Python课程中实际项目案例分析

以实际项目开发过程教学,让编程学习变得更简单

项目式教学方式分析



       学习软件开发课程,最终的目标就是开发软件项目,基于IT课程的学习特点, 项目式教学才能让学猿更好更全面的掌握技术,也能让学到的技术更实用。 学习猿地采用多个项目贯穿式教学,每个课程关联的技术点很多, 在有限的时间内很难讲解全面,而通过项目植入到课程中,就可以赛选出实际应用的知识点重点讲解。 另外,通过项目功能模块应用的技术反推出来的知识点,能让学猿更容易理解知识点的应用,达到学以致用的目的, 又可以举一反三,可以快速提高。也可以通过项目实战挖掘课程中没有讲到的新知识点, 扩展一下应用的知识面。

       大多数有丰富经验的程序员拥有自己的私人开发库,可以让程序猿在开发新项目时使用大约30%的重用代码来开发软件, 课程中的多个不同类型的项目也可以为学猿积累自己的私人开发代码库。

       另外,教学中的项目应用和实际商业项目还是有一些区别的,首先,并不是项目越大、需求越复杂越好, 因为用大项目教学让学员感觉很混乱,达不到学习的目标,有可能起到反作用。其次,教学项目使用的都是学员比较常见的类型项目,这样的项目需求不需要讲解学猿也很清除业务,能直接联想到开始步骤上, 就可以把精力都放在功能实现上。还有就是在教学项目中不会去实现商业项目中所有的功能, 而是会去简化功能和业务流程, 去除重复的功能模块, 同时也会在项目中应到一些反例代码,为了讲解不同的知识点的应用。 而教学项目和商业项目相同的地方也很多, 比如在软件工程方面的软件开发流程、开发工具使用、代码管理、团队合作,以及与客户沟通等方面是一致的。 当然,教学项目也有一些超过商业项目的地方,例如在具体的一些项目模块基础上,会设想多情况扩展开发下去,为让学员接触到更多的知识点。

       学员在项目阶段学习时,不仅只为实现表面的功能, 一定要做到像素级别的还原, 只有问题考虑周全, 注重每个细节,反复实验, 才能在项目开发课程中得到全面的提高。

项目一 网上购物系统



       在电子商务业内,电子商城系统开发已经不是新鲜事,开发电子商城系统是每个电商系统提供商必备技术。 Web技术开发的发展迅速促使了电子商城的普及,越发多的传统商家前继后赴地投入互联网电子商城系统的使用,以此获取便利以及更大的利润。

项目背景:

       随着因特网的的迅速发展,电子商务的兴起,以现代信息化为依托的商务模式已经成为一种必然的趋势, 网上购物必将成为主要的消费模式,本系统开发的网上购物网站正是迎合了这种发展,网上购物是一种具有具有交互功能的商业信息系统, 随着信息网络技术的飞速发展,许多商户与消费者之间实现电子商务已经成为可能,各商户也已经认识到电子商务平台不仅可以拓宽营销渠道,而且对提升品牌形象等方面都有重要的意义。

项目目标:

       项目特色1、采用前后端分离的技术 2、使用最热门的Django REST framework +VUE技术实现 3、采用数据库读写分离技术 4、使用FastDFS实现商品图片数据的存储 5、可掌握支付相关业务的实现 6、可掌握搜索相关技术的使用

项目功能:

       1、浏览商品:包括按用户的需求俩分类浏览,搜索等。 2、购买商品:包括用户选择商品了需要使用到购物车,以及订单等。 3、用户信息管理:当用户注册了帐号后,可以对自己的个人信息进行查询,修改等功能。 4、活动商品:当遇到节假日的时候,我们适当的对商品进行打折处理,以便更能吸引消费者前来购物。 5、用户级别:消费者在进行注册,及已有的用户购物达到一定的程度是,可以让该用户享受更优惠的待遇。 6、后台关系:在这里,麦多电商系统主要设置了几个模块,管理员模块,可以对商品及其他用户设置权限及其他相关操作,用户管理模块,以及商品管理模块。


