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  • 道路可达性分析

    2018-12-05 17:06:36
    相信这里面的文档新手都能看得懂,反正我这个菜鸟是看懂了
  • 基于ArcGIS进行可达性分析详解,通过ArcGIS 工具进行数据处理,制作可达性分析图。
  • 文章以北京市六环以内城市公园作为研究对象,运用GIS网络分析法结合道路、建筑、人口等大数据对北京市二环—六环不同环线内城市公园的可达性及其服务状况进行研究.结果表明:(1)整体上,公园步行可达面积比为35.76%,...
  • 交通可达性分析一般应用在城市路网优化、土地利用规划、地段评估、区位分析等方面,可以辅助规划编制。在构建了道路交通模型之后,可以利用ArcGIS计算O-D成本矩阵,通过选择合适的交通可达性模型计算可达性。本资源...
  • 具体思路:通过道路行进成本和地形行进成本,形成总行进成本,然后进行可达性分析 1、道路行进成本文件制作 根据不同道路等级设置不同成本值 道路等级 红线宽度(m) 缓冲区距离(m) ...

    基于GIS的交通可达性分析

    概念:可达性是指城市中的一点到达某一指定地点的便利程度或者是其他地点到该点的交通方便程度

    方法:采用GIS成本距离分析法

    数据:交通路网数据、影像数据(具体分析)、DEM数据、其他统计年鉴数据或者行政界限数据

    具体思路:通过道路行进成本和地形行进成本,形成总行进成本,然后进行可达性分析

    1、道路行进成本文件制作

    根据不同道路等级设置不同成本值

    道路等级

    红线宽度(m)

    缓冲区距离(m)

    成本值

    高速

    60

    30

    6

    国道

    30

    15

    10

    省道

    24

    12

    12

    市区道路

    12

    6

    20

    2、地形行进成本文件

    地形包含坡度和地形起伏度,根据不同的坡度和地形起伏度设置不同成本值,最终得到总的地形行进成本值

    3、制作总行成本文件,将道路成本和地形行进成本进行合并得到总的行进成本

    4、利用GIS空间分析工具中的成本距离分析方法,求得周边郊区到中心城区的可达性

     

     

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  • 基于交通数据的可达性分析

    千次阅读 2017-03-11 20:30:01
    该例以城市治安卡口过车数据为依据,进行数据清洗和处理,形成整个城市交通网治安卡点间的可达性矩阵,基于此可进行进一步的城市交通状态分析.   处理流程: Hadoop:处理原始过车数据,形成以单个车辆时间序列顺序...

    业务场景:交通流中车辆的行驶轨迹可以用来描述城市交通网中某两点间的可达性.该例以城市治安卡口过车数据为依据,进行数据清洗和处理,形成整个城市交通网治安卡点间的可达性矩阵,基于此可进行进一步的城市交通状态分析.

     

    处理流程:

    Hadoop:处理原始过车数据,形成以单个车辆时间序列顺序生成的数据流示例[(kkid1,1)(kkid2)…],该过程中需要对数据的合法性进行检查主要体现在排除A-A的情况,排除A-B 间隔很大的情况,此处需要提供一份完整的卡口ID集合,如没有可使用独立的MR程序生成一份.

    Spark:加载Hadoop生成的数据,基于定点集合,边集借助Spark的Graph框架构建图模型.进而生成城市治安卡口点位间的可达性矩阵.

     

    Hadoop流程:

    CarGraphEdge.java ,MR驱动器,此处借用Hadoop提供的Tool,ToolRunner工具类简化命令行方式运行作业.

    public class CarGraphEdge extends Configuredimplements Tool {
    
             publicstatic final String GRANULARITY = "GRANULARITY";
    
             publicint run(String[] args) throws Exception {
    
                       Pathinput = new Path(args[0]);
    
                       Pathoutput = new Path(args[1]);
    
                       Configurationconf = new Configuration();
    
                       if(args.length >= 3) {
    
                                conf.set(CarGraphEdge.GRANULARITY,args[3]);
    
                       }
    
                       Jobjob = Job.getInstance(conf, "CAR_GRAPH_EDGE");
    
                       job.setJarByClass(cn.com.zjf.MR_04.CarGraphEdge.class);
    
                       job.setInputFormatClass(CombineTextInputFormat.class);
    
                       job.setMapperClass(GraphMapper.class);
    
                       job.setCombinerClass(GraphConbine.class);
    
                       job.setReducerClass(GraphReduce.class);
    
