數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品很重要，但是這方面的人才卻很稀缺。本篇文章作者結(jié)合自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)驗，介紹了數(shù)據(jù)探索平臺設(shè)計——“CheckStyle”。

在產(chǎn)品的龐大家族中，有一類很重要的產(chǎn)品，他就是工具產(chǎn)品，工具產(chǎn)品具備強服務(wù)性，并且使用場景時效性極強，高效便捷的工具極大的方便了我們的生活。

隨著大數(shù)據(jù)時代的帶來，在工具產(chǎn)品中又衍生出了數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品，隨著數(shù)據(jù)的增長，數(shù)據(jù)的價值也亟待我們?nèi)ネ诰?，各大公司正在積極挖掘數(shù)據(jù)價值，并組建自己的數(shù)據(jù)團(tuán)隊，包括數(shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理、數(shù)據(jù)工程師等等。

在這樣的契機(jī)下，數(shù)據(jù)探索平臺應(yīng)運而生，作為一款數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品，數(shù)據(jù)探索平臺核心功能便是數(shù)據(jù)開放和探索，支持?jǐn)?shù)據(jù)分析師、數(shù)據(jù)科學(xué)家和數(shù)據(jù)工程師等數(shù)據(jù)團(tuán)隊成員和咨詢、BD等業(yè)務(wù)團(tuán)隊成員，用他們習(xí)慣和擅長的工具，協(xié)同進(jìn)行數(shù)據(jù)科學(xué)項目。

數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品很重要，與此同時，這方面的人才卻很稀缺。

數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品經(jīng)理不僅僅要求傳統(tǒng)產(chǎn)品經(jīng)理的基本能力，還對技術(shù)背景和大數(shù)據(jù)架構(gòu)有一定要求，這里我們不妨看一下業(yè)界領(lǐng)先數(shù)據(jù)產(chǎn)品阿里云對數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理的要求：

阿里云-高級數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理

級別：P7\P8
地點：北京、杭州均可

負(fù)責(zé)ApsaraDB數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品設(shè)計，ApsaraDB數(shù)據(jù)庫服務(wù)是阿里云核心的數(shù)據(jù)類的產(chǎn)品，是阿里云最為重要的PASS平臺之一。
工作內(nèi)容：
1. 完成市場調(diào)研與競爭對手分析，準(zhǔn)確定義數(shù)據(jù)庫/大數(shù)據(jù)具有市場競爭力的產(chǎn)品
2. 規(guī)劃產(chǎn)品的生命周期和交付形態(tài)，對項目結(jié)果負(fù)責(zé)
3. 關(guān)注用戶體驗負(fù)責(zé)，產(chǎn)出安全、穩(wěn)定、易用的產(chǎn)品
4. 組織研發(fā)、測試、運維、運營的高效溝通
5. 支持業(yè)務(wù)團(tuán)隊完成營收目標(biāo)

要求：
1. 計算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域（CS）學(xué)士或碩士學(xué)位
2. 對大數(shù)據(jù)架構(gòu)基本了解，有一定的大數(shù)據(jù)架構(gòu)經(jīng)驗
3. 了解以下Hadoop\Spark\HBase\MongoDB\Redis優(yōu)先
4. 了解數(shù)據(jù)庫基本理論、大數(shù)據(jù)基本理論、云計算
5. 程序員/DBA出身優(yōu)先
6. 了解大數(shù)據(jù)方案優(yōu)先

在我們平時閱讀的文章中，也會看大數(shù)據(jù)技術(shù)相關(guān)文章：

類似于《Hadoop架構(gòu)原理》以便于了解我們數(shù)據(jù)探索平臺底層數(shù)據(jù)存儲架構(gòu)，從而更好的做數(shù)據(jù)開放和探索。

類似于《為什么Jupyter是數(shù)據(jù)科學(xué)家們實戰(zhàn)工具的首選？》以便于了解我們數(shù)據(jù)探索平臺用戶的日常工作，以更好的迭代產(chǎn)品，讓科學(xué)家們用起來更順暢。

數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品很重要，數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品人才很稀缺，自然，數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品文章也很少。

