在谈到Python的一些琐事时，我常常在Python的演讲中展示类似print(5 is 7 - 2, 300 is 302 - 2)的东西。今天，我意识到这个示例在Python3.7中运行时会产生一个(对我来说)意外的结果。
我们知道-5到255之间的数字是在内部缓存的，这也可以在早期的API文档中找到。
is操作符(如docs 中所述)测试对象标识，即它使用id()函数来确定该值，并在值匹配时生成True。
id()函数保证对象在其生存期内返回唯一的常量值(也在docs 中描述)。
所有这些规则都给出了以下结果(正如许多Python程序员所知道的)：
Python 2.7：
>>
浏览 0提问于2019-04-02得票数 7
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如何更改Keras优化器代码
、、、、
我是Keras的新手，所以如果我的问题有点傻，请原谅。我使用默认方法在我的系统中安装了Keras，它工作得很好。我想在Keras中添加一个新的优化器，这样我就可以在model.compile函数下轻松地提到"optimizer = mynewone“。如何更改Keras中的“optimizer.py”代码，并确保更改反映在我的Keras环境中。这是我尝试过的：
假设我在代码中将优化器名称从rmsprop更改为rmsprops，则会得到以下错误：
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmspr
浏览 12提问于2017-02-19得票数 6
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我试图在Theano中模拟一个重复循环：
def method_a(arguments):
...
return result, theano.scan.until(t.eq(a,b))
我遇到了以下奇怪的行为。让b是一个常数。每当a是常量时，一切都会正常工作。但是，当a是标量时，我会得到一个与优化相关的错误：
ERROR (theano.gof.opt): SeqOptimizer apply <theano.gof.opt.EquilibriumOptimizer object at 0x110d0d8d0>
ERROR (theano.gof.opt): Tr
浏览 3提问于2014-06-18得票数 0
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在Python和Matlab上，代码的矢量化版本都相当快。但是，有时我必须使用(for)循环。在这些情况下，Python循环非常慢。为什么是这样呢？
在下面的代码中，很明显，矢量化版本的运行方式是相似的。但Matlab中的for循环版本相当不错，而Python版本则非常慢。
Python代码
import numpy as np
import time
N = 10000000
a = np.random.random(N)
b = np.random.random(N)
#vectorized
start_time = time.time()
c = np.dot(a,b)
print
浏览 0提问于2019-06-28得票数 0
在我的python程序中，我需要树的多个副本。最初，我使用复制模块中的deepcopy，结果发现速度非常慢。然后，我编写自己的代码来复制一棵树，该代码遍历被复制的树，并在被访问的每个节点上创建一个新节点。然后，我多次调用此子例程以获取多个副本。此解决方案比深度复制快得多(大约快40倍)。
解决方案2:然后我想，遍历一棵树需要时间T，进行n次复制，所需的时间是nT；但是如果我为每个被复制的节点创建n个新节点，我只需要遍历被复制的树一次，尽管在每个节点上，您可以复制多个节点。这样会更快吗？结果是:没有太多。
复制操作仍然是我的程序的瓶颈。有没有更快的方法来做到这一点？谢谢!Stats --使用自定
浏览 2提问于2011-09-01得票数 6
我喜欢在几乎所有的事情上都使用python，而且我始终清楚，如果出于某种原因，我要在python代码中找到一个瓶颈(由于python的局限性)，我总是可以使用集成到我的代码中的C脚本。
但是，当我开始阅读关于如何集成python的时。在这篇文章中，作者说：
您可能希望在C或C++中扩展Python的原因有几个，例如：
调用现有库中的函数。
向Python中添加新的内置类型
在代码中优化内部循环
将C++类库公开给Python
在C/C++应用程序中嵌入Python
跟表演没什么关系。因此，我再次问，为了性能起见，将python与c集成是否合理？
浏览 8提问于2009-06-02得票数 3
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import tensorflow as tf
x = tf.constant(1.0)
w = tf.Variable(0.8)
y = w * x
y_ = tf.constant(0.0)
loss = (y - y_)**2
optim = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate=0.025)
grads_and_vars = optim.compute_gradients(loss)
with tf.Session() as sess:
sess.run(tf.global_variables_initializer
浏览 3提问于2017-02-02得票数 2
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当我试图修改Keras中SGD优化器的学习速率参数时，出现了这个错误。我是否遗漏了代码中的某些内容，或者我的Keras没有正确安装？
这是我的代码：
from tensorflow.python.keras.models import Sequential
from tensorflow.python.keras.layers import Dense, Flatten, GlobalAveragePooling2D, Activation
import keras
from keras.optimizers import SGD
model = Sequential()
model.add
浏览 2提问于2018-04-27得票数 57
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我正在从源代码构建Python，它的优点是它将为我的硬件(PGO)进行优化。但我也希望编译第三方软件包，如NumPy或SciPy，以利用英特尔MKL (我有一个Xeon )并优化它们，而不是仅仅通过PIP来安装它们，PIP会下载预编译、“通用”、非优化的代码。
因为我可能会自己编译“很多”包，所以我正在寻找关于如何使这个过程自动化的建议。这样做的“传统”或“标准”方式如下：
1)编译包
2)将该包包含到python (可能使用PIP?)