                       //数据分区
    
                       job.setPartitionerClass(GraphPartion.class);
    
                       //数据分组这里没有必要
    
                       //job.setCombinerKeyGroupingComparatorClass(GraphComparator.class);
    
                       job.setMapOutputKeyClass(GrapOrderMap.class);
    
                       job.setMapOutputValueClass(GraphValue.class);
    
                       job.setOutputKeyClass(NullWritable.class);
    
                       job.setOutputValueClass(NullWritable.class);
    
                       FileSystemfs = FileSystem.get(conf);
    
                       //预处理文件 .只读取写完毕的文件 .writed结尾 .只读取文件大小大于0的文件
    
                      {
    
                                FileStatuschilds[] = fs.globStatus(input, new PathFilter() {
    
                                         publicboolean accept(Path path) {
    
                                                   if(path.toString().endsWith(".writed")) {
    
                                                            returntrue;
    
                                                   }
    
                                                   returnfalse;
    
                                         }
    
                                });
    
                                Pathtemp = null;
    
                                for(FileStatus file : childs) {
    
                                         temp= new Path(file.getPath().toString().replaceAll(".writed",""));
    
                                         if(fs.listStatus(temp)[0].getLen() > 0) {
    
                                                   CombineTextInputFormat.addInputPath(job,temp);
    
                                         }
    
                                }
    
                       }
    
                       CombineTextInputFormat.setMaxInputSplitSize(job,67108864);
    
     
    
                       if(fs.exists(output)) {
    
                                fs.delete(output,true);
    
                       }
    
                       FileOutputFormat.setOutputPath(job,output);
    
                       if(!job.waitForCompletion(true))
    
                                return0;
    
     
    
                       return-1;
    
             }
    
             publicstatic void main(String[] args) throws Exception {
    
                       ToolRunner.run(newCarGraphEdge(), args);
    
             }
    
    }


    GrapOrderMap.java 组合键,用于对以车辆数据分区的分区内数据按时间序列排序

    // 组合键定义
    
    class GrapOrderMap implements Writable,WritableComparable<GrapOrderMap> {
    
             privateText carPlate;
    
             privateLong day;
    
     
    
             publicLong getDay() {
    
                       returnday;
    
             }
    
     
    
             publicvoid setDay(Long day) {
    
                       this.day= day;
    
             }
    
     
    
             publicGrapOrderMap() {
    
                       carPlate= new Text();
    
                       day= 0L;
    
             }
    
     
    
             publicGrapOrderMap(Text carPlate, Long day) {
    
                       super();
    
                       this.carPlate= carPlate;
    
                       this.day= day;
    
             }
    
     
    
             publicint compareTo(GrapOrderMap co) {
    
                       intcompareValue = this.carPlate.compareTo(co.carPlate);
    
                       //相等
    
                       if(compareValue == 0) {
    
                                compareValue= this.day.compareTo(co.day);
    
                       }
    
                       returncompareValue;
    
             }
    
     
    
             publicvoid write(DataOutput out) throws IOException {
    
                       this.carPlate.write(out);
    
                       out.writeLong(day);
    
             }
    
     
    
             publicvoid readFields(DataInput in) throws IOException {
    
                       this.carPlate.readFields(in);
    
                       day= in.readLong();
    
             }
    
     
    
             publicText getCarPlate() {
    
                       returncarPlate;
    
             }
    
     
    
             publicvoid setCarPlate(Text carPlate) {
    
                       this.carPlate= carPlate;
    
             }
    
     
    
             @Override
    
             publicString toString() {
    
                       return"CarOrder [carPlate=" + carPlate + ", day=" + day +"]";
    
             }
    
    }


    GraphValue.java 组合Value,由于在Reduce过程中需要对时间序列的数据进行时间粒度清洗,没条数据都应该携带原始的过车时间,组合键中的时间值仅仅用来排序.

    class GraphValue implements Writable,Comparable<GraphValue> {
    
     
    
             privateString kkid;
    
             privateLong time;
    