基于此，結(jié)合自己的數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)驗，簡單談一下數(shù)據(jù)探索平臺設(shè)計中的一個Feature，“CheckStyle”，和大家探討，希望起到拋磚引玉的效果。

本文核心觀點：

因為用戶編寫的代碼可能存在質(zhì)量差、性能低、不規(guī)范、語法錯誤等問題。CheckStyle將使用我們TD的規(guī)則庫，通過平臺和流程來保障代碼質(zhì)量，希望能盡早、盡快、無感解決故障隱患，以節(jié)約時間，提高效率，降低出錯率。

短期內(nèi)會通過代碼樣例，API半自動化實現(xiàn)，結(jié)合實踐不斷完善規(guī)則庫形成閉環(huán)，最終實現(xiàn)自動優(yōu)化。

同時在一定程度也可以提升用戶的技能，這也是平臺“自動化”的重要一步。

設(shè)計前的小故事

為什么想到設(shè)計“CheckStyle”這個Feature呢？

主要是昨天和一位數(shù)據(jù)分析師同學(xué)閑聊，聽到她隨口吐槽一件工作中的小事，見微知著，聊一下數(shù)據(jù)探索中的“CheckStyle”需求，和大家一起探討哈。

對話大意：

“最近咋樣?。俊笔÷訬個字。

進(jìn)入正題：

分析師：“實習(xí)生寫的SQL真是令人痛心，一堆錯。”

權(quán)：“一堆錯？規(guī)范問題？語法問題？業(yè)務(wù)問題？性能問題？或者，都有？”

分析師：“都有，畢竟是實習(xí)生。”

果斷先diss她幾句，招人時咋不想清楚，有經(jīng)驗的好一點，沒經(jīng)驗的就要做好培養(yǎng)的準(zhǔn)備，而且必然是一段時間細(xì)致的培養(yǎng)，答復(fù)，雖然她也做了準(zhǔn)備，但確實需要時間。

權(quán)：“那你現(xiàn)在咋辦？”

分析師：“能咋辦，遇到問題解決問題，一個個看唄！”

權(quán)：“那個人力量有限啊，你時間有限，而且我們也只能說熟練使用SQL，不能說精通，大多數(shù)場景能搞定，遇到一些問題也需要查，這種事最好交給機(jī)器做，產(chǎn)品化?！?/p>

分析師：“有意思，說說看?！?/p>

權(quán)：“我想想，寫篇文章總結(jié)一下，大家一起探討吧！”

對話基本結(jié)束。

一段簡短的對話，一件工作中的常見的小事，但可以挖掘的點很多。

下面說一下我的想法，“CheckStyle”。

一、“CheckStyle”是什么？

1. 背景

工作中類似的問題太多了，用戶編寫的代碼可能存在質(zhì)量差、性能低、不規(guī)范、語法錯誤等問題。

這里的用戶包括：咨詢、分析師、工程師、科學(xué)家等。

這里的代碼包括：SQL、Python、Scala、R等。（SQL、Python、Scala、R皆為編程語言）

2. 具體場景

這么一說大家感受可能不深。

我們再來看幾個鮮活的例子，看一線中的具體場景：

1. 前段時間一位數(shù)據(jù)科學(xué)家同學(xué)因為輸出數(shù)據(jù)集目錄命名不規(guī)范，導(dǎo)致和DSS的時間分區(qū)功能沖突。

數(shù)據(jù)科學(xué)家在我們印象中已經(jīng)比較專業(yè)了，但依然有可能發(fā)生偏差。

其實“是人就可能會出錯”，因此需要相應(yīng)的規(guī)則和流程來約束，減少出錯率。

2. 前天看到一篇Python性能提升的文章，大意如下：

Python 是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的首選編程語言，它易于使用，也有很多出色的庫來幫助你更快處理數(shù)據(jù)。但當(dāng)我們面臨大量數(shù)據(jù)時，一些問題就會顯現(xiàn)，因為在這樣的量級上，工作進(jìn)程中加入任何額外的計算都需要時刻注意保持效率。