3)对每个包重复前面的两个步骤。
我打算使用(在Windows 10 x64下)，所以我的问题是：
是否有一种方法可以使用Visual实现这个过程的自动化？，
浏览 0提问于2018-11-16得票数 0
如果我像这样定义一个函数：
def ccid_year(seq):
year, prefix, index, suffix = seq
return year
是否允许Python对其进行优化以使其有效：
def ccid_year(seq):
return seq[0]
我更喜欢编写第一个函数，因为它记录了传入的数据格式，但希望Python能够生成与第二个定义一样有效的代码。
浏览 0提问于2013-02-15得票数 1
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我正在用Python3.2和Pygame制作一个游戏。我已经成功地使用cx_freeze将所有东西打包到一个可执行文件中，并且它运行。很好。唯一的问题是，即使我把-OO setup.py**，的标志传递给，游戏也是在调试模式下编译的。**(我用print语句确认了__debug__确实是True)。
问题是，我的游戏有调试功能，是自动禁用在发布模式。我不想分发我的游戏的调试功能，我也不想把它们从代码中手动删除。
为了简洁起见，我的setup.py是这样缩短的：
from cx_Freeze import setup, Executable
includes = [<some m
浏览 2提问于2013-03-09得票数 3
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我正在编写一个python代码来检索所有参与者，这对于DBpedia和Wikidata来说都是共同的。还获得了一些额外的信息，比如从维基数据中获得的奖项。但它造成了一个错误。我不知道如何纠正这个错误。下面是我的python代码：
from SPARQLWrapper import SPARQLWrapper, JSON
sparql = SPARQLWrapper("https://query.wikidata.org/")
sparql.setQuery("""
PREFIX dbp: <http://dbpedia.org/propert
浏览 1提问于2017-05-20得票数 2
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我正在尝试使用this question和this question as well中详细介绍的RProp优化器来训练模型。 我从this Github repository下载了rprop.py脚本，并将其添加到C:\mini\envs\aiml3\Lib\site-packages\tensorflow_core\python\keras\optimizer_v2上的Keras/tf代码库中。 在我的R脚本(在RStudio中运行)中，我运行以下命令来创建模型： model <- keras_model_sequential() %>%
layer_dense(units
浏览 18提问于2020-07-20得票数 1
我正在尝试将tf.keras与tensorflow中的新AdamW优化器一起使用，并且遇到了一些问题。该代码的玩具版本如下：
from tensorflow.contrib.opt import AdamWOptimizer
from tensorflow.python.keras.optimizers import TFOptimizer
model = Sequential()
model.add(Dense(2, activation="tanh", input_shape=(3,)))
tfopt = AdamWOptimizer(weight_decay=0.1,
浏览 2提问于2018-10-04得票数 3
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我有一个神经网络库的代码
for connection in self.backwardConnections:
self._z += connection.value()
其中connection是cdef class Connection，backwardConnections是连接的python list。
我有两个问题
在Python列表中最快的迭代是什么？(我也可以用典型的for int i in range (len (..))来完成)
如果我放弃python方法，哪种集合类型(例如numpy数组、c++向量等)可以保存我的Connection对象并提高性能？
浏览 2提问于2015-02-06得票数 1
我只是好奇地听到其他人的想法，为什么这段特定的代码在Python3.11中的运行速度可能比Python3.10.6慢。交叉-从 发帖。我是新来的-如果我做错了什么请告诉我。
test.py脚本：
import timeit
from random import random
def run():
for i in range(100):
j = random()
t = timeit.timeit(run, number=1000000)
print(t)
命令：
(base) conda activate python_3_10_6
(python_3_10
浏览 10提问于2022-11-13得票数 3
Python中有没有内置的函数，可以找到满足某些条件(由函数指定)的最佳值？例如，下面的代码：
def argmin(seq, fn):
best = seq[0]; best_score = fn(best)
for x in seq:
x_score = fn(x)