     
    
             publicGraphValue() {
    
                       kkid= "";
    
                       time= 0L;
    
             }
    
     
    
             publicGraphValue(String kkid, Long time) {
    
                       this.kkid= kkid;
    
                       this.time= time;
    
             }
    
     
    
             publicvoid write(DataOutput out) throws IOException {
    
                       out.writeUTF(kkid);
    
                       out.writeLong(time);
    
             }
    
     
    
             publicvoid readFields(DataInput in) throws IOException {
    
                       kkid= in.readUTF();
    
                       time= in.readLong();
    
             }
    
     
    
             publicString getKkid() {
    
                       returnkkid;
    
             }
    
     
    
             publicvoid setKkid(String kkid) {
    
                       this.kkid= kkid;
    
             }
    
     
    
             publicLong getTime() {
    
                       returntime;
    
             }
    
     
    
             publicvoid setTime(Long time) {
    
                       this.time= time;
    
             }
    
     
    
             publicint compareTo(GraphValue o) {
    
                       returnthis.kkid.compareTo(o.getKkid());
    
             }
    
     
    
             @Override
    
             publicString toString() {
    
                       return"GraphValue [kkid=" + kkid + ", time=" + time +"]";
    
             }
    
    }
    
    GraphPartion.java ,分区函数,数据按车牌进行分区.这里有一个疑问,城市车辆多则近百万意味着数据分区数会很多,暂时未考虑分区数过多可能会带来的负面影响.
    
    class GraphPartion extendsPartitioner<GrapOrderMap, GraphValue> {
    
             @Override
    
             publicint getPartition(GrapOrderMap key, GraphValue value, int numPartitions) {
    
                       returnkey.getCarPlate().hashCode() % numPartitions;
    
             }
    
    }


    GraphConbine.java ,Combine 函数,在Mapper端进行数据预处理操作,这里主要处理掉时间序列上出现的点位,进行点位去重

    // 数据去重
    
    class GraphConbine extends Reducer<GrapOrderMap,GraphValue, GrapOrderMap, GraphValue> {
    
             @Override
    
             protectedvoid setup(Reducer<GrapOrderMap, GraphValue, GrapOrderMap,GraphValue>.Context context)
    
                                throwsIOException, InterruptedException {
    
             }
    
     
    
             @Override
    
             protectedvoid reduce(GrapOrderMap key, Iterable<GraphValue> values,
    
                                Reducer<GrapOrderMap,GraphValue, GrapOrderMap, GraphValue>.Context context)
    
                                throwsIOException, InterruptedException {
    
                       //去除连续空间
    
                       List<GraphValue>graphValues = new ArrayList<GraphValue>();
    
                       for(GraphValue value : values) {
    
                                graphValues.add(newGraphValue(value.getKkid(), value.getTime()));
    
                       }
    
                       GraphValuepre = null;
    
                       for(GraphValue value : graphValues) {
    
                                if(pre == null) {
    
                                         pre= value;
    
                                         //纠正时间
    
                                         key.setDay(value.getTime());
    
                                         context.write(key,value);
    
                                         continue;
    
                                }
    
                                //不相同输出
    
                                if(!pre.getKkid().equals(value.getKkid())) {
    
                                         context.write(key,value);
    
                                }
    
                                //must
    
                                pre.setKkid(value.getKkid());
    
                                pre.setTime(value.getTime());
    
                       }
    
             }
    
    }


    GraphReduce.java ,由于数据原始数据集可能跨度比较大,如造成上班时间出现的最后一个点位和下午下班的出现的第一个点位的可达性应该去掉,Reduce阶段主要进行时间粒度的清洗,粒度由MR框架传入,最后输出格式: (开始点位_结束点位  1) 此处1标识出现一次. 出现的次数在Spark构建图过程中用来标识该点位的车流量

    // 时间粒度清洗
    
    class GraphReduce extends Reducer<GrapOrderMap,GraphValue, NullWritable, Text> {
    
             privateInteger granularity;
    
             privateQueue<GraphValue> queue = null;
    
     
    
             @Override
    
             protectedvoid setup(Reducer<GrapOrderMap, GraphValue, NullWritable, Text>.Contextcontext)
    
