Stata: 正则表达式和文本分析
温馨提示： 定期 清理浏览器缓存，可以获得最佳浏览体验。
作者：游万海 (福州大学)
目录
给你一份公司年报，如何快速地从中找出与数值有关的内容。好朋友让你推荐好看的电影，如何快速地从豆瓣网站下载到每部电影的评分。 这里涉及到的问题就是如何从文本数据中挖掘出所需要的信息。Stata 中的字符函数为这一操作的实现提供了便利，详细可以通过 help string_functions 查看具体的用法和实例。本文主要是针对字符函数里面的正则表达式函数 ( regular expression )。
Stata 14 之前的版本主要的正则表达式函数有：regexm，regexr和regexs， reg 代表regular，ex代表expression。匹配主要是基于 Henry Spencer's NFA 算法， 与 POSIX.2 标准相似。
regexm : m 代表 match-----匹配。
regexr : r 代表 replace-----替代。
regexs : s 代表 subexpression-----截取。
Stata14 之前版本只能处理普通的 ASCII 字符，例如字母( a-z,A-z),数字 ( 0-9 )及普通的标点符号字符。Stata 14 之后的版本加强了编码转换 ( unicode )，能够处理其他非普通编码 ASCII 字符，如中文，日语和韩语等。相应的，Stata 14 引入了几个新的有关正则表达式命令：
Stata 14 版本主要的正则表达式函数有：ustrregexm，ustrregexrf，ustrregexra 和 ustrregexs，unstr 代表 unicode string。
ustrregexm : 匹配
ustrregexrf : f 代表 first。表示只替代第一次出现的匹配字符。
ustrregexra : a 代表 all。表示替代全部匹配到的字符。
ustrregexs : 截取
因此，Stata 14 加强了正则表达式的功能，可以根据 序列、POSIX 字符类 等进行匹配。下面我们将进行一一说明。
一. 命令基本语法
本文以Stata 14 之前版本的三个主要正则表达式命令为例，对其语法进行说明，如下图所示：
从上面语法可以看出，正确使用这些命令的一个关键点在于如何填写待匹配规则，比如想从文本中匹配出与数值有关的内容，可以用 0-9,那么命令可以写为：
clear
input str10 income
"abc"
"ab"
"aa"
"abcd"
"aad"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
"Abc"
end
. gen index1 = regexm(income,"[0-9]") /* [0-9] 表示数值*/
基于此，本文以下部分主要针对匹配内容的相关规定进行阐述，分别介绍 元字符，序列，字符类，数量词，POSIX字符类等进 行介绍。
二. 基本规则
(1)元字符
元字符是指的一类特殊字符，包括 * + ? ^ $ | ( ) [ ] { } \ 等。匹配这些字符需要在前面加上\。
例如：
clear
input str3 num str2 name str10 per str6 income
-1 a "10%" "[9747"
1 b "62%" "1,234"
1 a "53%" "938.9"
-1 c "48,6%" "*8344"
2 d "58%" "2398"
-2 e "46%" "-"
-3 c "78%" "53822"
3 d "92,2%" "na"
-1 e "65%" "$28477"
1 b "3,6%" "n/a"
end
若想匹配出包括 [，*，$ 等特殊字符的部分，可以利用如下代码：
gen index = regexm(income,"\[") /*匹配包含[号的*/
gen index1 = regexm(income,"\\$") /*匹配包含$号的*/
gen index2 = regexm(income,"[\$]")
gen index3 = regexm(income,"[$]")
gen index4 = regexm(income,"[`=char(36)']") /*利用charlist查看相应的代码*/
gen index5 = regexm(income,"\*") /*匹配包含*号的*/
gen index6 = regexm(income,"[\*|\[]") /*|表示或者,匹配包含[号或者*号的*/
list
需要特别注意的是 $ 符号比较特殊，其在 Stata 中还可以表示全局宏的引用，所以可以不加 \。
(2) 序列
较为常用的序列主要有如下：
\d 匹配数字字符
\D 匹配非数字字符
\s 匹配间隔符（空格）
\S 匹配非间隔符（非空格）
\w 匹配单词字符
\W 匹配非单词字符
\b 匹配词界
\B 匹配非词界
第一： \D 表示非数值，\d 表示数值
回顾下前面的例子，若要从文本中匹配包括数值的部分，可以用 0-9，这里也可以用 \d 进行匹配。例如：
clear
input str12 income
"123"
"acb"
"12a"
end
gen index1 = ustrregexm(income,"\D") /*\D表示非数值*/
gen index2 = ustrregexm(income,"\d") /*\D表示数值*/
第二：\w 和 \W 表示单词和非单词字符
单词字符是包括下划线的任何单词字符(字母，数字，下划线，汉字),即 [a-zA-Z_0-9]
clear
input str64 income
