包含python使用render的词条

发布时间：2022-11-20

本文目录一览：

  1. Python的pyecharts中，render()路径的问题
  2. 怎么用python完成maya里的渲染设置
  3. python使用Flask框架获取用户IP地址的方法
  4. [如何开始使用PyCharm，并拥有一个高效的Python IDE](#如何开始使用PyCharm，并拥有一个高效的Python IDE)
  5. python可视化神器——pyecharts库

Python的pyecharts中，render()路径的问题

可以的，只要把字符串拼接起来就行，可以使用

imgname='词云'
wordcloud.render(imgname+'.html')

来在根目录下生成"词云.html"文件

怎么用python完成maya里的渲染设置

如果是一个文件中的多个镜头，那么你可以在渲染设置的时候，添加多个摄像机 在渲染设置下面，有个选择渲染相机下拉框，打开下拉框，选择最后一个添加摄像机，这个时候就会多出来一个相机选项，然后再次选择添加摄像机，物体你场景中有4个摄像机，那么你只要在选择相机下拉框里面执行三次添加相机，然后就有4个相机选择，每个选择下拉框选择你需要渲染的相机就可以了，这个时候保存，然后批渲染，就可以同时渲染四个摄像机了 如果是多个文件，你只要在百度一下“maya BatchRender.bat“或者"maya render.bat”就能找到很多后期多个文件批渲染的mel，和相关教程，你可以试试看！

python使用Flask框架获取用户IP地址的方法

主要介绍了python使用Flask框架获取用户IP地址的方法,实例分析了Python使用Flask框架remote_addr获取IP的`技巧,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下。 下面的代码包含了html页面和python代码，非常详细，如果你正使用Flask，也可以学习一下最基本的Flask使用方法。 python代码如下：

from flask import Flask, render_template, request
# Initialize the Flask application
app = Flask(__name__)
# Default route, print user's IP
@app.route('/')
def index():
    ip = request.remote_addr
    return render_template('index.html', user_ip=ip)
if __name__ == '__main__':
    app.run(
        host="0.0.0.0",
        port=int("80")
    )

html代码如下：

<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <link href="bootstrap/3.0.0/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" />
</head>
<body>
    <p class="container">
        <p class="header">
            <h3 class="text-muted">How To Get The IP Address Of The User</h3>
        </p>
        <hr />
        <p>
            You IP address is: <strong>{{user_ip}}</strong>
        </p>
        <p class="header">
            <h3 class="text-muted">Code to retrieve the IP</h3>
        </p>
        <hr />
        <pre>
from flask import Flask, render_template, request
# Initialize the Flask application
app = Flask(__name__)
# Default route, print user's IP
@app.route('/')
def index():
    ip = request.remote_addr
    return render_template('index.html', user_ip=ip)
        </pre>
    </p>
</body>
</html>

希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。

如何开始使用PyCharm，并拥有一个高效的Python IDE

如何开始使用PyCharm，并拥有一个高效的Python IDE 编辑器与IDE之间的辩论正变得老旧和无聊，因为这是一个zero sum game（零和游戏或者叫零和博弈，表示所有博弈方的利益之和为零或一个常数，即一方有所得，其他方必有所失。） 我已经使用Emacs长达15年了，我使用它阅读我的邮件，浏览网页，制作咖啡（我们不能做所有的事情吗？）但是，今天我发现，通过在工作上使用合适的工具，能够变得更加高效。 强大的编辑器，如Emacs和Vim太棒了。我发现令人费解的是有些编辑器或IDE进行基本操作的时候，如搜索和替换非常笨重，而Vim的和Emacs操作起来恰到好处。 然而，搜索注入“将Vim作为一个Python IDE”或者“将Emacs作为一个Python IDE”，都会返回成千上万的链接，这表明人们想要这样的一些功能，如智能完成，代码导航和项目支持等等。为了给你一点数据，我最热门的帖子之一就是如何配置Emacs作为一个Python IDE，即使到今天已经过了三年。 PyCharm是最流行的Python IDE之一，因为它具有强大的功能。在这篇文章中，我将展示如何开始使用PyCharm，并很快具备一个高效的Python开发环境。我使用Mac上的PyCharm3.0.2专业版（他们有一个开源版本以及）上。我使用的是大量修改了默认按键的键盘映射（也有Emacs和Vim键盘映射表）。我建议你参考官方的Mac和Windows/Linux的默认快捷键。