                                throwsIOException, InterruptedException {
    
                       queue= new ArrayBlockingQueue<GraphValue>(2);
    
                       granularity= context.getConfiguration().getInt(CarGraphEdge.GRANULARITY, 30);
    
             }
    
     
    
             @Override
    
             protectedvoid reduce(GrapOrderMap key, Iterable<GraphValue> values,
    
                                Reducer<GrapOrderMap,GraphValue, NullWritable, Text>.Context context)
    
                                throwsIOException, InterruptedException {
    
     
    
                       GraphValuetemp = null;
    
                       for(GraphValue gh : values) {
    
                                queue.add(newGraphValue(gh.getKkid(), gh.getTime()));
    
                                if(queue.size() >= 2) {
    
                                         //重复节点
    
                                         if(queue.peek().getKkid().equals(gh.getKkid())) {
    
                                                   queue.poll();
    
                                         }else {
    
                                                   //粒度清洗超过N分钟无效
    
                                                   temp= queue.poll();
    
                                                   if(queue.peek().getTime() - temp.getTime() < 1000 * 60 * granularity) {
    
                                                            context.write(NullWritable.get(),
    
                                                                               newText(temp.getKkid() + "_" + queue.peek().getKkid() +"\t1"));
    
                                                   }
    
                                         }
    
                                         while(queue.size() > 1) {
    
                                                   queue.poll();
    
                                         }
    
                                }
    
                       }
    
             }
    
    }


    SPARK阶段: 加载定点集合,加载边集合,对边集合预处理,使用Spark图处理框架构建图对象,此处主要体现点位间的可达性,其它算法后续章节将逐渐体现,学习中,具体见代码注释

    App.scala

    . object App extends App {
    
     
    
      val conf =new SparkConf
    
     conf.setAppName("TVC_GRAPH").setMaster("local[4]")
    
      val sc = newSparkContext(conf)
    
      //点集
    
      val vertices= sc.textFile("hdfs://host218:8020/zjf/output6/part-r-00000",3).filter { item => !item.equals("") &&item.matches("[0-9]+?") }.map { item => (item.toLong, item) }
    
      //边集
    
      val edges =sc.textFile("hdfs://host218:8020/zjf/output7/part-r-00000", 3).filter{ item => !item.equals("") &&item.matches("[0-9]+?_[0-9]+?\t[0-9]+?") }.map { item =>
    
        {
    
          val args1= item.split("\t");
    
          val args2= args1(0).split("_");
    
         ((args2(0).toLong, args2(1).toLong), 1)
    
        }
    
     }.reduceByKey((it1, it2) => it1 + it2).map(item =>Edge(item._1._1, item._1._2, item._2))
    
      // 构建图
    
      val graph:Graph[String, Int] = Graph(vertices, edges, "")
    
      val maxCount= graph.edges.reduce((item1, item2) => {
    
        if(item1.attr > item2.attr) { item1 } else { item2 }
    
      })
    
      //顶点数组
    
      val ss =vertices.map(item => { item._1 }).collect();
    
      //边元组
    
      val zz =edges.map { item => (item.srcId.toLong, item.dstId.toLong) }.collect()
    
      var arrs =Array.ofDim[Long](ss.length, ss.length);
    
      for (i <-0 until ss.length) {
    
        for (j <-0 until ss.length) {
    
          if(zz.exists(item => item._1 == ss(i) && item._2 == ss(j))) {
    
           arrs(i)(j) = 1;
    
          }
    
        }
    
      }
    
      /*交通流可达性矩阵*/
    
      ss.foreach {item => print("\t" + item) }
    
      println()
    
      for (i <-0 until ss.length) {
    
        print(ss(i)+ "\t")
    
        for (j<- 0 until ss.length) {
    
         print(arrs(i)(j) + "\t")
    
        }
    
        println()
    
      }
    
    }


    可达性矩阵运算结果(部分):

    点位id

    1001

    1003

    1004

    1006

    1007

    1008

    1009

    1010

    1001

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

     

    1003

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

     

    1004

    0

    0

    0

    0

    1

    0

    1

    0

     

    1006

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

     

    1007

    0

    0

    1

    0

    0

    0

    1

    0

     

    1008

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

    0

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

    展开全文
  • 从数据获取到交通可达性分析【全流程】

    千次阅读 多人点赞 2021-04-01 20:03:29
    嗨咯各位小伙伴们,小编又来跟大家分享GIS干货啦!今天呢,我们一起探讨一下ArcGIS中基于最小阻抗的交通可达性的完整流程,当然这个教程在其他许多公众号里都比较常见,所以今天小编会从数据获...