"the dandelion war 2010"
end
gen make2 = income
gen make3 = income
replace make2 = ustrregexra(make2, "\w", "_")
replace make3 = ustrregexra(make2, "\W", "_")
第三：\b 和 \B 是位置匹配符
如果前面和后面的字符不全是 \w (字母，数字，下划线，汉字)，则匹配；反过来理解就是，如果 \b 的前面和后面都是 \w，则不匹配。
前面讲的匹配都是匹配内容，而这里是匹配位置。这组命令也是非常常用，请看如下例子。
clear
input str12 income
"abc"
"abc"
"1ab"
"1abc"
"ab_"
"ab"
end
上述数据中都包括了 ab 字符，若我们只想匹配最后一个，看如下命令是否可以：
gen index1 = ustrregexm(income,"ab") /*等价于gen index1 = regexm(income,"ab") */
list
+-----------------+
| income index1 |
|-----------------|
1. | abc 1 |
2. | abc 1 |
3. | 1ab 1 |
4. | 1abc 1 |
5. | ab_ 1 |
|-----------------|
6. | ab 1 |
+-----------------+
从匹配结果来看，把所有包括 ab 的元素都匹配出来的，这是因为遵循了贪婪匹配( greedy )模式。在这种情况下，我们可以使用位置匹配符进行限定。
gen index2 = ustrregexm(income,"\bab")
// Q: 也等价于 gen index2 = regexm(income,"\bab") 吗？
gen index3 = ustrregexm(income,"ab\b")
gen index4 = ustrregexm(income,"\bab\b")
list
+--------------------------------------------+
| income index1 index2 index3 index4 |
|--------------------------------------------|
1. | abc 1 1 0 0 |
2. | abc 1 1 0 0 |
3. | 1ab 1 0 1 0 |
4. | 1abc 1 0 0 0 |
5. | ab_ 1 1 0 0 |
|--------------------------------------------|
6. | ab 1 1 1 1 |
+--------------------------------------------+
大家可以看到，index4 就是我们要的内容。这就是位置匹配符的神奇之处！此外，位置匹配符还包括 ^ 和 $,匹配开始和结束位置。 例如：
clear
input str10 income
"abc"
"ab"
"aa"
"abcd"
"aad"
"a1"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
end
gen index1 = regexm(income, "(^[a-z]+)([0-9]$)") /*^放在括号外表示以...开始;$表示结束*/
. list
+-------------------+
| income index1 |
|-------------------|
1. | abc 0 |
2. | ab 0 |
3. | aa 0 |
4. | abcd 0 |
5. | aad 0 |
|-------------------|
6. | a1 1 |
7. | aab123 0 |
8. | cdf12345 0 |
9. | 123 0 |
+-------------------+
(3) 字符类
字符类主要包括如下：
[aeiou] 匹配任意元音字母
[AEIOU] 匹配任何一个大写元音
[0123456789] 匹配任意单个数字
[0-9] 匹配任意数字(同上)
[a-z] 匹配任何ASCII小写字母
[A-Z] 匹配任何ASCII大写字母
[a-zA-Z0-9] 匹配任意上面的类
[^aeiou] 匹配除小写元音外的字母
[^0-9] 匹配除数字外的字符
clear
input str10 income
"abc"
"ab"
"aa"
"abcd"
"aad"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
"Abc"
end
gen index1 = ustrregexm(income,"[0-9]") /* [0-9] 表示数值,是否可以用\d?*/
gen index2 = ustrregexm(income,"[a-z]") /* [a-z] 表示小写字母*/
gen index3 = ustrregexm(income,"[aeiou]") /* aeiou 表示元音 */
gen index4 = ustrregexm(income,"[^aeiou]") /*括号[]内时,^表示否定，即排除aeiou*/
gen index5 = ustrregexm(income,"[A-Z]") /* [A-Z] 表示大写字母*/
(4) 表示数量
表示数量有两类：
第一类：
{n} 前面待匹配的项目将匹配n个;
{n,} 前面待匹配的项目将匹配n个或更多个;
{n,m} 前面待匹配的项目将匹配至少n个最多m个;
第二类：