初步使用

当您第一次启动PyCharm的时候，他会问你要使用的键盘布局和主题。我不喜欢它的Emacs键盘映射，所以我用的是默认的Mac OS X键盘映射并且自定义了我想要的快捷方式： 如果这是你第一次使用PyCharm，并没有什么配置可以导入的。你可能会想在欢迎屏幕中点击“配置”，设置一些基本的配置： 我喜欢显示出行号和方法分隔符（Editor→Appearance→Show method separators, Show line numbers）： 另外，我喜欢Solarized主题。我遵循指示安装了它，并选择它作为编辑器的默认主题→颜色和字体。 浅色版的Solarized IntelliJ有一些奇怪的颜色选择（例如，它采用灰色为默认的文本，而不是更清晰的黑色），所以我在编辑器上进行了修改→Colors Fonts→General。我的建议是不要害怕修改颜色为你自己喜欢的。你可以导出你的配置，以防你需要重新安装PyCharm。 相比于别的一些IDE，我觉得PyCharm在视觉上的效果上非常干净，如果你想要一个更简洁的用户界面，您可以隐藏工具栏，工具按钮，导航栏和状态栏（在视图菜单上）：

Virtualenv和Python解释器

您可以创建新的项目文件→File→New Project or open an existing project withFile→Open Directory。 PyCharm支持多种类型的Python项目，如Django，Flask等等。在这里，我将创建一个简单的项目，以测试pyquery库（我会选择“Empty project”）。 你需要告诉PyCharm你想用哪个Python解释器，因为它可以使用不同的解释器对于不同的项目。它将利用这些信息来索引的所有可用的库。一个好的做法是对于每个项目建立一个virtualenv。您可以使用一个已经存在的virtualenv或从PyCharm创建一个新的（Settings→Project Interpreter→Python Interpreters）。 对于这个项目，我将创建一个新的virtualenv并使其用于所有的项目： 您可以快速搜索，阅读说明，并从PyCharm安装软件包。没有什么是你在在终端上不能做的，但它能够使你无需离开IDE，更加方便地够搜索包。 一些软件包可能需要安装一段时间，特别是如果他们需要进行编译。 PyCharm运行安装过程是在后台，你可以通过单击状态栏看到正在发生的事情： 正如我们所看到的，它不仅安装pyquery报，所依赖的包，如lxml也一并安装（正如我们所期望的）：

快捷键

PyCharm是没有Vim的，但你也可以只靠键盘做很多事情。您可以将快捷方式设置到几十个（如果不是数百个）快捷动作在Settings→Keymap。我修改了相当多的默认键盘映射，因为我喜欢有像Control-a, Control-e, Control-k,and Control-y那样的快捷键，而这几个快捷键在默认情况下多用于文本框，并没有设置默认在“Mac OS X”的键盘映射。您还可以定义鼠标快捷键。举例来说，我使用Option-Click来改变快速文档。如果你是一个Vim的用户，您可能希望尝试一下IdeaVim，一个Vim的仿真器插件。我听说过这个好东西，但我没有机会去尝试它。 我用的是Dvorak keyboard layout，但烦人的是，一但用到不对的快捷键就会有bug。有人反映了这个问题，French Canadian and German layouts也有这个问题。这意味着我必须重新绑定不少的快捷方式来避免这个问题。 PyCharm使用功能键，如F1和F2等很多。正如你可能知道的，在Mac上，顶部的按键多作为默认“多媒体”键，并通过按下Fn键的来生效。我们可以在System Preferences→Keyboard交换这种方式。 我希望能够控制音量和改变亮度，而不需要使用Fn键，但我也喜欢使用功能键，而无需触碰较远的Fn键（我很懒惰，我能说什么？）。我用Palua在“多媒体”和功能键之间切换。你可以用全局键切换，也可以配置Palua在使用特定应用程序时，自动切换。我为所有应用程序使用多媒体键的（默认值），并配置Palua为Xcode和PyCharm使用功能键。