项目涉及技术点:

       1、采用前后端分离的技术 2、使用最热门的Django REST framework +VUE技术实现 3、采用数据库读写分离技术 4、使用FastDFS实现商品图片数据的存储 5、可掌握支付相关业务的实现 6、可掌握搜索相关技术的使用


前端页面
  • - HTML5
  • - CSS3
  • - VUE
采用当前流行的前后端分离式开发技术,涉及RESTFul API基础知识和Vue项目结构分析,解决了技术开发单一的痛点,拥有超前的技术融合技能,让你在开发的领域比别人技高一筹!
后端Python框架
  • - Django
  • - 自定义API
Django是一个开放源代码的Web应用框架,由Python写成。采用了MVT的框架模式,即模型M,视图V和模版T
数据库
  • - MySQL
  • - FastDFS
FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括:文件存储、文件同步、文件访问(文件上传、文件下载)等,解决了大容量存储和负载均衡的问题。
开发环境配置
  • - Linux
  • - Nignx
用Python语言开发的站点使用的Web服务器主要有Nginx、Apache以及淘宝的Tengine。

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目上线:

       项目测试完毕没有Bug之后,需要做两件事情,一是将代码通过FTP工具上传到云空间,二是将数据库数据导出,并通过工具导入到空间对应到数据库中,完成这两件事之后,我们就可以通过域名访问我们的网站了。效果图如下:



项目二 新闻资讯系统



       在随着移动时代的发展,移动设备的演化,用户需求逐渐增多,用户使用产品场景碎片化、多样化。个性化订阅、碎片化、场景化、内容聚合等形式已经成为新闻客户端的发展趋势。

项目背景:

       在路上、公交车、地铁上、晚上睡前,早上醒后,吃饭时,上班休息过程,上洗手间等碎片化时间,这也衍生出了用户离线阅读等的需求。如何在短时间内满足用户以上这些需求成为新闻应用需要考虑的问题。

项目目标:

       从需求层面上来说,用户除了了解最新资讯的需求外,在移动端衍生出了娱乐、社交、分享、个性化等的需求。用户浏览新闻的目的有了解时事、 增加谈资、打发时间、关注自己喜欢的领域、工作等,那么从本质上分析,用户其实是在满足自己娱乐、生活消遣、荣誉感、社交、归属感、求知等的需求。

项目功能:

       新闻发布系统是新闻媒体或者自媒体推送实时新闻,让其他用户或者游客阅读的网站。主要实现功能:前台开放式的展示新闻列表,允许所有用户、游客浏览, 提供游客的登录注册功能,个人中心用户可以对自己文章、评论的管理,增加文章等功能;后台实现管理员管理所有文章、评论的删除、修改、编辑功能,实现对用户的强制下线,删除用户等功能。 这个项目是一款汇集科技资讯、技术文章和问答交流的用户移动终端产品。头条提供用户移动App端、自媒体PC Web端和系统MIS PC Web端三大应用,让用户轻松获取最新资讯,发布资讯文章。 对接推荐系统,收集埋点数据、获取推荐结果;对接AI系统,提供聊天机器人通讯平台。


项目涉及技术点:

       1、使用Flask-RESTful实现REST API 2、灵活使用SQLAlchemy的数据库ORM解决方案 3、采用企业的Gitflow工作流开发 4、采用企业级的缓存方案 5、使用gRPC与推荐系统和AI系统对接 6、采用Elasticsearch搜索引擎7、使用socket.io实现即时通讯 8、使用APScheduler实现定时任务 9、使用RabbitMQ消息队列 10、引入极验行为验证