if x_score < best_score:
best, best_score = x, x_score
return best
浏览 0提问于2013-05-04得票数 2
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有关于Python字符串函数是如何在Python中实现的文档吗？
我知道str是一个内置模块，所以它的功能是用C实现的，但它没有代码吗？在Pypy怎么样？根据我到目前为止所读到的，它们已经在Python本身中重新实现了许多内置模块。
示例问题:字符串的拆分方法是如何实现的？(不写我自己的实现)
编辑:我是，而不是，我在寻找用C编写的实现(这是Python/CPython源代码中的默认实现)。
浏览 2提问于2011-11-27得票数 0
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Python编译时优化
、、、、
我很难理解Python编译器有多少是‘优化’。我做了一些测试，例如，考虑这个非常简单的脚本：
def to_optimize():
for i in range(10000):
a = 1
b = 2
c = a + b
print(c)
当我从另一个脚本导入这个函数并拆解它时，我得到：
>>> dis.dis(optimization.to_optimize)
2 0 LOAD_GLOBAL 0 (range)
2 LOAD_CONS
浏览 4提问于2022-09-16得票数 4
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针对PyPy进行优化
、、、
(这是的后续)
我在PyPy下运行了一些Python代码，并希望对其进行优化。
在Python语言中，我会使用statprof或lineprofiler来了解导致速度减慢的确切原因，并尝试解决这些问题。然而，在PyPy中，这两个工具并不能真正报告合理的结果，因为PyPy可能会优化掉一些行。我也不喜欢使用cProfile，因为我发现很难提炼出报告的函数的哪一部分是瓶颈。
有没有人有一些关于如何进行的提示？也许是另一个在PyPy下运行良好的分析器？一般来说，如何为PyPy优化Python代码？
浏览 4提问于2013-06-28得票数 10
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我下载并安装了Python2.7.6 64位Windows发行版(python-2.7.6.amd64.msi)，还下载了源代码(Python-2.7.6.tgz)和PDB符号(python2.7.6.amd64-pdb.zip)，它们都来自，并指定了PDB的位置。
但是，在Visual 2013的Python工具中调试Python代码时，会出现错误，提示符号与源代码不对应：
^什么？我的机器上不存在这个用户！
而且，即使当我找到相应的文件时，调试器在我逐步遍历代码时也会跳过--有时它遵循代码所在的行，有时跳到错误的行。这是典型的，当符号不对应于源代码。
我怎么才
浏览 4提问于2014-05-02得票数 3
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我有一个算法来计算第n个斐波那契数，在Python中它表示为：
def fib(n):
if n == 0:
return 1
if n == 1:
return 1
else:
return fib(n-1) + fib(n-2)
在Haskell中：
fib :: Integer -> Integer
fib 0 = 1
fib 1 = 1
fib n = fib (n-1) + fib (n-2)
我原本期望Haskell的计算速度更快，或者几乎相同的时间，但是如果使用一个大于n=40的数字，python代码的
浏览 0提问于2013-01-25得票数 2
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我最近开始使用Google Cloud Platform，我在Linux环境中的Cloud Shell中运行我的python脚本。
在运行其中一个使用pandas库的脚本时，我遇到了非常令人不快的错误，即：
Traceback (most recent call last):
File "pandas_excercises.py", line 1, in <module>
import pandas as pd
File "/home/dann_frol/.local/lib64/python3.6/site-packages/pan
浏览 0提问于2020-07-07得票数 2
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我目前正在使用C++实现Tensorflow自定义op(用于自定义数据获取器)，以加快我的Tensorflow模型。由于我的Tensorflow模型并不经常使用GPU，所以我相信我可以同时使用多个工作线程来实现最大的性能。
问题是，即使我有足够的工作人员，我的程序并没有使用所有的CPU。在我的开发机器中，它使用了大约90%的用户时间、4%的sys时间以及4个工作线程和tf.ConfigProto(inter_op_parallelism_threads=6)选项(4个物理内核)。
使用更多的工作线程和inter_op_parallelism_threads选项，我的模型运行性能要比以前的配置差
浏览 4提问于2016-10-24得票数 0