外部编辑器

PyCharm可以启动任何外部工具，所以我将其配置用Emacs来打开当前文件。当你想要利用你喜欢的编辑器（Emacs，Vim，TextMate等等）做一些快速编辑，这非常有用。 进入Settings→External Tools，确保“Open console”未选中，将路径插入程序，参数（在这种情况下，我们可以用FilePath来得到完整的文件名）和工作目录（ProjectFileDir/ FileRelativeDir /）。 你可以把它分配给一个快捷方式： 现在它可以从菜单栏获得。

运行代码和REPL

PyCharm有很多方式来让我们运行代码。我们可以用古老的print 函数（或声明语句，这取决于你的Python版本），在REPL导入代码，发送代码到控制台，使用调试器，或在终端上使用IPython。

打印输出

使用打印来显示值是一个有用的并被广泛使用的技术，但是如果不小心使用的话，它可能会导致混乱的代码。 如果该文件已被选中运行，我们可以通过单击“play”按钮或Control-R来开始。 如果没有选择文件来运行，会从上下文菜单中选择一个文件，用Control-Option-R或右击来运行她。 PyCharm会记住你的选择，下一次你可以继续使用Control-R。这听起来很复杂，但它其实非常简单。检查手册，以便了解更多的信息。

控制台和REPL

我最喜欢的方法是在REPL运行代码。您可以在PyCharm的工具栏中打开一个Python控制台，Tools→Run Python Console（我已经分配到Control-C）。它会使用IPython（如果可用）（我建议你在virtualenv内安装IPython），并将当前文件的路径添加到Python的路径。在控制台上，你可以像往常一样导入你要来执行的功能。 在控制台中补全功能仍然可用： 我们可以像平时一样正常使用已经导入的函数，并且可以利用⌘–4轻松切换控制台的可视性。

在控制台执行所选择的代码

如果我想运行的代码是多了几个单行，并没有编写正式的单元测试（例如，可能我玩的是数据）我可以将它保存在一个临时文件。我们可以选择我们想要运行的代码（通常我只需要利用⌘-A选择整个文件），并选择从上下文菜单中选择“Execute Selection in Console”（或者，更好的方式，使用键盘快捷键）。 [我省略了一些菜单项中的截图以使文章短一些。] 在下面的例子中，标题变量在控制台中可用，因为我们在控制台中选择整个临时文件来执行：

宏

如果我们可以在一个操作中发送整个文件到控制台，那就太好了。幸运的是，我们可以记录一个宏。选择Select Edit→Macros→Start Macro Recording and performthe operations as before（选择整个文件，发送到控制台，切换到控制台）。正如你所看到的，我的宏只有四个动作（我按向下箭头键取消选择）： 当您录制的宏已经在宏菜单，你可以分配给它快捷方式（我使用Control-C Control-E，但由于某些原因PyCharm只显示两个快捷方式的一半）。

调试

很多人喜欢使用调试器来检查数据。即使我喜欢使用REPL，有时调试程序更有效，在检验复杂的对象时尤其如此。 PyCharm不允许你在一个空行设置一个断点，因此，在这短短的例子，我不得不添加一个额外的行（我使用print函数，但我本可以使用pass），因为我想要调试停止在设置的headlines变量后。在真正的代码中，很少有这个必要。