Flask-RESTful 使用Flask-RESTful实现REST API
SQLAlchemy 灵活使用SQLAlchemy的数据库ORM解决方案
Gitflow 采用企业的Gitflow工作流开发
gRPC 使用gRPC与推荐系统和AI系统对接
Elasticsearch 采用Elasticsearch搜索引擎
socket.io 使用socket.io实现即时通讯
APScheduler 使用APScheduler实现定时任务
RabbitMQ 使用RabbitMQ消息队列

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目上线:

       项目测试完毕没有Bug之后,需要做两件事情,一是将代码通过FTP工具上传到云空间,二是将数据库数据导出,并通过工具导入到空间对应到数据库中,完成这两件事之后,我们就可以通过域名访问我们的网站了。效果图如下:



项目三 内容推荐系统



       传统的需求收集方式多是做一些调研,如用户访谈、问卷调查、焦点小组、现场调研等。虽说这是直面用户很好的方式,但是也存在一些局限性, 如样本不够多,投入时间人力成本大,访谈环境对受访者的影响从而影响调研结果的真实性等等。而近几年大数据的发展,让我们对于用户的需求收集开始有了一个更方便,更有效, 更准确的方式。说明白些,大数据就是通过海量的,多元形式的数据根据某些规则,某些算法提取有用的或是想要得到的信息,从而来分析总结用户的需求。 而将这件事情做到极致并且最后应用起来,且最后帮助直接提高业绩的便是‘推荐系统’。

项目背景:

       推荐系统就是模拟销售人员帮助客户完成购买过程,个性化推荐是根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品, 从而最后提高转化率。推荐系统的主要任务就是联系用户和物品,解决信息过载的问题。典型的生活场景,你在使用各类购物型app时, 在首页上必定有‘猜你喜欢’,将推荐做到非常极致的‘今日头条’,都是非常典型的例子。他能知道用户需要什么,所以才能抓住用户,然后让用户依赖自己的产品,拼的就是比别的产品更懂你。

项目目标:

       用户行为数据在网站上或者在客户端上最简单的存在形式就是日志,现在市面上有很多研究用户埋点的产品, 也做得非常成熟了,像growingio、百度统计、talikingdata等,来帮助大家记录各家app或者各大网站的用户行为数据。而得到这部分数据以后, 你能看出用户的需求吗?举一个典型的例子,电商网站上的购物车,这是一种最简单的方式能看出来用户最近需要什么,正在买什么,当然往更深一个层次看, 能分析出哪些商品会同时出现在购物车中,继而分析产品的关联度问题。最著名的例子就是啤酒喝尿布的例子,这是数据挖掘的经典案例。有一位超市人员发现很多人会同时购买啤酒和尿布, 他们认为妇女在家照顾孩子,叫丈夫去买尿布,然后丈夫买了尿布以后,会顺便给自己买瓶啤酒,于是超市调整了货架,将这两个看似不相干的物品放在了一起,结果都大大提高了这两种物品的销售量。 这个例子说明很多看似没有规律的东西,都可能存在一定的规律,而个性化推荐的算法任务就是通过计算机大量的计算去发现这些规律,从而找到用户的需求, 继而给到产品设计时客观的指导,甚至从数据上能指导产品的方向。我们拿到了用户的行为轨迹数据,再依赖一定的算法自然也能找到用户使用我们产品的规律,从而更懂用户。

项目功能:

       项目简介头条推荐系统建立在海量用户与海量文章之上,使用Lambda架构整合实时计算和离线计算,借助分布式环境提升计算能力; 使用Flume收集用户的点击、浏览、收藏等行为,建立用户画像和文章画像,并存储于HDFS集群;通过离线Spark SQL计算建立HIVE特征中心, 存储到HBase集群;通过ALS、LR、Wide Deep等机器学习与深度学习、推荐算法进行智能推荐,达到千人千面的用户推荐效果。


项目涉及技术点:

       1、ABTest实验平台 2、用户反馈收集 3、实时计算平台 4、离线计算分析平台 5、召回算法模型 6、排序算法模型 7、用户画像建模 8、文章画像建模 9、基于Lambda大数据架构进行数据处理