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在Python中进行梯度下降的一种方法是自己编写代码。然而，考虑到它在机器学习中有多么流行，我想知道是否有一个Python库可以导入，给我一个梯度下降方法(最好是小批处理梯度下降，因为它通常比批处理和随机梯度下降更好，但是如果我错了，请纠正我)。
我检查了NumPy和SciPy，但什么也找不到。我没有使用TensorFlow的经验，但是浏览了他们的在线API。我找到了tf.train.GradientDescentOptimizer，但是没有参数可以让我选择批处理大小，所以我对它的实际情况非常模糊。
抱歉，如果我听起来天真的话。我学了很多这些东西。
浏览 0提问于2018-05-08得票数 3
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这是一个简单的python语言代码，我想知道变量a的地址：
if __name__ == '__main__':
a = 2
print(a)
print(id(2))
print(id(a))
产出如下：
2
140704200824512
140704200824512
但我不认为变量a的地址是140704200824512。我认为140704200824512是数据2的地址。
如下图所示，红色问号的值是多少？
可能上面的数字是完全错误的，，因为一些文档说这些变量实际上并不存在于python中。它们只是命名空间中的条目。但我仍然不明白的
浏览 8提问于2022-11-04得票数 -1
我想知道是否可以从Python脚本创建一个可执行模块。我需要拥有Python脚本的最高性能和灵活性，而不需要在Python环境中运行。我将使用此代码按需加载用户模块，以定制我的应用程序。
浏览 2提问于2008-10-15得票数 14
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很久以前，我用python (使用标准python库)编写了一个程序。现在，我需要用标准C编写相同的程序，因为该设备缺乏python支持。
请建议我的程序或转换方法，以将python代码转换为C代码。
提前谢谢。
浏览 2提问于2010-08-08得票数 2
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系统信息
windows 10，x64TensorFlow版本: 2.7.0Python版本: 3.9.5Bazel版本: 3.7.2 5.G211/编译器版本:11.2.0<code>G 211</code>
我使用c++在tensorflow上运行一个定制的CNN模型，调用时间为2.5秒，在python上运行的tensorflow模型版本为1.19秒。正如我所知，c++比python更快，那么有什么问题呢？
备注:由于商业原因，我无法给出代码快照.
浏览 3提问于2022-01-30得票数 1
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如果运行以下代码，可以将csv文件转换为所需的格式。
import csv
import json
csvfile = open('/tmp/head.csv', 'r')
jsonfile = open('/tmp/file.json', 'w')
fieldnames = ("user","messageid","destination","col1", "col2", "code1","code2", "
浏览 2提问于2016-08-04得票数 0
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使用bazel test命令运行TensorFlow测试时，我可以看到一些测试由于断言错误(与预期公差略有偏差)而失败，使用-c dbg运行时通过，如下所示：
bazel test -c dbg //tensorflow/python:training_ops_test
然而，这是失败的：
bazel test -c opt //tensorflow/python:training_ops_test
bazel test //tensorflow/python:training_ops_test
因此，根据Bazel，--compilation_mode [-c]可以是fastbuild、db
浏览 13提问于2017-08-03得票数 1
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我正在尝试使用：train = optimizer.minimize(loss)，但标准优化器不能与tf.float64一起使用。因此，我想将我的loss从tf.float64截断为仅tf.float32。
Traceback (most recent call last):
File "q4.py", line 85, in <module>
train = optimizer.minimize(loss)
File "/Library/Python/2.7/site-packages/tensorflow/python/training/
浏览 2提问于2016-03-01得票数 18
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2回答
我不得不使用一些遗留的.pyc模块(没有源代码)，但我也被迫在优化模式(python -O)下使用python :因此，当尝试导入这些模块时，我得到了一个导入错误(因为python查找.py或.pyo文件)。
有没有办法让它也使用pyc模块？或者将.pyc转换为.pyo？
浏览 0提问于2011-02-11得票数 2