    嗨咯各位小伙伴们,小编又来跟大家分享GIS干货啦!

    今天呢,我们一起探讨一下ArcGIS中基于最小阻抗的交通可达性的完整流程,当然这个教程在其他许多公众号里都比较常见,所以今天小编会从数据获取、数据处理、构建交通网络、计算交通可达性等几个方面出发,将交通可达性分析整个流程从无到有的跟大家一一落实。好啦,接下来就跟小编一起进入正题吧!

    我们知道,交通可达性分析已经比较成熟应用于城市问题研究,

    首先分享一个下载路网数据的网站www.openstreetmap.org。

    1.路网数据获取。

    路网的获取方式有很多种,比如全国基础地理信息库、各种下载数据的软件、osm网站等。那我们就以OSM路网为例,先看看怎么下载吧!首先,打开osm官网,搜索我们想要的地区,比如长沙,页面会自动跳转到长沙范围。

    然后点击导出,选择手动框选区域,我们以五一广场周边作为研究区域(注意:这种下载方式不适合过大范围的选择,如需大范围的下载可选择下载镜像文件,在左侧边栏下面有几种方式可以选择),点击导出即可,数据会以osm的格式保存在本地。

    2.ArcGIS加载osm文件。

    从osm官网下载下来的文件是osm格式的,ArcGIS不支持怎么办?这时我们需要用到一个插件——ArcGIS editor for OSM(插件的下载链接我会附在文章后面,安装也很简单,一搜就有)。这里我们先用这个工具将osm数据加载进来,设置好目标文件名(放在默认地理数据库就行),系统会自动帮我们以shp格式保存下来,此过程比较慢,不是卡,需要耐心等待一会儿。

      可以看见,点线面都被加载进来啦,接下来我们需要把道路提取出来用于构建交通网络,直接按属性选择,然后根据我们分析目标选择需要的道路,右键图层导出数据即可。

    3.构建交通路网

    前几步主要介绍了怎样从osm网站下载数据并在ArcGIS中加载出来,进而提取出我们需要的道路网。那么这一步就是正式进入交通可达性分析的流程啦,首先我们先进行构建交通网络。

    a.基础数据导入。

    在工作文件夹中新建一个个人地理数据库“交通网络”,在“交通网络”下新建一个要素数据集“路网”,将之前整理好的道路导入到“路网”中(一定要记得先投影)。

    b.基础数据编辑及检查

    将数据库中的道路加载进来,打开编辑器,开始编辑,右键“道路”打开属性表,按属性选择道路类型为主要道路,下拉编辑器菜单选择合并,按照相同的步骤将其他同类型的道路一一合并。

    全部合并后,将所有要素选中,打开高级编辑工具,点击打断相交线将要素在交点处打断,这是构建交通网络的需要,然后在编辑器中点击保存并停止编辑。

    c.拓扑检查

    在“路网”要素数据集中新建一个拓扑,按照提示一直往下走,直到设置拓扑规则的步骤,按照图中所示添加规则,设置完成后验证拓扑。

    出现错误的地方,用“修剪”、“延伸”等工具进行修正,在验证拓扑直到没有错误即可构建交通路网。最终结果如图所示,路网中间已经没有拓扑错误,只有道路尽头存在悬挂点。

    d.设置道路属性

    右键道路属性,添加一个新字段“Drivetime”代表车行时间(分钟),打开道路属性表。利用字段计算器计算车行时间,公式为Drivetime=shape_length/1000。这里表示车行速度60公里每小时下的车行时间。当然每种类型的道路的车行时间不同,大家可以尝试。本文就假定是60公里每小时吧~

    e.新建交通网络

    右键“路网”数据集,新建网络数据集,按照提示往下点,依次设置路口转弯、连通性、高程建模、通行成本等属性,注意的是为网络制定通行成本的时候选择Drivetime为默认字段。即可完成一个简单的交通网络的构建。构建好的交通网络包括节点和边两种要素。

