7个实用的Python自动化代码,技术改变生活,不再重复

Python循环练习 python循环部分练习题:阶乘、字符串、打印菱形、水仙花数等等 阅读详情

大家好呀~我是恰恰!

关于Python有一句名言:不要重复造轮子。

但是问题有三个:

1、你不知道已经有哪些轮子已经造好了,哪个适合你用。有名有姓的的著名轮子就400多个,更别说没名没姓自己在制造中的轮子。

2、确实没重复造轮子,但是在重复制造汽车。包括好多大神写的好几百行代码,为的是解决一个Excel本身就有的成熟功能。

3、很多人是用来抓图,数据,抓点图片、视频、天气预报自娱自乐一下,然后呢?抓到大数据以后做什么用呢?比如某某啤酒卖的快,然后呢?比如某某电影票房多,然后呢?

以下是经过Python3.6.4调试通过的代码,与大家分享:

1、抓取知乎图片

2、听两个聊天机器人互相聊天

3、AI分析唐诗的作者是李白还是杜甫

4、彩票随机生成35选7

5、自动写检讨书

6、屏幕录相机

7、制作Gif动图

① 抓取知乎图片,只用30行代码

from selenium import webdriver
import time
import urllib.request

driver = webdriver.Chrome()
driver.maximize_window()
driver.get("https://www.zhihu.com/question/29134042")
i = 0
while i < 10:
    driver.execute_script("window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);")
    time.sleep(2)
    try:
        driver.find_element_by_css_selector('button.QuestionMainAction').click()
        print("page" + str(i))
        time.sleep(1)
    except:
        break
result_raw = driver.page_source
content_list = re.findall("img src=\"(.+?)\" ", str(result_raw))
n = 0
while n < len(content_list):
    i = time.time()
    local = (r"%s.jpg" % (i))
    urllib.request.urlretrieve(content_list[n], local)
    print("编号:" + str(i))
    n = n + 1

② 没事闲的时候,听两个聊天机器人互相聊天

from time import sleep
import requests
s = input("请主人输入话题:")
while True:
    resp = requests.post("http://www.tuling123.com/openapi/api",data={"key":"4fede3c4384846b9a7d0456a5e1e2943", "info": s, })
    resp = resp.json()
    sleep(1)
    print('小鱼:', resp['text'])
    s = resp['text']
    resp = requests.get("http://api.qingyunke.com/api.php", {'key': 'free', 'appid':0, 'msg': s})
    resp.encoding = 'utf8'
    resp = resp.json()
    sleep(1)
    print('菲菲:', resp['content'])
#网上还有一个据说智商比较高的小i机器人,用爬虫的功能来实现一下:

import urllib.request
import re

while True:
    x = input("主人:")
    x = urllib.parse.quote(x)
    link = urllib.request.urlopen(
        "http://nlp.xiaoi.com/robot/webrobot?&callback=__webrobot_processMsg&data=%7B%22sessionId%22%3A%22ff725c236e5245a3ac825b2dd88a7501%22%2C%22robotId%22%3A%22webbot%22%2C%22userId%22%3A%227cd29df3450745fbbdcf1a462e6c58e6%22%2C%22body%22%3A%7B%22content%22%3A%22" + x + "%22%7D%2C%22type%22%3A%22txt%22%7D")
    html_doc = link.read().decode()
    reply_list = re.findall(r'\"content\":\"(.+?)\\r\\n\"', html_doc)
    print("小i:" + reply_list[-1])

③ 分析唐诗的作者是李白还是杜甫

import jieba
from nltk.classify import NaiveBayesClassifier

# 需要提前把李白的诗收集一下,放在libai.txt文本中。
text1 = open(r"libai.txt", "rb").read()
list1 = jieba.cut(text1)
result1 = " ".join(list1)
# 需要提前把杜甫的诗收集一下,放在dufu.txt文本中。
text2 = open(r"dufu.txt", "rb").read()
list2 = jieba.cut(text2)
result2 = " ".join(list2)