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我正在制作Eratosthenes的筛子算法，我成功地处理了一些整数，比如31和13195。所以我要找出600851475143的素数。但是Python说这个整数太大了，不能转换成C ssize_t。
所以这是我的代码。
x = 600851475143
i = 2
tmp_result = list(range(2, x+1))
result = []
while tmp_result:
n = 1
result.append(tmp_result[0])
base = tmp_result[0]
while base*n < x+1:
浏览 0提问于2017-07-02得票数 0
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python中的以下代码需要很长时间才能运行。(我迫不及待地等着节目结束，尽管我的朋友告诉我他花了20分钟。)
但在Java中，同等的代码运行大约需要8秒，而在C中，它需要45秒。
我预计Python会很慢，但不是这么慢，而在我期望比Java更快的C语言中，实际上更慢。JVM是否使用了某种循环展开技术来实现此速度？有没有什么原因让Python变得这么慢？
import time
st=time.time()
for i in xrange(0,100000):
for j in xrange(0,100000):
continue;
print "Time ta
浏览 3提问于2010-07-23得票数 4
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我试图找出做矩阵乘法的最快方法，并尝试了3种不同的方法： 纯python实现:这里没什么好奇怪的。 使用numpy.dot(a，b)实现Numpy 使用Python语言中的ctypes模块与C进行接口。 这是转换为共享库的C代码： 以及调用它的Python代码： 我敢打赌，使用C语言的版本会更快……我就输了！下面是我的基准测试，它似乎表明我做得不正确，或者numpy的速度非常快： 我想要理解为什么numpy版本比ctypes版本更快，我甚至不是在谈论纯粹的Python实现，因为它是很明显的。
浏览 172提问于2012-05-04得票数 58
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我正在IntelliJ中开发Django应用程序。现在，我想分析一下。要查看，如果某些代码运行得比它应该运行的要多，如果某些查询比较慢，.
我所能找到的就是：
存在显示DB配置文件Python探查器(如vmprof)的调试工具的：
我确实安装了vmprof并运行了它。但我的问题是，所有库中的所有代码都显示了，.我在里面找不到我的密码。是否有一种方法可以配置为只显示我的代码？
浏览 8提问于2020-04-17得票数 0
1回答
我认为，由于评估语句很懒，比如：
if True and True (...):
# do something
...should解释器在True and部件之后跳过True and。然而，与编译代码相比，我认为Python解释器不能像显式布尔比较那样优化糟糕的样式，对吗？
if condition == True:
# do something
编译器将对此进行优化并删除== True部件，但是解释器总是必须计算在condition ==部件之后等待的语句，从而在每次执行代码时对== True进行不必要的比较？！
在解释器无法优化代码的情况下，是否存在更多这样的缺陷？我知道最
浏览 1提问于2016-08-03得票数 3
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编写尽可能最短的代码，因为递归太深而导致错误。
python中的示例错误
RecursionError: maximum recursion depth exceeded
C中的示例错误
Segmentation fault
我的Python版本(15个字节)：
def f():f()
f()
浏览 0提问于2020-11-04得票数 -7
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试着理解神经网络
、、
我刚开始编写代码，我被引导开始使用Python，因为它对初学者很好，而且功能非常广泛。我一直在网上看一些教程，介绍如何用Python创建一个神经网络，但是我只是停留在这个例子中。
我看过并编写了教程，其中有学习率和错误阈值，这是常量变量。例如，学习速率= 0.1和错误阈值= 0.1，但是在这个特定的示例中，没有我可以看到的常量学习速率和错误阈值变量。
有人能解释为什么没有使用学习率和错误阈值吗？
浏览 1提问于2018-01-06得票数 1
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Python函数注释和类型提示(和)会导致一些运行时效果吗？
它能让代码变得更快吗？或者减少内存的使用？否则它会使代码变得更慢？
浏览 2提问于2017-01-17得票数 26
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2回答
Python扩展调试
、、、
我正在尝试调试我用C编写的python扩展模块，我使用以下代码对其进行编译：
python setup.py build -g install --user
然后我使用以下命令进行调试：
gdb python
...
b py_node_make
run test.py
它在py_node_make (我定义的函数之一)处中断，但随后我尝试：
(gdb) print node
No symbol "node" in current context.