在默認(rèn)情況下，Python程序是單個進(jìn)程，使用單 CPU 核心執(zhí)行。而大多數(shù)當(dāng)代機(jī)器學(xué)習(xí)硬件都至少搭載了雙核處理器。

這意味著如果沒有進(jìn)行優(yōu)化，在數(shù)據(jù)預(yù)處理的時候會出現(xiàn)「一核有難九核圍觀」的情況，超過 50% 的算力都會被浪費。在當(dāng)前四核處理器（英特爾酷睿i5）和6核處理器（英特爾酷睿i7）大行其道的時候，這種情況會變得更加明顯。

幸運的是，Python庫中內(nèi)建了一些隱藏的特性，可以讓我們充分利用所有CPU核心的能力。通過使用Python的concurrent.futures模塊，我們只需要3行代碼就可以讓一個普通的程序轉(zhuǎn)換成適用于多核處理器并行處理的程序。

測例是將1000張圖片被傳遞到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前將其調(diào)整為600×600像素分辨率的形式。

優(yōu)化前在酷睿 i7-8700k 6核CPU上，運行時間為7.9864秒，在這樣高端CPU上，這種速度讓人難以接受，優(yōu)化后運行時間降到1.14265秒，速度提升了近6倍！

看完之后確實是拍手稱快，又get了一項新技能，使用Python的concurrent.futures模塊做性能優(yōu)化，節(jié)約時間，提升效率。

同時想到之前我想落地線下消費標(biāo)簽使用的一份poiid數(shù)據(jù)集，代碼早早的寫好，然而排隊等待集群資源運行就等了1天。

查了一下原因，也沒有大任務(wù)阻塞集群，確實是大家的任務(wù)很多，一個接一個。

3. 解決問題

想要解決，從供需兩端考慮：

• 供給端，擴(kuò)展集群資源，這個我們正在做，升級到新集群。
• 需求端，大家任務(wù)多，集群資源有限，必然存在矛盾，這時可以評估任務(wù)的優(yōu)先級，保證緊急任務(wù)優(yōu)先處理，另一方面，總體任務(wù)數(shù)量和順序優(yōu)化后，我們也可以對單個任務(wù)的運行時間和效率進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化代碼，做性能提升，從而提升整體運行效率。

要想優(yōu)化代碼，做性能提升：

• 會對用戶有更高的技能要求，督促用戶自我提高，在這方面TDU有也相關(guān)技能課幫助提高，但畢竟術(shù)業(yè)有專攻，是不是應(yīng)該降低用戶的技術(shù)門檻，讓其更專注于在具體業(yè)務(wù)和場景中探索數(shù)據(jù)價值。
• 學(xué)習(xí)需要時間，且學(xué)無止境，不建議讓用戶承載過多的負(fù)擔(dān)。

因此，代碼性能提升我可能更傾向于平臺側(cè)智能管理，平臺自動優(yōu)化提升性能，并info給用戶相關(guān)建議，感興趣的用戶可以參考info自我提升，進(jìn)一步學(xué)習(xí)并反饋規(guī)則給TD規(guī)則庫，形成閉環(huán)不斷優(yōu)化。

不感興趣的用戶可以直接忽略優(yōu)化info專注業(yè)務(wù)，平臺自動優(yōu)化運行，做到無感體驗，不知不覺中提升整個集群任務(wù)的運行效率。

4. 未來趨勢

未來趨勢也應(yīng)該是朝“自動化”方向走。

現(xiàn)在我們Data ATM數(shù)據(jù)提取平臺的運行機(jī)制類似，前端展示極簡的界面，用戶拖過簡單拖拽完成任務(wù)的輸入輸出，后端是將用戶選擇的模塊轉(zhuǎn)化為SQL在提交到GP網(wǎng)關(guān)（Greenplum數(shù)據(jù)庫）。

即降低用戶的技術(shù)門檻，讓其更專注于在具體業(yè)務(wù)和場景中探索數(shù)據(jù)價值。

以計算2018年9月APP活躍設(shè)備數(shù)統(tǒng)計為例：

在用戶操作層面，用戶可以感知的就是簡單拖拽活躍設(shè)備和篩選設(shè)備統(tǒng)計兩個功能模塊，然后選擇時間2018-09，僅此而已，完成數(shù)據(jù)提取。