# 数据准备
libai = result1
dufu = result2


# 特征提取
def word_feats(words):
    return dict([(word, True) for word in words])


libai_features = [(word_feats(lb), 'lb') for lb in libai]
dufu_features = [(word_feats(df), 'df') for df in dufu]
train_set = libai_features + dufu_features
# 训练决策
classifier = NaiveBayesClassifier.train(train_set)

# 分析测试
sentence = input("请输入一句你喜欢的诗:")
print("\n")
seg_list = jieba.cut(sentence)
result1 = " ".join(seg_list)
words = result1.split(" ")

# 统计结果


lb = 0
df = 0
for word in words:
    classResult = classifier.classify(word_feats(word))
    if classResult == 'lb':
        lb = lb + 1
    if classResult == 'df':
        df = df + 1

# 呈现比例
x = float(str(float(lb) / len(words)))
y = float(str(float(df) / len(words)))
print('李白的可能性:%.2f%%' % (x * 100))
print('杜甫的可能性:%.2f%%' % (y * 100))

④ 彩票随机生成35选7

import random
import xlrd

ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx')
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1')
i = []
x = input("请输入具体事件:")
y = int(input("老师要求的字数:"))
while len(str(i)) < y * 1.2:
    s = random.randint(1, 60)
    rows = sheet.row_values(s)
    i.append(*rows)
print(" "*8+"检讨书"+"\n"+"老师:")
print("我不应该" + str(x)+",", *i)
print("再次请老师原谅!")
'''
以下是样稿:

请输入具体事件:抽烟
老师要求的字数:200
        检讨书
老师:
我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。
再次请老师原谅!
'''


⑤  屏幕录相机,抓屏软件

from time import sleep
from PIL import ImageGrab

m = int(input("请输入想抓屏几分钟:"))
m = m * 60
n = 1
while n < m:
    sleep(0.02)
    im = ImageGrab.grab()
    local = (r"%s.jpg" % (n))
    im.save(local, 'jpeg')
    n = n + 1



⑥ 自动写检讨书

import random
import xlrd

ExcelFile = xlrd.open_workbook(r'test.xlsx')
sheet = ExcelFile.sheet_by_name('Sheet1')
i = []
x = input("请输入具体事件:")
y = int(input("老师要求的字数:"))
while len(str(i)) < y * 1.2:
    s = random.randint(1, 60)
    rows = sheet.row_values(s)
    i.append(*rows)
print(" "*8+"检讨书"+"\n"+"老师:")
print("我不应该" + str(x)+",", *i)
print("再次请老师原谅!")
'''
以下是样稿:

请输入具体事件:抽烟
老师要求的字数:200
        检讨书
老师:
我不应该抽烟, 学校一开学就三令五申,一再强调校规校纪,提醒学生不要违反校规,可我却没有把学校和老师的话放在心上,没有重视老师说的话,没有重视学校颁布的重要事项,当成了耳旁风,这些都是不应该的。同时也真诚地希望老师能继续关心和支持我,并却对我的问题酌情处理。 无论在学习还是在别的方面我都会用校规来严格要求自己,我会把握这次机会。 但事实证明,仅仅是热情投入、刻苦努力、钻研学业是不够的,还要有清醒的政治头脑、大局意识和纪律观念,否则就会在学习上迷失方向,使国家和学校受损失。
再次请老师原谅!
'''

⑦ 制作Gif动图

from PIL import Image

im = Image.open("1.jpg")
images = []
images.append(Image.open('2.jpg'))
images.append(Image.open('3.jpg'))
im.save('gif.gif', save_all=True, append_images=images, loop=1, duration=1, comment=b"aaabb")

赶快玩起来吧!