? 前面的待匹配的项目是可选的，且最多匹配一个
* 前面待匹配的项目可以匹配0个或更多个
+ 前面待匹配的项目将匹配一个或多个
clear
input str10 income
"abc"
"ab"
"aa"
"abcd"
"aad"
"a1"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
end
gen index1 = ustrregexm(income, "[a]{1}") /*{1}表示数量，匹配a，{1}表示1次；这里是greedy匹配，只要出现>=1次就匹配*/
gen index2 = ustrregexm(income, "[a]{2}")
gen index3 = ustrregexm(income, "[0-9]{2}")
gen index4 = ustrregexm(income, "[0-9]{3}")
gen index5 = ustrregexm(income, "[0-9]{4}")
gen index6 = ustrregexm(income, "[0-9]{1,3}")
gen index7 = ustrregexm(income, "[0-9]{4,5}")
gen index8 = ustrregexm(income, "[0-9]+") /*+表示1次或多次*/
gen index9 = ustrregexm(income, "[0-9]*") /*表示0次或多次*/
gen index10 = ustrregexm(income, "[0-9]?") /*表示0次或1次*/
gen index11 = ustrregexm(income, "^[0-9]") /*^放在括号外表示以...开始*/
gen index12 = ustrregexm(income, "(^[a-z]+)[1]$") /*若只想匹配 **a1**原始，以字母开头，以数字结束*/
gen index13 = ustrregexm(income, "(^[a-z]+)[0-9]$") /*效果等同于上句命令*/
(5) POSIX字符类
POSIX字符类是用 "[[ ]]“ 括起来的正则表达，常见的 POSIX 字符类有：
[[:lower:]] 小写字母
[[:upper:]] 大写字母
[[:alpha:]] 所有字母 ([[:lower:]] and [[:upper:]])
[[:digit:]] 数字: 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9
[[:alnum:]] 字母和数字 ([[:alpha:]] and [[:digit:]])
[[:blank:]] 空白字符: space and tab
[[:cntrl:]] 控制字符
[[:punct:]] 标点符号: ! ” # % & ' ( ) * + , - . / : ;
[[:space:]] 空格字符:制表符,换行符, 垂直制表符,换页符,回车和空格
[[:xdigit:]] 十六进制数字: 0-9 A B C D E F a b c d e f
[[:print:]] 控制字符 ([[:alpha:]], [[:punct:]] and space)
[[:graph:]] 图形化字符 ([[:alpha:]] and [[:punct:]])
clear
input str10 income
"abc"
"aB"
"aa"
"abcd"
"Aad"
"a1"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
end
gen index1 = ustrregexm(income, "[[:lower:]]") /*小写字母*/
gen index2 = ustrregexm(income, "[[:upper:]]") /*大写字母*/
gen index3 = ustrregexm(income, "[[:digit:]]") /*大写字母*/
(6) 回溯引用
我们先看这个例子（例子数据来源于 statalist 论坛）：
clear
input strL text
"pick it 1 time"
"pick it 2 times"
"picks it 3 time"
"picks it 4 times"
"push it 5 time"
"push it 6 times"
"xxx it yyy"
"pick it either yyy"
"xxx nor this time"
end
若我们想取出 it 1， it 2等，大家发现与前面说的匹配存在什么不同？前述例子我们都是从多个数中匹配出符合条件的数，而这里是从每个数中取出符合条件的一部分。这时候可以采用回溯引用方法。即先根据字符数据，利用正则表达式将完整的字符匹配出来，然后利用**()**来取出我们感兴趣的部分。这时可以利用 regexm 和 regexs 函数。
0 表示匹配出来的全部内容；1 表示第一个括号的内容；2 表示第二个括号的内容；3 表示第三个括号的内容。例如：
gen pick0=regexs(0) if regexm(lower(text),"^(picks|pick|push)(.*)(times|time)$") /* .表示匹配任何字符*/
gen pick1=regexs(1) if regexm(lower(text),"^(picks|pick|push)(.*)(times|time)$")
gen pick2=regexs(2) if regexm(lower(text),"^(picks|pick|push)(.*)(times|time)$")