大大降低用戶的操作門檻，這也是我們數(shù)據(jù)提取平臺的初衷，讓業(yè)務(wù)人員（銷售、咨詢等）在不懂SQL等語言時也能通過簡單拖拽完成數(shù)據(jù)提取，讓其更專注于在具體業(yè)務(wù)和場景中探索數(shù)據(jù)價值。

數(shù)據(jù)提取平臺，作為一款數(shù)據(jù)產(chǎn)品，簡單易用的背后是什么？

還是看這個例子：

作業(yè)轉(zhuǎn)化為SQL語句，然后提交到GP網(wǎng)關(guān)，SQL語句大致如下：

我們做了什么？

1. 模塊的封裝，對應(yīng)底層數(shù)據(jù)集，如活躍設(shè)備模塊對應(yīng)device_app_active系列數(shù)據(jù)集；
2. 選項的封裝，對應(yīng)底層數(shù)據(jù)集相應(yīng)字段，如2018-09時間對應(yīng)數(shù)據(jù)集的monthid；
3. 作業(yè)的封裝，將作業(yè)所有條件轉(zhuǎn)化為SQL語句；
4. UDF（User Defined Function，用戶自定義函數(shù)）的定義，復(fù)雜操作通過UDF實現(xiàn)并優(yōu)化；
5. 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的定義，使用Bitmap，大大提升計算效率；
6. 數(shù)據(jù)庫選型，使用GP，提升整體效率。
7. ……

好的工具，真正讓用戶易用，易用背后的邏輯我們沉淀，我們做的多，用戶想的少。用戶專注于數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，讓業(yè)務(wù)方和工具平臺都發(fā)揮最大的價值。

發(fā)生上述這些問題，有些可能是初出茅廬不諳世事的實習(xí)生，無經(jīng)驗，技能上的短板、未養(yǎng)成好的規(guī)范，也可能是現(xiàn)在玩轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)，熟練SQL的高級數(shù)據(jù)分析師，畢竟學(xué)海無涯，技能上的盲點永遠(yuǎn)存在。

還可能是用戶有相關(guān)經(jīng)驗，但就是百密一疏，或者寫代碼一時隨意， 最終結(jié)果將會因為一人疏忽造成整個集群任務(wù)隊列效率低下，或者之后運用時出現(xiàn)意想不到的錯誤。

相關(guān)問題還是需要嚴(yán)格的約束，從平臺和流程層面管控。

將數(shù)據(jù)探索任務(wù)中遇到的各種問題整理后，結(jié)合開源規(guī)范，一起作為我們TD的規(guī)則庫。

綜上在此嚴(yán)格定義一下CheckStyle：

CheckStyle將使用我們TD的規(guī)則庫，通過平臺和流程來保障代碼質(zhì)量，希望能盡早、盡快、無感解決故障隱患，以節(jié)約時間，提高效率，降低出錯率。

短期內(nèi)會通過代碼樣例，API半自動化實現(xiàn)，結(jié)合實踐不斷完善規(guī)則庫形成閉環(huán)，最終實現(xiàn)自動優(yōu)化。

二、為什么要做“CheckStyle”？

在說完什么是CheckStyle后，再來說為什么要做CheckStyle就很清晰了。

1. 動力

因為用戶編寫的代碼可能存在質(zhì)量差、性能低、不規(guī)范、語法錯誤等問題，通過CheckStyle可以盡早、盡快、無感解決故障隱患，以節(jié)約時間，提高效率，降低出錯率。

同時在一定程度也可以提升用戶的技能，完善我們TD規(guī)則庫。

這也是平臺“自動化”的重要一步。

2. 阻力

代碼樣例的梳理和準(zhǔn)備。

規(guī)則庫的制定，包括常見問題和開源規(guī)范的梳理。

產(chǎn)品研發(fā)側(cè)的設(shè)計和研發(fā)，DataCloud已經(jīng)停止迭代，綜合考慮DSS需求池和研發(fā)資源的現(xiàn)狀，現(xiàn)在有支持新集群等緊急需求在做，本需求相對而言優(yōu)先級低一些，可以后續(xù)排期考慮。具體研發(fā)細(xì)節(jié)可以一起討論。