生活类Coding实战指南:用最小代码解决高频生活痛点 生活自动化不是高深技术的秀场,而是以编程思维重构日常流程的基础能力。其核心原理在于将模糊生活诉求转化为可量化的工程参数,通过轻量级工具链(如Python+APScheduler+Airtable)构建零运维、跨平台、非技术用户可维护的解决方案。技术价值体现在显著的时间盈余与体验改善上,而非代码复杂度或框架先进性;典型应用场景包括家庭电费管理、老人防走失、孩子作业检查、智能药盒及租房合同监控等。本文聚焦‘技术应用’与‘Coding改变生活’两大关键词,提供从需求淬炼、工具选型到上线迭代的完整落地路径,强调可用 阅读详情

相关推荐

用编程思维重构生活:西西吹雪生活代码实践

编程思维本质上是一种结构化认知方式,它将模糊的生活体验转化为可定义、可测量、可迭代的系统模型。不同于传统技术教程强调语法与算法,这种思维聚焦于输入建模、状态追踪与条件触发,核心价值在于提升个体对日常节奏、情绪波动和资源分配的感知力与微掌控力。其典型应用场景包括通勤优化、睡眠-情绪联动分析、消息过载熔断及家庭协作协议设计——所有这些都依赖基础Python、SQLite和轻量调度逻辑,无需算法功底。‘西西吹雪’正是这一理念的具象化表达:以代码为手术刀,对生活进行认知解构与渐进式重编译。

xiang_fu的博客 321

精选了20个Python实战项目(附源码),拿走就用!零基础练手不二项目!

Python是目前最好的编程语言之一。由于其可读性和对初学者的友好性,已被广泛使用。

轻松学python的博客 1万+

用Python打造个人生活自动化系统:懒人居Coding for fun实践指南

生活自动化是将重复性日常任务通过程序自动执行的技术实践,其核心原理在于以本地化、低侵入、高可控的方式构建私有工作流。相比通用SaaS或RPA工具,基于Python的轻量脚本能精准适配非标场景(如微信截图OCR、物业缴费PDF解析),兼顾隐私安全与执行确定性。技术价值体现在时间赎回率提升、生活颗粒度重定义及零成本长期复用;典型应用场景包括账单归档、周报生成、家庭设备联动等。本文聚焦‘Coding for fun’理念下的可落地方案,结合PaddleOCR、SQLite、系统定时器等关键技术,提供从环境搭建、脚

baochuanying9531的博客 467

【Python学习实践教程】10个Python经典项目实战,练手必备

Python 是一种面向对象、解释型、弱类型的脚本语言,它也是一种功能强大而完善的通用型语言。相比其他编程语言(比如 Java),Python 代码非常简单,上手非常容易。比如我们要完成某个功能,如果用 Java 需要 100 行代码,但用 Python 可能只需要 20 行代码,这是 Python 具有巨大吸引力的一大特点。此外,Python 的社区也很发达,即使一些小众的应用场景,Python 往往也有对应的开源模块来提供解决方案。

2201_75571291的博客 4252

【Python自动化测试20】接口自动化测试框架模型搭建

文章目录一、前言二、框架搭建流程2.1 项目创建2.2 README文件2.3 .gitignore文件2.4 什么是测试框架?2.5 分层设计2.6 框架搭建2.6.1 公用目录(common)2.6.2 测试用例目录(testcase)2.6.3 测试数据目录(data)2.6.4 测试报告目录(reports)2.6.5 配置文件目录(config)2.6.6 日志存放目录(logs)2.6.7 被测函数目录(funcs)2.6.8 运行文件(run.py)2.7 测试函数2.8 执行文件2.9 测试

萌笑天的博客 3858

自动化导出微信聊天记录的技术方案:基于Python的屏幕操作与剪贴板监控

本文提出一种基于Python的自动化方案,通过屏幕操作和剪贴板监控实现微信聊天记录导出。针对工作群消息过载问题,该技术采用pyautogui模拟用户操作,结合坐标定位工具获取消息位置,自动执行双击、复制、保存等操作。系统包含重复检测机制,通过哈希值比对避免重复存储,当连续30次重复时自动停止。实现步骤包括:1)使用热键Alt+9捕获屏幕坐标并复制;2)运行自动化脚本导出聊天记录至Markdown文件;3)后续可结合大语言模型生成摘要。该方法无需微信API,仅需标准Python库,有效解决非工作时间消息干扰问