gen pick3=regexs(3) if regexm(lower(text),"^(picks|pick|push)(.*)(times|time)$")
format _all %-20s
. list , compress clean noobs
text pick0 pick1 pick2 pick3
pick it 1 time pick it 1 time pick it 1 time
pick it 2 times pick it 2 times pick it 2 times
picks it 3 time picks it 3 time picks it 3 time
picks it 4 times picks it 4 times picks it 4 times
push it 5 time push it 5 time push it 5 time
push it 6 times push it 6 times push it 6 times
xxx it yyy
pick it either yyy
xxx nor this time
思考：
clear
input str10 income
"abc123"
"a1"
"abcdef12345"
end
如何取出其中的数值部分？
(7) () 和 [] 的区别
clear
input str10 income
"abc"
"ab"
"aa"
"abcd"
"aad"
"aab123"
"cdf12345"
"123"
end
gen index1 = regexm(income,"[ab]") /*表示匹配a或者b*/
gen index2 = regexm(income,"(a|b)") /*表示匹配a或者b*/
gen index3 = regexm(income,"(ab)") /*表示匹配ab*/
(8) 常用匹配
(参考来源：https://blog.csdn.net/wangjia55/article/details/7877915)
匹配中文字符的正则表达式： [\u4e00-\u9fa5]
评注：匹配中文还真是个头疼的事，有了这个表达式就好办了
匹配双字节字符(包括汉字在内)： [^\x00-\xff]
评注：可以用来计算字符串的长度（一个双字节字符长度计2，ASCII字符计1）
匹配空白行的正则表达式： \n\s*\r
评注：可以用来删除空白行
匹配 HTML 标记的正则表达式： <(\S*?)[^>]*>.*?</\1>|<.*? />
评注：网上流传的版本太糟糕，上面这个也仅仅能匹配部分，对于复杂的嵌套标记依旧无能为力
匹配首尾空白字符的正则表达式： ^\s*|\s*$
评注：可以用来删除行首行尾的空白字符(包括空格、制表符、换页符等等)
匹配 Email 地址的正则表达式： \w+([-+.]\w+)*@\w+([-.]\w+)*\.\w+([-.]\w+)*
评注：表单验证时很实用
匹配网址 URL 的正则表达式： [a-zA-z]+://[^\s]*
评注：网上流传的版本功能很有限，上面这个基本可以满足需求
匹配帐号是否合法(字母开头，允许 5-16 字节，允许字母数字下划线)： ^[a-zA-Z][a-zA-Z0-9_]{4,15}$
评注：表单验证时很实用
匹配国内电话号码： \d{3}-\d{8}|\d{4}-\d{7}
评注：匹配形式如 0511-4405222 或 021-87888822
匹配腾讯 QQ 号： [1-9][0-9]{4,}
评注：腾讯 QQ 号从 10000 开始
匹配中国邮政编码： [1-9]\d{5}(?!\d)
评注：中国邮政编码为 6 位数字
匹配身份证： \d{15}|\d{18}
评注：中国的身份证为 15 位或 18 位
匹配 ip 地址： \d+\.\d+\.\d+\.\d+
评注：提取 ip 地址时有用
三. Stata 范例：利用正则表达式爬取豆瓣影评数据
说明：以下例子我主要是利用了外部命令 moss，大家可以用上述讲过的命令试试
clear
import delimited "https://movie.douban.com/top250?start=25&filter=",delimiters("^") varnames(1) rowrange(3) encoding("UTF-8") clear
**评价人数 net install moss, from(http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/m)
moss doctypehtml, match("(人评价)") regex prefix(c_)
gen comment_num = real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9]+)") & c_count==1
tempfile comment_num score title year comment
preserve
drop if comment_num==.
keep comment_num
save `comment_num',replace
restore
**use `comment_num',clear
**评分
moss doctypehtml, match("(v:average)") regex prefix(s_)
gen score = real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9][\.][0-9])") & s_count==1
preserve
drop if score==.