IPyhton

最后，利用IPython来运行外部终端并使用一些功能，比如％run和自动重载没有任何不妥。

搜寻命令

这很容易变得不知所措，因为有这么多的命令。如果您在Mac上使用PyCharm，你可以像往常一样使用Help→Search，或者您可以在任何平台上使用Help→Find Action。它可以让你搜索任何PyCharm命令，包括不能从菜单中获得的。 （Emacs的使用者会注意到这有点类似于Emacs的M-X）。这是非常有用和强大的功能，我一直使用它。

代码补全

代码补全功能在PyCharm上是一流的。默认情况下PyCharm会在你输入的时候给出建议： 由于此功能可有点耗电，你可以通过选择File→Power Save Mode来禁用它。您仍然可以通过Control-Space显式使用这一功能。 在输入的时候，您可以通过键入一个子串来缩小建议列表： 或者，您可以键入CammelCaseClasses或function_names_with_underscores的第一个字母： 如果您键入Ctrl-Space一次，PyCharm将尝试列出最相关的项目： 如果你再次键入Control-Space，将列出它所知道的每一个名字。这可能是压倒性的，但要注意，它列出了没有导入的文件 bar.py中的函数name_of_mother。 但往往你只是想补全在打开的缓冲区中的一个局部变量的名称。很久以前可以在Emacs和Vim实现这一功能，二现在也可以在PyCharm上实现。手册将其称为Hippie Completion，但实际的命令名称（即，你会发现在Find Action的那个名字）是“Cyclic Expand Word”，并且在我的测试中，它甚至对文档字符串有效。 代码补全可能无法在某些情况下工作，比如当一个库没有类型提示。这个StackOverflow页面建议在PDB中设置断点并用dir列出所有可能的属性。一个类似的解决方案是在PyCharm创建断点，并执行一条表达式——通过在调试工具栏点击最后一个图标（或使用适当的键盘快捷键）。在这种情况下，我计算的表达式是“dir（r）”。

访问文档

PyCharm有三种方式可以访问文档：快速定义，快速文档，外部文档，以及参数信息。您可以从查看菜单或者从各自的快捷方式去访问它们。 快速定义将显示整个定义的符号（类，方法，功能等）的（废话！），当然也包括文档。如果你只是想快速浏览一下的定义，而跳跃到它是很有用的。 快速文档将显示符号的文档和签名。 最后，外部文档，以及参数信息是非常简单的。第一个在默认浏览器中打开文档，第二个给出了一个函数或方法（例如快速查询关键字参数的名称是很有用）参数信息。 外部文档工作外适用于Python（当然），PyQt4，PySide，GTK，WX，numpy，SciPy，和kivy，并且您可以为外部文档添加路径，在Settings→Python External Documentation中设置。

代码质量

当你在打字的时候，PyCharm会检查你的代码是否符合PEP8。它会让你知道，你是否有太多的空格或空行等等。如果你愿意，你可以配置PyCharm运行pylint作为外部工具。

在源代码找到自己的方式

当你掌握了它的导航命令时，PyCharm开始变得强大起来。它可以跳转到类，函数等等。在Mac上你可以利用⌘-B或者⌘-Click跳转到类，方法，函数，变量的定义，同样在Windows和Linux上使用 或Ctrl-B或者Ctrl-Click。 导航到类，文件或符号的机制几乎是一样的。在你输入一个字符串的时候，你将看到一个对话框，包括你当前项目以外的项目，同市匹配过滤的结果。转至导航菜单或使用相应的键盘快捷键： 这是一个类定义典型的对话框： 你可以输入名称的一部分，包括文件扩展名。举例来说，如果你想打开Django项目的一个JavaScript文件是，但又不记得它的名字，你可以搜索“.js”。 这些功能使我们能够非常快速地浏览源代码。假设我们正在研究Django的源代码，我们希望看到的是功能实现的过程。我们不知道它的定义，所以我们去Navigate→Symbo（⌥-⌘-O），输入“render”，并选择第一个选项（我们可以看到它在django.shortcuts定义）。如果我们隐藏了导航栏，我们可以使用Navigate→Jump到导航栏（⌘-↑），快速显示它并查看该文件定位（django→django→shortcuts.py）： 有时在去掉你并不感兴趣的那部分东西之后，代码补全的效率会更高。在下面的例子中，我删除相关的JavaScript的结果，得到了一个更加简洁的列表： PyCharm可以让你折叠块，如类，方法和函数，但你可以创建自己的可折叠的区域。当涉及到成组的一些东西时，就很有用（类，方法，函数等）。这些模块可以折叠的话，会使我们能够专注于代码的特定区域。你可以通过Navigate→Custom Region或使用相应的键盘快捷键来显示列表文件中的所有区域。遗憾的是有没有办法在一个工程中列出所有区域。