Hi20240217的博客 851

精选20个爆火的Python实战项目(含源码),直接拿走不谢

今天给大家介绍20个非常实用的Python项目,帮助大家更好的学习Python。

Modeler_xiaoyu的博客 3万+

用Multisim和74HC系列芯片,手把手教你搭建一个能“算数”的简易CPU模型

本文详细介绍了如何使用Multisim仿真软件和74HC系列芯片搭建一个简易CPU模型,重点解析了74HC194寄存器和74HC283加法器的核心功能与连接方法。通过分步图解和实战调试,帮助读者理解CPU工作原理,掌握数字电路设计的基本技能,适合计算机组成原理初学者和电子爱好者实践学习。

weixin_26843605的博客 139

精选了20个Python实战项目(附源码),拿走就用!

点击上方“Python爬虫与数据挖掘”,进行关注回复“书籍”即可获赠Python从入门到进阶共10本电子书今日鸡汤昔闻洞庭水,今上岳阳楼。大家好,我是小F。Python是目前最好的编程语言之一。由于其可读性和对初学者的友好性,已被广泛使用。那么要想学会并掌握Python,可以实战的练习项目是必不可少的。接下来,我将给大家介绍20个非常实用的Python项目,帮助大家更好的...

pdcfighting的博客 5万+

热测试芯片(TTC)在ASIC热设计中的关键作用与应用

热测试芯片(TTC)是半导体热管理领域的重要工具,通过物理仿真技术精确测量芯片温度分布。其核心原理是利用金属膜电阻和二极管传感器阵列,实现微米级空间分辨率和毫秒级动态响应。在工程实践中,TTC能有效预防热岛效应、优化散热设计,特别适用于AI加速芯片、3D堆叠封装等先进半导体器件。相比传统热仿真软件,TTC提供更真实的温度数据,帮助工程师在流片前发现潜在热问题。随着1mm微型单元技术的突破,TTC已能检测0.3mm²微小区域的热变化,满足GaN/SiC等宽禁带半导体器件的测试需求。

weixin_33688840的博客 508

【大二组培训】2017年电子设计大赛H题总结(软件部分)

文章目录前言一、pandas是什么?二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 例如:随着人工智能的不断发展,机器学习这门技术也越来越重要,很多人都开启了学习机器学习,本文就介绍了机器学习的基础内容。 一、pandas是什么? 示例: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。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下(示例): import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt im

HAIBARA的博客 3021

7个Python脚本来自动化你的日常任务

现在,在您继续处理项目的同时,在你的 CMD 中获得直接解决方案。此自动化脚本将帮助你从网页 URL 中提取 HTML,然后还为你提供可用于解析 HTML 以获取数据的功能。使用此自动化脚本为你的视频添加水印,该脚本使用 Moviepy,这是一个方便的视频编辑模块。想想这些你不再需要一次又一次地做的无聊的事情,让它自动化,让你的生活更轻松。厌倦了手动将您的 PDF 书籍转换为有声读物,那么这是你的自动化脚本,它使用 GTTS 模块将你的 PDF 文本转换为音频。,以使你的工作更加自动化,生活更加轻松。

weixin_53707653的博客 449

Python+Flask+Echarts打造全国气象数据可视化分析大屏

本文详细介绍了如何使用Python+Flask+Echarts构建全国气象数据可视化分析大屏,实现实时监控、趋势分析和快速决策。通过Python强大的数据处理能力、Flask的轻量级优势和Echarts的交互体验,打造高效的气象数据可视化系统,提升农业、物流等行业的决策效率。