三、怎么做“CheckStyle”？

我們不妨參考借鑒一下同行，挑選國內(nèi)外的兩款優(yōu)秀競品，這里選擇國外的Dataiku DSS和國內(nèi)的阿里云數(shù)加：

1. Dataiku DSS 實踐

Dataiku DSS還處于一個相對早期的狀態(tài)，在“CheckStyle”這一塊的實踐主要是Validate和code samples：

1. Validate功能會檢查查詢語法錯誤和Schema的一致性問題。
2. code samples功能則是插入代碼樣例，供用戶參考編輯。

2. 阿里云數(shù)加 實踐

我和阿里云的同學(xué)們溝通過，確實是踩過了很多坑，在推廣過程中碰到大量的SQL優(yōu)化問題，我們的結(jié)論也一致，無論是通過培訓(xùn)還是其他方式，其實都遠(yuǎn)沒有系統(tǒng)固化規(guī)則更好，用系統(tǒng)流程化的方式解決問題是平臺能夠規(guī)?；暮诵囊?。

數(shù)加也確實走在行業(yè)的前列，基于IntelliJ IDEA開發(fā)插件MaxCompute Studio，MaxCompute 編譯器是新一代的SQL引擎，顯著提升了SQL語言編譯過程的易用性與語言的表達(dá)能力。

定制化開發(fā)，更加靈活，功能強大。

本篇主要介紹以下兩點：

（a）MaxCompute Studio會對代碼進(jìn)行靜態(tài)編譯檢查并給出修改建議，同時有計算健康分體系，提交有錯誤的腳本會被扣計算健康分，導(dǎo)致以后提交任務(wù)的優(yōu)先級被下調(diào)。

（b）使用MaxCompute SQL，規(guī)范代碼，預(yù)防預(yù)期外的錯誤，并對代碼運算效率進(jìn)行優(yōu)化。

2.1 MaxCompute Studio

如上圖，靜態(tài)編譯發(fā)現(xiàn)第一個 insert 語句中的UDF wm_concat函數(shù)參數(shù)錯誤。

如上圖，鼠標(biāo)停止在錯誤或者警告上，會直接提示具體錯誤或者警告信息。如果不修改錯誤，直接提交，會被 MaxCompute Studio 阻攔。

修改完畢后，再次提交，便可以順暢運行。

2.2 MaxCompute SQL

基于SQL，使用MaxCompute SQL，規(guī)范代碼，預(yù)防預(yù)期外的錯誤，并對代碼運算效率進(jìn)行優(yōu)化：

（a）代碼規(guī)范，如別名，即子查詢必須要有別名。建議查詢都帶別名。

（b）預(yù)防預(yù)期外的錯誤，如精度問題，Double 類型因為存在精度問題，不建議在關(guān)聯(lián)時候進(jìn)行直接等號關(guān)聯(lián)兩個 Double 字段。一個比較推薦的做法是把兩個數(shù)做下減法，如果差距小于一個預(yù)設(shè)的值就認(rèn)為是相同，比如 abs(a1- a2) < 0.000000001。

（c）代碼優(yōu)化，如分區(qū)裁剪，對分區(qū)列指定過濾條件，使得 SQL 執(zhí)行時只用讀取表的部分分區(qū)數(shù)據(jù)，避免全表掃描引起的數(shù)據(jù)錯誤及資源浪費。