    4.交通可达性计算

    这里的交通可达性主要是区域各位置至其他任意位置的交通便捷程度,这里我们利用最小阻抗的可达性分析。我们继续吧~

    a.新建OD成本矩阵

    首先启动网络分析工具(Network Analyst),下拉工具条菜单选择新建OD成本矩阵,加载起始点和目的地点,在这里我们默认将所有路口的交点设置为起始点和目的地点,设置好后点击工具条上的求解按钮。

    b.计算可达性

    打开od线的属性表可以看见,起始点、目的地点和车行时间是我们想看见的,接下来需要计算起始点的可达性。

    右键点击“OriginID”,选择汇总,勾选“total_minutes”的总和选项,意思就是按照“OriginID”分类汇总车行时间,汇总方法是求和。最终生成可达性计算表。

    将生成的可达性计算表添加到地图中显示,打开表格,添加一个新的字段“可达性”,利用字段计算器输入公式可达性=[Sum_Total_] /( [Cnt_Origin] -1),即可求解成功。

    c.可视化

    将可达性表连接到起始点上,右键起始点,选择连接,按照图中提示进行设置即可。

    右键起始点,选择属性,切换到符号系统中,对可达性进行分级显示,选择一个自己喜欢的色带,即可。

    在工具中找到反距离权重插值工具,按照图中提示进行参数设置,其他的暂时先默认就行啦,点击确定生成可达性空间分布图。

       最后再通过一系列地图整饬进行制图表达就完成啦,最后给大家看看效果图~~~

        好啦,今天的内容到这里就结束啦,如果小伙伴们在实验过程中有什么地方遇到问题可以加小编提问,小编将竭力为您解答,我们下期见哦,后台回复【osm】领取插件链接点个赞呗!

    展开全文
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    ArcGIS下的多节点可达性分析

    最近一直在帮麻老师做可达性矩阵的生成,问题本身的解决并没有什么特别的地方,不过解决的过程倒是值得总结一下,可以为以后ArcGIS下自定义的空间分析过程做个借鉴。

    一个道路网络的可达性矩阵,就是使用所有城市节点两两之间最短路径的通行时间构建而成的。因此问题的关键就归结于多节点之间的最短耗时路径选择。使用ArcGIS的NetWork扩展模块可以进行最短路径的生成,但似乎一次只能进行一组点对之间的路径生成。虽然也可以通过手动重复操作完成上述问题,但是当节点增加时,手动的劳动量也将呈级数增加,所以在多节点下这样的过程似乎是不切实际的。

    顺便说一下,使用network扩展模块,需要现在tools下的extension菜单进行注册。而默认安装下,arctoolbox中也没有network工具箱,同样需要在ArcToolbox下右键添加进来。

    言归正传,将一下解决的过程。既然ArcGIS自身提供的extension或toolbox功能不能解决问题,自然就想到通过建立自定义的model进行解决。在ArcToolbox中右键新建工具箱,再在工具箱中右键新建model,将network toolbox中必要的模块拖拽进来,生成如下过程。此过程同样可以解决上述一组点对之间的最短耗时路径。



    下面需要做的就是将上述过程循环起来。但是不幸的是,Model builder中似乎并未提供循
    环功能。通过查找,发现循环过程只能通过ArcToolbox下的脚本方法实现。解决的过程ms突
    然卡在这里,但是幸好在model builder下提供了model向脚本的转换输出功能,于是很自然
    的,file-export-脚本-python。

    下面是ArcGIS生成的对应脚本文件
    http://lilybbs.net/file/T/toolbar/model.py

    对这个文件只需稍微改动一下,就可以实现循环了~
    http://lilybbs.net/file/T/toolbar/written.py

    【总结一下】
    ArcGIS自9.0起,提供了很好的扩展功能,用户可以通过脚本实现复杂的空间分析功能,但
    是白手起家的写脚本对于大多数人来说并不是一件容易的事情。上述过程提供了一种通过建
    立model间接生成脚本的思路,应该说不涉及循环等操作的空间分析甚至可以直接model一下
    就可以展现出来。在这种情况下,仅仅需要了解脚本的基本语法,就可以轻松的撰写你自己
    所需要的脚本了。

    转载于:https://www.cnblogs.com/columbus2/archive/2007/08/02/840348.html

    展开全文
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