weixin_29061531的博客 1060

7大实用自动化脚本:告别重复劳动的青龙脚本库高效指南

在日常工作与生活中,我们常常被各种重复性任务占据大量时间。huajiScript作为一款功能强大的青龙脚本库,集成了多种实用自动化工具,能帮助用户轻松实现各类任务的自动执行,从日常签到到福利领取,全方位解放双手。 ## 什么是青龙脚本库? 青龙脚本库是一个基于青龙面板的自动化脚本集合,专为简化用户的日常操作而设计。通过预先编写好的脚本,用户可以实现定时执行各种任务,无需手动干预,极大提升工作效

gitblog_00542的博客 1087

DPO(Direct Preference Optimization)直接偏好优化

本文介绍了DPO(直接偏好优化)方法,该方法通过简化传统的RLHF(基于人类反馈的强化学习)流程,直接利用人类偏好数据进行模型优化。DPO的核心思想是跳过奖励模型训练和强化学习交互步骤,通过数学推导将优化目标转化为仅与策略概率分布相关的形式。推导表明最优策略与奖励模型之间存在显式关系,从而可以构建直接优化策略的损失函数。与RLHF相比,DPO简化了训练流程,提高了工程实现稳定性,同时保持了同等效果。

TeenLucifer的博客 1954

树莓派 5 AI 套件(Hailo)示例

该用户自定义类作为输入传递给回调函数,该函数在管道输出上运行。它用于主程序与回调函数之间的通信。它对 hailo_rpi_common::app_callback_class 进行了扩展,并可根据应用程序的具体情况定制附加变量和方法。

机器人控制与仿真应用 4115

技术应用不是造火箭,而是修自行车:生活化Coding实战指南

技术应用本质上是将现实问题转化为可执行的数字解决方案的过程,其核心不在于编程语言或框架的复杂度,而在于对生活痛点的精准识别、工具杠杆的合理选择与即时反馈机制的设计。它植根于基础计算思维——问题拆解、最小实现、快速迭代,广泛适用于自动化办公、家庭管理、教育辅助、健康监护等高频生活场景。尤其适合非专业开发者,借助Python脚本、IFTTT、Power Automate、Notion API等低门槛工具,在5分钟内启动真实项目。本文聚焦‘生活操作系统’构建方法论,涵盖选题避坑、工具链组合、容错代码实践及可持续维

SailingAptech的专栏 498

医学图像处理实战:利用OpenSlide解析病理SVS切片的完整解决方案

本文介绍了使用openslide处理病理SVS切片的完整流程,从基础安装到科研应用。主要内容包括:1)SVS切片特点及openslide工具简介;2)环境配置与软件安装;3)基础操作:读取切片、查看信息、可视化不同层级图像;4)进阶操作:坐标裁剪与批量处理;5)科研方向拓展:结合AI模型进行病理分割分类、量化分析及可视化报告。教程提供了完整的代码示例,帮助毕业设计学生快速掌握病理图像分析的核心技能。

m0_71589036的博客 309

python办公自动化视频教程,python自动化办公源代码

大家好,给大家分享一下python自动化办公真的有用吗 知乎,很多人还不知道这一点。下面详细解释一下。现在让我们来看看!大家好,接下来我们来学习如何使用python 实现自动化办公,而不需要我们人工,或者说尽量减少我们人工的参与。自动化办公在我们的生活中非常的常见,让我们看看通过本博客你可以学习到python哪些自动化操作。看完这幅图,大家就会发现,其实自动化处理,用的都是我们非常常用的一些办公工具,将它们自动化了。

神经网络爱好者 976

LLC变压器,常见的4大问题解决方案

其中之一是当付边的绕组的匝数或层数较多的时候,层间或匝间寄生电容和付边的漏感发生一个寄生的振荡,轻载的时候,这个振铃的幅度会达到很高,导致输出电压比设计的要高许多。但当输入是低压的时候,开关频率比较低,LLC谐振回路的增益较大,因而比较容易发生变压器饱和的问题。由于LLC变压器工作在LC谐振状态,LC谐振回路有个特点就是Q值问题,在这里Q值是大于1的,因而就会有实际加在变压器上的电压要比输入电压高的问题,因而在设计变压器的时候就必须考虑到这一点,否则变压器就不是工作在你设计的磁感应强度上。

1263

IDEA的使用指南

IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.