我尝试调试的函数是：
static Python_node_t* py_node_make(
node_t* no
浏览 0提问于2013-03-07得票数 16
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在jenkins输出中，我得到以下错误。这是个问题，还是可以让它安静下来？
profiling:/opt/Python-3.6.1/Python/structmember.gcda:Cannot open
profiling:/opt/Python-3.6.1/Python/getcompiler.gcda:Cannot open
profiling:/opt/Python-3.6.1/Objects/odictobject.gcda:Cannot open
profiling:/opt/Python-3.6.1/Objects/enumobject.gcda:Cannot open
prof
浏览 2提问于2017-10-30得票数 8
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我和一些朋友正在做一个小的语言竞赛来计算一些神经网络。有的用C语言，有的用fortran，还有我: Python。
代码很简单，只是一串矢量点运算和一个求和之后，应用一个信号函数并返回-1或1(激活与否)。
这样，我们就发送了一堆随机数，并检查(现在只有一个进程)哪种语言做得更快。
我的代码很简单，如下所示：
def sgn(h):
"""Signal function"""
return -1 if h < 0 else 1
def lincomb(A, B):
"""Linear com
浏览 3提问于2018-11-05得票数 4
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我一直在编写一个简单的测试来比较c++在python上的速度改进。我的结果出乎意料，c++几乎和用python编写的程序一样慢。我猜在python函数的循环中有一些东西是使用迭代器或其他什么的。
C++代码
#include <ctime>
#include <chrono>
using namespace std;
using namespace chrono;
void mult(int* a, int b)
{
for (size_t i = 0; i < 100000000; i++)
{
a[i] *= b;
}
浏览 4提问于2022-06-29得票数 -4
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代码复制与性能之间的权衡
、、、
Python是一种动态语言，它提供了多种实现相同特性的方法。这些选项在可读性、可维护性和性能方面可能有所不同。尽管我用Python编写的通常脚本都是一次性的，但我现在有一个项目(学术上的)，它必须具有可读性、可维护性和良好的性能。由于我以前没有使用Python进行过任何严肃的编码，包括任何类型的分析，所以我需要帮助确定上述三个因素之间的平衡。
下面是我正在研究的科学包中的一个模块的代码片段。它是一个具有非常基本的骨架结构的n叉树类.这是在编写时考虑到继承和子类。
注意:在下面的代码中，树和节点是一样的。每棵树都是同一个类树的实例。
class Tree(object):
def __
浏览 1提问于2015-07-28得票数 12
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5回答
我从源tar编译python。一切正常，但测试运行2小时2次。如何绕过这些测试？
0:16:20 [178/405] test_inspect
0:16:26 [179/405] test_int
0:16:27 [180/405] test_int_literal
0:16:27 [181/405] test_io
0:18:18 [182/405] test_ioctl -- test_io passed in 1 min 51 sec
0:18:19 [183/405] test_ipaddress
0:18:22 [184/405] test_isinstance
0:18:23 [1
浏览 16提问于2017-06-22得票数 52
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目前，我正在尝试将一些代码迁移到polars，但注意到了过程中的一些性能差异。
import os, platform, timeit, numpy as np, pandas as pd, polars as pl
data = np.random.rand(100000, 1)
df_pandas = pd.DataFrame(data)
df_polars = pl.DataFrame(data)
def timer(expr):
return round(min(timeit.repeat(expr, repeat=5, number=5)), 8)
print("
浏览 3提问于2022-06-18得票数 1
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考虑下面的代码：
>>> x = "google"
>>> x is "google"
True
>>> x = "google.com"
>>> x is "google.com"
False
>>>
为什么会这样呢？
为了确保上面的正确性，我刚刚在Python 2.5.4、2.6.5、2.7b2、windows上的Python3.1和Linux上的Python2.7b1上进行了测试。
看起来它们都是一致的，所以这是设计出来的。我是不是遗漏
浏览 1提问于2010-05-18得票数 56
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我目前正在比较Python3和C中的两个循环计算，对于Python，我有：
# Python3
t1 = time.process_time()
a = 100234555
b = 22333335
c = 341500
for i in range(1, 10000000001):
a = a - (b % 2)
b = b - (c % 2)
print("Sum is", a+b)
t2 = time.process_time()
print(t2-t1, "Seconds")
在C语言中，我也做了同样的事情：
#include <s
浏览 0提问于2018-09-29得票数 9
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