Lambda 使用Lambda架构整合实时计算和离线计算
Flume 使用Flume收集用户的点击、浏览、收藏等行为,建立用户画像和文章画像
ALS、LR、Wide Deep 通过ALS、LR、Wide Deep等机器学习与深度学习、推荐算法进行智能推荐,达到千人千面的用户推荐效果。
Spark SQL 通过离线Spark SQL计算建立HIVE特征中心,存储到HBase集群

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目四 分布式爬虫系统



       大型门户网站和大型婚恋网站积累了海量信息,提取有用的价值,应用于数据挖掘、海量数据分析、市场分析(包括热点资讯、 关键词点击、舆情分析、全国婚恋市场、个人信息分析等情况),掌握爬虫技术显得尤为重要。

项目背景:

       广度优先策略是指在抓取过程中,在完成当前层次的搜索后,才进行下一层次的搜索。 该算法的设计和实现相对简单。在目前为覆盖尽可能多的网页,一般使用广度优先搜索方法。也有很多研究将广度优先搜索策略应用于聚焦爬虫中。 其基本思想是认为与初始URL在一定链接距离内的网页具有主题相关性的概率很大。 另外一种方法是将广度优先搜索与网页过滤技术结合使用,先用广度优先搜索策略抓取网页, 再将其中无关的网页过滤掉。这些方法的缺点在于,随着抓取网页的增多,大量的无关网页将被下载并过滤,算法的效率将变低。

项目目标:

       提供网页爬取、内容分类、内容下载、图形分析等设计。

项目功能:

       ①将给定的初始URL加入到URL等待队列。   ②创建爬虫线程,启动爬虫线程   ③每个爬虫线程从URL等待队列中取得任务URL。然后根据URL下载网页,然后解析网页,获取超链接URs。如果获取到的URL为相对地址, 需要转换为绝对地址,然后淘汰外URLs,错误URLs或者不能解析的URL地址。再判断这些URL是否已经被下载到,如果没有则加入到URL等待队列。       ④继续执行步骤③,直到结束条件停止。


项目涉及技术点:

       1、Python 多线程爬虫及其机制 2、使用Python、requests等网络模块 3、使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模块进行数据提取 4、XPath语法规则和各CSS Selector的使用 5、使用Selenium+Chrome实施动态HTML抓取 6、掌握Scrapy框架,以及编写各类中间件 7、掌握scrapy-redis分布式框架,了解各组件工作机制


Python Python 多线程爬虫及其机制,使用Python、requests等网络模块
数据提取 使用Python lxml、BeautifulSoup、re、json模块进行数据提取
动态HTML抓取 XPath语法规则和各CSS Selector的使用、使用Selenium+Chrome实施动态HTML抓取
爬虫框架 使用Scrapy框架,以及编写各类中间件,使用crapy-redis分布式框架各组件工作机制

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目上线:

       项目测试完毕没有Bug之后,需要做两件事情,一是将代码通过FTP工具上传到云空间,二是将数据库数据导出,并通过工具导入到空间对应到数据库中,完成这两件事之后,我们就可以通过域名访问我们的网站了。效果图如下:


项目五 数据分析系统



       今世界对信息技术的依赖程度日益加深,每天都会产生和存储海量的数据。数据的来源多种多样——自动检测系统、 传感器和科学仪器等。不知你有没有意识到,你每次从银行取钱、买东西、写博客、发微博等也会产生新的数据。

项目背景:

       数据实际上不同于信息,至少在形式上不一样。对于没有任何形式可言的字节流,除了其数量、用此和发送的时间外,其他一无所知, 一眼看上去,很难理解其本质。信息实际上是对数据集进行处理,从中提炼出可用于其他场合的结论,也就是说,它是对数据进行处理后得到的结果。 从原始数据中抽取信息的过程叫做数据分析。

项目目标:

       数据分析的目的正是抽取不易推断的信息,而一旦理解了这些信息, 就能够对产生数据的系统的运行机制进行研究,从而对系统可能的响应和演变作出预测。 数据分析最初用作数据保护,现已发展成为数据建模的方法论,从而完成了到一门真正学科的蜕变。模型实际上是指将所研究的系统转化为数学形式。 一旦建立数学或者逻辑模型,对系统的响应能做出不同精度的预测,我们就可以预测在给定输入的情况下,系统会给出怎样的输出。 这样看来,数据分析的目标不止于建模,更重要的是其预测能力。

项目功能:

       一个自动量化交易系统,主要用户策略分析以及回测。通过高质量的预处理金融数据, 分析数据中的因子,使用机器学习算法实现自动化策略产生,并且使用策略相关指标达到回测的能力,最后能够进行模拟交易。该平台能够实现自动进行策略分析完成交易。


项目涉及技术点:

       1、历史数据、实时数据 2、股票、期货数据指标 3、多因子模型 4、量化交易策略5、回测框架 6、交易框架


numpy库 NumPy库是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多。NumPy的学习对于数据分析、数据建模、机器学习具有重要的意义。
pandas库 pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。 pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。
数据分析绘图 绘图是数据分析的重要工具和任务之一。本课程通过基于matplotlib的pandas绘图,讲解常见的线图、直方图、柱状图、散点图、饼图等的画法。
Jupyter Notebook Jupyter Notebook是一个数据分析和编写代码的好工具,本质是一个 Web 应用程序,便于创建和共享程序文档,支持实时代码,数学方程,可视化和markdown。 用途包括:数据清理和转换,数值模拟,统计建模,机器学习等等。Jupyter Notebook最大的好处就是所见所得,可以在浏览器上编辑代码。
Scikit-learn机器学习 Scikit-learn是python最有名的专门面向机器学习机器学习包,在数据量不是过大的情况下,可以解决大部分问题。 我们的课程将详细讲解Scikit-learn的基本功能中的三大部分:分类、回归、聚类,同时在讲解案例过程中着重模型选择的问题。

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目上线:

       项目测试完毕没有Bug之后,需要做两件事情,一是将代码通过FTP工具上传到云空间,二是将数据库数据导出,并通过工具导入到空间对应到数据库中,完成这两件事之后,我们就可以通过域名访问我们的网站了。效果图如下:


项目六 人工制能系统



       随着技术和市场的高歌猛进,人工智能正成为数据、服务、产品接入人类生活的重要入口。聊天机器人的演变与发展让它慢慢融入人们的日常生活, 从手机上的虚拟助理到实际在线客服,聊天机器人的发展之路不算短。随着聊天机器人的商业发展的基础要素日趋成熟,生态系统逐步建立,以Google开发聊天机器人App——Google Allo, 微软推出了Chat Bot聊天机器人,丰田明年将发售迷你聊天机器人“KIROBO MINI”为代表,越来越多的企业开始入局聊天机器人。

项目背景:

       在20世纪60年代中期,计算机科学家Joseph Weizenbaum发明了第一个chatbot(聊天机器人)——Eliza。Eliza通过使用模式匹配和替代方法来模拟对话, 呈现出程序能更理解人们问题的假象,暂时性地让一个真正的人类认为他们正在和另一个人聊天。 在这之后有多种不同用途的机器人被开发出来,其中一个有代表性的聊天机器人系统是ALICE。ALICE产生于1995年,在2000年、2001年和2004年三次获奖, 随ALICE一同发布的AIML(Artificial Intelligence Markup Language)被广泛应用。ALIC之后相继有多种使用机器学习技术的聊天机器人问世,微软小冰,AppleSiri,百度度秘等等。 现在的聊天机器人能够理解人们所说的内容,一般是基于NLP(自然语言处理)为书面或口头用语设定特定语义。此外,很多聊天机器人使用专业系统软件, 即模仿人类专家进行决策,提取一小部分信息来回答问题。 随着深度学习的兴起和AlphaGo对于深度学习的成功应用,聊天机器人又有了新的技术手段,一些聊天机器人厂商已经开始尝试应用深度学习技术。 相信在不远的未来,更多的聊天机器人将会采用深度学习方法,接入海量数据,来预测问题进而对宽泛的主题做出快速响应,以能够及时提出回答相关问题。