14 Python 办公自动化

大家好,接下来我们来学习如何使用python 实现自动化办公,而不需要我们人工,或者说尽量减少我们人工的参与。 自动化办公在我们的生活中非常的常见,让我们看看通过本博客你可以学习到python哪些自动化操作。

一切总会归于平淡 2547

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

懒人居:用Python实现家庭自动化与生活降噪

家庭自动化并非企业级系统工程,而是面向真实生活场景的轻量级技术实践。其核心在于识别高频、低认知负荷、高确定性的重复任务,通过Python脚本实现感知降噪、决策降噪与执行降噪三层优化。技术原理不依赖复杂框架,而基于requests/BeautifulSoup/Flask/crontab等成熟稳定工具链,强调可中断、可回滚、有反馈的工程化fun体验。它显著降低日常事务的决策成本与机械操作耗时,适用于新手入门、自由职业者提效及亲子编程启蒙。本文聚焦快递监控、咖啡预约、作业打卡三大落地模块,提供零基础可运行的代码范

rongdmmap的博客 357

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

懒人编程:用最小代码解决高频生活痛点

自动化不是追求技术炫技,而是应对日常熵增、降低秩序维护成本的基础能力。其核心原理在于识别‘高频微痛’场景——单次操作耗时短但重复率高,通过轻量级脚本(如Python、Bash、iOS快捷指令)实现低维护、高确定性的即时反馈。技术价值体现在可丢弃性设计(如SQLite单文件数据库、CLI优先交互)、人类行为模拟(网页自动化中的贝塞尔鼠标轨迹、断点续传)和跨平台中间格式(Markdown+YAML元数据)。典型应用场景包括家庭健康监测、微信作业汇总、智能文件归档与采购清单管理。本文聚焦生活自动化落地方法论,融合

clugcpne10995的博客 504

Python+Opencv实现自动化阅卷

  在我们的日常生活中有很多自动化阅卷的需求,比如我们的期中考试、期末考试、中考、高考、四级、六级等等。总而言之,现实场景中我们有很多的考试,但是每一次考完试后,焦虑的不仅仅是学生,还有老师!老师们需要夜以继日的去阅卷,尽快得出学生的考试成绩,这是一个费人费力但又是刚需的一个任务。庆幸的是当前这个任务基本上已经被自动化啦,本文的任务就是来理解这其中的奥秘! 一、什么是自动化阅卷/网上阅卷? 百度的...

WZZ18191171661的博客 1万+

python自动化办公视频教程,python自动化办公入门

大家好,接下来我们来学习如何使用python 实现自动化办公,而不需要我们人工,或者说尽量减少我们人工的参与Deepl降重。自动化办公在我们的生活中非常的常见,让我们看看通过本博客你可以学习到python哪些自动化操作。看完这幅图,大家就会发现,其实自动化处理,用的都是我们非常常用的一些办公工具,将它们自动化了。① Python所有方向的学习路线图,清楚各个方向要学什么东西② 600多节Python课程视频,涵盖必备基础、爬虫和数据分析。

chatgpt001的博客 902

python自动化操作应用程序,python快速上手 自动化

大家好,小编为大家解答python怎么编写自动化脚本的问题。很多人还不知道python自动化操作应用程序,现在让我们一起来看看吧!

number_516的博客 1198
上一篇: 缺少实操案例?带你用python 实现校园网自动登录
下一篇: Python小工具:五分钟处理完一天的工作量,太赞了!
Python_恰恰好
博客等级 码龄5年 378粉丝 28原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值