单元测试

在我们可以运行测试文件之前，我们需要添加一个新的运行/调试配置。我们去Run→Edit Configurations，然后点击在左上角的加号按钮。然后，我们选择“Python tests”，开始测试。在这个例子中，我将使用单元测试： 最后，我们需要添加这些测试的文件夹，并选择正确的Python解释器： 现在就像我们运行代码一样，我们可以运行我们的测试：通过点击工具栏或者选择Run→Run（Control-⌥-R）。这将打开一个对话框，你可以在对话框中选择你想要运行的代码（你可以运行别的）。您可以进行所有测试或仅测试光标。 当你运行测试是，PyCharm会记住你最后的选择，这样你就可以利用Control-R来重复测试。这非常有用，如果你解决了一个特定的测试情况，并希望多次运行它，但不运行其他测试。你并不需要定位到你想要运行的测试文件;你可以从任意文件中运行测试。您可以通过选择Navigate→Test（或相应的热键）完成代码的测试。

处理多个文件

正如你看到的那样，PyCharm为每一个文件使用一个标签 要切换到标签，我们可以使用命令选择下一个标签或者选择上一个标签。默认快捷键是Control-→ 和Control-←，但OS X使用这些按键，让我重新绑定它们至Control-⌘-N 和Control-⌘-P（在终端我使用同样的快捷方式切换标签页）。 一个更直接的方法选定标签就是使用Navigate→File，或者View→Recent Files（⌘-E）和View→Recently Changed Files（⇧-⌘-E）。最后两个命令将显示文件，你可以通过输入子串来缩小选择范围。在下面的例子中，我只需要输入“⌘-E”，“S”，“ENTER”键进入scratch.py文件的标签：

多窗口

PyCharm支持多窗口，虽然不如Emacs中那么优秀，但也足够用了。 在默认情况下没有已分配的快捷方式来处理分割窗口，所以你必须自己做。这些是我用的快捷键：

  • 垂直分割，Control-S
  • 水平分割，Control-H
  • 非剖分，Control-C Control-U
  • 非剖分所有，Control-C Control-A
  • 转到下一个分离器，Control-C Control-N
  • 转到上一页分离器，Control-C Control-P
  • 移动到相对组，Control-C Control-M 再有两个窗格的情况下拖动标签比较方便。

总结

PyCharm可以为我们做很多事情。我们看到了如何使用virtualenv，定义快捷键，使用外部编辑器，运行代码，定义宏，找到查找操作命令，可以高效地进行代码完成，访问文档，浏览源代码，运行单元测试，并处理多个文件和分割的窗口。 而这些只是表面文章。我们还没有谈论编辑，版本控制，插件，调试（本地和远程），模板，使用捆绑的TextMate，网络开发等等更多的功能。 我建议你检查PyCharm的官方文档，包括快速入门指南和在线帮助。此外，Andrew Brookins从Vim用户的角度写了一片很好的PyCharm评论。我推荐你去阅读一下，即使你不使用Vim。