keep score
save `score',replace
restore
**use `score',clear
**标题
gen title1 = regexs(1) if regexm(doctypehtml,"(\<span(.+)title(.*)\>$)")==1
**gen title6 = regexs(1) if regexm(doctypehtml,"(\<)span(.+)(.*)title(\>)(^ )(.+)")==1
gen title2 = title1 if regexm(title1,"(\ )")==1
gen title=(title1~=title2)
gen title_for = doctypehtml if title==1
preserve
drop if title_for==""
drop in 1
keep title_for
split title_for,parse(> <)
keep title_for3
save `title',replace
restore
**年份
gen year= real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9][0-9][0-9][0-9])(\ )")
preserve
drop if year==.
keep year
save `year',replace
restore
**精选评论
gen comment_text= regexs(0) if regexm(doctypehtml,"(\<)span(.+)inq")
gen comment = doctypehtml if comment_text~=""
preserve
drop if comment==""
keep comment
split comment,parse(> 。)
keep comment2
save `comment',replace
restore
use `comment_num',clear
merge 1:1 _n using `year',nogenerate
merge 1:1 _n using `comment',nogenerate
merge 1:1 _n using `title',nogenerate
merge 1:1 _n using `score',nogenerate
**split comment,parse(> 。)
drop if year==.
list,table
order title_for3 year score comment_num comment2
rename (title_for3 year score comment_num comment2) (电影名称 出版年份 电影评分 评论人数 经典评论)
. gsort -电影评分
. list 电影名称 出版年份 电影评分 评论人数, sep(10)
+-----------------------------------------------------+
| 电影名称 出版年份 电影评分 评论人数 |
|-----------------------------------------------------|
1. | 控方证人 1957 9.6 272992 |
2. | 十二怒汉 1957 9.4 316355 |
3. | 乱世佳人 1939 9.3 476047 |
4. | 蝙蝠侠：黑暗骑士 2008 9.2 716568 |
5. | 鬼子来了 2000 9.2 432480 |
6. | 指环王3：王者无敌 2003 9.2 526120 |
7. | 天堂电影院 1988 9.2 469036 |
8. | 素媛 2013 9.2 429385 |
9. | 末代皇帝 1987 9.2 495894 |
10. | 辩护人 2013 9.2 425387 |
|-----------------------------------------------------|
11. | 活着 1994 9.2 554915 |
12. | 寻梦环游记 2017 9.1 1039719 |
13. | 何以为家 2018 9.1 626432 |
14. | 闻香识女人 1992 9.1 596168 |
15. | 死亡诗社 1989 9.1 488362 |
16. | 少年派的奇幻漂流 2012 9.1 1007555 |
17. | 天空之城 1986 9.1 594695 |
18. | 哈尔的移动城堡 2004 9.1 681760 |
19. | 飞屋环游记 2009 9 937055 |
20. | 我不是药神 2018 9 1459258 |
|-----------------------------------------------------|
21. | 大话西游之月光宝盒 1995 9 841469 |
22. | 搏击俱乐部 1999 9 620969 |
23. | 哈利·波特与魔法石 2001 9 639162 |
24. | 摔跤吧！爸爸 2016 9 1085716 |
25. | 罗马假日 1953 9 686761 |
+-----------------------------------------------------+
思考：上述程序只爬取了第一页的数据，若要爬取前10页的数据(^^这里仅做科研目的，大家悠着点，不要爬虫的太频繁)，应该如何？
tempfile building
save `building', emptyok
scalar web1="https://movie.douban.com/top250?start="
scalar web3="&filter="
forv i = 10(-1)1{
local k = (`i'-1)*25
local url=web1 + "`k'" + web3
*scalar list url
di `"`url'"'
import delimited "`url'",delimiters("^") varnames(1) rowrange(3) encoding("UTF-8") clear
**评价人数 net install moss, from(http://fmwww.bc.edu/RePEc/bocode/m)
moss doctypehtml, match("(人评价)") regex prefix(c_)
gen comment_num = real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9]+)") & c_count==1
tempfile comment_num score title year comment
preserve
drop if comment_num==.