3. TD 實踐

具體落地可以先從SQL語言及相關(guān)用戶入手，后期視情況慢慢推廣：

1. 代碼樣例的準(zhǔn)備，結(jié)合日常工作中的常見作業(yè)，總結(jié)提煉幾套常見的代碼樣例和常用語法。

2. 規(guī)則庫的制定，包括常見問題和開源規(guī)范的梳理，目前規(guī)則可以分為以下幾類：

（1）語法類規(guī)則，如類方法的歸屬問題，主要由編譯器處理；

（2）規(guī)范類規(guī)則，如表、目錄的命名規(guī)范，注釋等，不斷總結(jié)+借鑒開源規(guī)范；

（3）質(zhì)量類規(guī)則，如參數(shù)檢查、分母0、NULL值等，不斷總結(jié)+借鑒開源規(guī)范；

（4）性能類規(guī)則，如并行計算、分區(qū)、重復(fù)計算、大表裁剪等，不斷總結(jié)+借鑒開源規(guī)范；

（5）其他規(guī)則。

3. 產(chǎn)品研發(fā)側(cè)的設(shè)計和研發(fā)，整體流程：

（1）平臺側(cè)配置好規(guī)則庫；

（2）用戶提交代碼后，結(jié)合規(guī)則庫進(jìn)行校驗；

（2.1）平臺可以自動化處理重要缺陷，顯示相關(guān)info，任務(wù)提交運行；

（2.1.1）感興趣的用戶可以參考info自我提升，進(jìn)一步學(xué)習(xí)并反饋規(guī)則給TD規(guī)則庫，形成閉環(huán)不斷優(yōu)化；

（2.1.2）不感興趣的用戶可以直接忽略優(yōu)化info，專注業(yè)務(wù)，做到無感體驗，相關(guān)info記錄留存，供資深分析師總結(jié)規(guī)則并反饋規(guī)則給TD規(guī)則庫，形成閉環(huán)不斷優(yōu)化；

（2.2）平臺無法自動化處理重要缺陷，顯示更改tip，任務(wù)被阻斷，用戶可以結(jié)合更改tip，并可請教資深的分析師一起協(xié)助修改，修復(fù)代碼后才可提交，并在此檢驗規(guī)則，同時將規(guī)則反饋給TD規(guī)則庫，形成閉環(huán)不斷優(yōu)化；

（3）完成任務(wù)提交，不知不覺中提升整個集群任務(wù)的運行效率，最終實現(xiàn)盡早、盡快、無感解決故障隱患，以節(jié)約時間，提高效率，降低出錯率。從長遠(yuǎn)考慮，將自研和借鑒市場上的SQL Studio，定制化開發(fā)，更加靈活。

綜合考慮DSS需求池和研發(fā)資源的現(xiàn)狀，短期內(nèi)可能還是：

1. 準(zhǔn)備代碼樣例；
2. 在實戰(zhàn)中總結(jié)規(guī)則，結(jié)合開源規(guī)范不斷完善規(guī)則庫；
3. 對用戶進(jìn)行規(guī)則庫和代碼樣例的相關(guān)培訓(xùn)，并結(jié)合TDU的優(yōu)質(zhì)教育資源，進(jìn)行專項技能提升（備注：相關(guān)培訓(xùn)可以視用戶的興趣和時間酌情參與，但最好有幾位資深分析師全程深入學(xué)習(xí)，以備在關(guān)鍵時刻提供相關(guān)指導(dǎo)）；
4. 同時根據(jù)規(guī)則在平臺側(cè)封裝相關(guān)API供用戶使用，結(jié)合實踐不斷完善規(guī)則庫形成閉環(huán)，最終實現(xiàn)自動優(yōu)化。

最后，引用曾鳴老師的一段話：

“未來創(chuàng)業(yè)很重要的一個方向就是把傳統(tǒng)上大家認(rèn)為必須由人來做的服務(wù)，把它中間越來越多的環(huán)節(jié)拆解，變成可以在線化、機(jī)器化、智能化完成的任務(wù)?！?/p>

個人認(rèn)為，這也是數(shù)據(jù)工具產(chǎn)品的發(fā)展方向，復(fù)雜工作簡單化，簡單工作智能化。

以上便是我關(guān)于“CheckStyle”的初步想法，歡迎大家一起探討。

作者：楚權(quán)（MR.Quan），東北大學(xué)2016屆畢業(yè)生，TalkingData高級數(shù)據(jù)產(chǎn)品經(jīng)理，熱愛數(shù)據(jù)&產(chǎn)品&技術(shù)，不斷挑戰(zhàn)自我。

本文由 @楚權(quán)?原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。