项目目标:

       项目实现智能聊天机器人,使用了自然语言处理的技术,实现人机对话。实现的是一个类似智能客服的系统,实现了闲聊功能和问答功能,在App上提供了入口,能够和机器人闲聊和编程相关的问题。

项目功能:

       1、接受用户的输入 2、对输入内容进行预处理和特征提取 3、使用分类方法判断用户输入的内容 4、如果意图为闲聊,调用闲聊的模型返回结果 5、如果意图为提问,调用问答模型返回结果


项目涉及技术点:

       Python实现人工智能语言还是很灵活的, 有多种方式实现, 应用的库也比较多, 这个项目使用多种方式, 实现多个版本的语言机器人产品, 可以进行对比, 选择一种在工作中进行应用。


Python aiml库 AIML全名为Artificial Intelligence Markup Language(人工智能标记语言),是一种创建自然语言软件代理的XML语言, 是由RichardS. Wallace 博士和Alicebot开源软件组织于1995-2000年间发明创造的。AIML是一种为了匹配模式和确定响应而进行规则定义的 XML 格式。
百度语音的API 语音功能全部使用的是百度语音的API,聊天回复这里使用的是图灵机器人
AI Chatbot框架 IKY是一个内置于Python中的AI动力对话对话界面。 使用IKY,很容易创建自然语言会话场景,无需编码工作。 平滑的UI使得轻松创建和训练机器人的对话,并且随着从与人们的对话中学习而不断变得更聪明。 IKY可以通过将API与该平台集成在您所选择的任何渠道(如Messenger,Slack等)上。

项目测试:

       在完成代码开发之后,需要对代码进行功能测试,按照功能图一个一个的进行测试,如果功能出现异常,则第一时间进行问题修复,然后重新开始新一轮的测试,因为代码变动很可能导致原来已经测试的功能出现异常。


项目上线:

       这里只是简单的实现了自己提出的功能,还有可以完善的地方,比如语音唤醒,还有语音输入是空白的时候,自动处理,而不是程序异常结束。效果图如下:


项目式教学额外的收获



       通过课程中多个项目的植入讲解,除了可以收获技术和项目代码之外,更能收获软件工程方面的知识,和讲师经验的分享。可以直接获得项目的管理,其中涉及团队协作,项目代码管理,项目进度管理,开发团队的维护和管理。 除此之外还可以了解到如何进行客户沟通,以及整个项目的开发流程,宏观认识项目。 这些项目中贯穿了项目工程内容,涉及代码管理、团队协作、项目流程、客户沟通以及相关工具的使用。

代码管理
  • - Git安装
  • - 代码时光机
  • - 多人合作
  • - 分支特性
  • - 远程仓库
Git是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。 其中很多的特性相较于svn,cvs更加的强大,特别是分支特性,更好的维护产品代码,保证代码的健壮性。
团队协作
  • - 文档管理
  • - 设计图管理
  • - 团队人员分工
  • - 员工沟通技巧X
团队协作是团队运作非常重要的一个环节,直接影响整个项目能否顺利完成。其中还包括员工的沟通,考核已经后续的升职加薪。
项目开发流程
  • - 原型制作
  • - 设计图制作
  • - 数据库设计
  • - 框架开发
  • - 软件测试
  • - 上线部署流程
了解整个项目的开发流程对开发人员有着非常重要的意义,开发人员可以在宏观角度来认识项目,并提高和其他部门之间的配合,为后续的升职加薪做好准备。
客户沟通
  • - 客户沟通
客户是公司生存的经济来源,与客户的沟通显得至关重要,企业技术总监亲自讲述与客户沟通的那些事。

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