keep comment_num
save `comment_num',replace
restore
**评分
moss doctypehtml, match("(v:average)") regex prefix(s_)
gen score = real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9][\.][0-9])") & s_count==1
preserve
drop if score==.
keep score
save `score',replace
restore
**标题
gen title1 = regexs(1) if regexm(doctypehtml,"(\<span(.+)title(.*)\>$)")==1
**gen title6 = regexs(1) if regexm(doctypehtml,"(\<)span(.+)(.*)title(\>)(^ )(.+)")==1
gen title2 = title1 if regexm(title1,"(\ )")==1
gen title=(title1~=title2)
gen title_for = doctypehtml if title==1
preserve
drop if title_for==""
drop in 1
keep title_for
split title_for,parse(> <)
keep title_for3
save `title',replace
restore
**年份
gen year= real(regexs(1)) if regexm(doctypehtml,"([0-9][0-9][0-9][0-9])(\ )")
preserve
drop if year==.
keep year
save `year',replace
restore
**精选评论
gen comment_text= regexs(0) if regexm(doctypehtml,"(\<)span(.+)inq")
gen comment = doctypehtml if comment_text~=""
preserve
drop if comment==""
keep comment
split comment,parse(> 。)
keep comment2
save `comment',replace
restore
use `comment_num',clear
merge 1:1 _n using `year',nogenerate
merge 1:1 _n using `comment',nogenerate
merge 1:1 _n using `title',nogenerate
merge 1:1 _n using `score',nogenerate
drop if year==.
append using `building'
save `"`building'"', replace
}
list in 1/10
use `"`building'"',clear
四、总结
若用 Stata 14以后的版本，尽量用 ustr开头的命令，功能较为齐全。学习正则表达式要多练习，多练习，多练习！！
参考资料
How can I extract a portion of a string variable using regular expressions? What are regular expressions and how can I use them in Stata? New program for regular expressions Stata14 VS Stata13 之字符串函数 PK Regular Expressions in Stata Regular Expression Matching Can Be Simple And Fast 在线正则表达式测试
附录：推文 dofile 合集
【Stata: 正则表达式和文本分析】推文中的所有 dofile 文档
相关课程
连享会-直播课 上线了！
http://lianxh.duanshu.com
免费公开课：
直击面板数据模型 - 连玉君，时长：1小时40分钟 Stata 33 讲 - 连玉君, 每讲 15 分钟. 部分直播课 课程资料下载 (PPT，dofiles等)
课程一览
支持回看，所有课程可以随时购买观看。
| 专题 | 嘉宾 | 直播/回看视频 |
|---|---|---|
| ⭐ 最新专题 ⭐ | DSGE, 因果推断, 空间计量等 | |
| ⭕ Stata数据清洗 | 游万海 | 直播, 2 小时，已上线 |
| 研究设计 | 连玉君 | 我的特斯拉-实证研究设计，-幻灯片- |
| 面板模型 | 连玉君 | 动态面板模型，-幻灯片- |
| 面板模型 | 连玉君 | 直击面板数据模型 [免费公开课，2小时] |
Note: 部分课程的资料，PPT 等可以前往 连享会-直播课 主页查看，下载。
关于我们
Stata连享会 由中山大学连玉君老师团队创办，定期分享实证分析经验。直播间 有很多视频课程，可以随时观看。 连享会-主页 和 知乎专栏，300+ 推文，实证分析不再抓狂。 公众号推文分类： 计量专题 | 分类推文 | 资源工具。推文分成 内生性 | 空间计量 | 时序面板 | 结果输出 | 交乘调节 五类，主流方法介绍一目了然：DID, RDD, IV, GMM, FE, Probit 等。 公众号关键词搜索/回复 功能已经上线。大家可以在公众号左下角点击键盘图标，输入简要关键词，以便快速呈现历史推文，获取工具软件和数据下载。常见关键词： 课程, 直播, 视频, 客服, 模型设定, 研究设计, stata, plus, 绘图, 编程, 面板, 论文重现, 可视化, RDD, DID, PSM, 合成控制法等
连享会小程序：扫一扫，看推文，看视频……
扫码加入连享会微信群，提问交流更方便
✏ 连享会学习群-常见问题解答汇总：
✨ https://gitee.com/arlionn/WD
热门资讯
