部分的处理上，展现出一种难得的老练和前瞻性。对于时间序列，它不仅仅停留在ARIMA模型，还引入了如何利用Pandas的高级时间索引功能进行重采样和特征工程，这在金融数据分析中至关重要。而在NLP方面，它没有直接跳到复杂的深度学习模型，而是扎实地从词袋模型（BoW）和TF-IDF开始，逐步过渡到词嵌入（Word Embeddings）的概念，这使得对NLP有恐惧心理的读者也能平稳过渡。这种循序渐进、层层递进的讲解方式，体现了作者对不同技术栈学习曲线的深刻理解，确保读者在每一步都建立起坚实的地基，而不是空中楼阁。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为数据科学初学者量身定做的敲门砖，内容组织得井井有条，从最基础的Python语法回顾，到Pandas、NumPy这些核心库的深入讲解，都处理得恰到好处。我特别欣赏作者在讲解数据清洗和预处理部分所花费的心思，那部分内容往往是新手最容易迷失的地方，但在这里，每一步操作都有清晰的代码示例和背后的逻辑解释，让我感觉自己不是在死记硬背API，而是在真正学习如何像一个专业人士那样去对待原始数据。特别是关于缺失值处理和异常值检测的章节，提供了多种方法的对比和适用场景的分析，这比那种只介绍单一解决路径的教程要高明得多。读完这部分，我信心大增，感觉终于抓住了数据分析流程的“牛鼻子”，可以放心地将理论知识转化为实际动手能力，准备迎接更复杂的数据挑战了。

评分☆☆☆☆☆

这本书的深度和广度令人印象深刻，绝非市面上那些流于表面的“速成”书籍可比。它在算法理论的讲解上保持了一种微妙的平衡，既没有陷入晦涩的数学推导而让工程人员望而却步，又确保了读者对底层原理有一个扎实的理解。例如，在讨论机器学习模型构建时，作者对偏差-方差权衡的阐述，配上直观的图示和scikit-learn中的实际参数调优，使得原本抽象的概念变得立体而可操作。我尤其喜欢其中关于模型评估指标选择的部分，作者没有简单地罗列准确率、召回率，而是结合具体的业务场景，如医疗诊断或欺诈检测，来论证哪种指标更具指导意义，这种实战导向的思维模式对我启发极大，让我在实际项目中不再盲目套用通用模板。