python可视化神器——pyecharts库

无意中从今日头条中看到的一篇文章，可以生成简单的图表。据说一些大数据开发们也是经常用类似的图表库，毕竟有现成的，改造下就行，谁会去自己造轮子呢。

pyecharts是什么？

pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒， pyecharts 是为了与 Python 进行对接，方便在 Python 中直接使用数据生成图 。使用pyecharts可以生成独立的网页，也可以在flask、django中集成使用。 安装很简单：pip install pyecharts 如需使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可，同时兼容 Python2 和 Python3 的 Jupyter Notebook 环境。所有图表均可正常显示，与浏览器一致的交互体验，简直不要太强大。 参考自pyecharts官方文档: 首先开始来绘制你的第一个图表 使用 Jupyter Notebook 来展示图表，只需要调用自身实例即可 add() 主要方法，用于添加图表的数据和设置各种配置项 render() 默认将会在根目录下生成一个 render.html 的文件，文件用浏览器打开。

使用主题

自 0.5.2+ 起，pyecharts 支持更换主体色系

使用 pyecharts-snapshot 插件

如果想直接将图片保存为 png, pdf, gif 格式的文件，可以使用 pyecharts-snapshot。使用该插件请确保你的系统上已经安装了 Nodejs 环境。 安装 phantomjs: npm install -g phantomjs-prebuilt 安装 pyecharts-snapshot: pip install pyecharts-snapshot 调用 render 方法 bar.render(path='snapshot.png') 文件结尾可以为 svg/jpeg/png/pdf/gif。请注意，svg 文件需要你在初始化 bar 的时候设置 renderer='svg'。

图形绘制过程

基本上所有的图表类型都是这样绘制的：

chart_name = Type() # 初始化具体类型图表。
chart_name.add() # 添加数据及配置项。
chart_name.render() # 生成本地文件（html/svg/jpeg/png/pdf/gif）。

add() 数据一般为两个列表（长度一致）。如果你的数据是字典或者是带元组的字典。可利用 cast() 方法转换。

多次显示图表

从 v0.4.0+ 开始，pyecharts 重构了渲染的内部逻辑，改善效率。推荐使用以下方式显示多个图表。如果使是 Numpy 或者 Pandas，可以参考这个示例 当然你也可以采用更加酷炫的方式，使用 Jupyter Notebook 来展示图表，matplotlib 有的，pyecharts 也会有的 Note： 从 v0.1.9.2 版本开始，废弃 render_notebook() 方法，现已采用更加 pythonic 的做法。直接调用本身实例就可以了。 比如这样 还有这样 如果使用的是自定义类，直接调用自定义类示例即可

图表配置

图形初始化

通用配置项

  • xyAxis：平面直角坐标系中的 x、y 轴。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline)
  • dataZoom：dataZoom 组件 用于区域缩放，从而能自由关注细节的数据信息，或者概览数据整体，或者去除离群点的影响。(Line、Bar、Scatter、EffectScatter、Kline、Boxplot)
  • legend：图例组件。图例组件展现了不同系列的标记(symbol)，颜色和名字。可以通过点击图例控制哪些系列不显示。
  • label：图形上的文本标签，可用于说明图形的一些数据信息，比如值，名称等。
  • lineStyle：带线图形的线的风格选项(Line、Polar、Radar、Graph、Parallel)
  • grid3D：3D笛卡尔坐标系组配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  • axis3D：3D 笛卡尔坐标系 X，Y，Z 轴配置项，适用于 3D 图形。（Bar3D, Line3D, Scatter3D)
  • visualMap：是视觉映射组件，用于进行『视觉编码』，也就是将数据映射到视觉元素（视觉通道）
  • markLinemarkPoint：图形标记组件，用于标记指定的特殊数据，有标记线和标记点两种。（Bar、Line、Kline）
  • tooltip：提示框组件，用于移动或点击鼠标时弹出数据内容
  • toolbox：右侧实用工具箱

图表详细

  • Bar（柱状图/条形图）
  • Bar3D（3D 柱状图）
  • Boxplot（箱形图）
  • EffectScatter（带有涟漪特效动画的散点图）
  • Funnel（漏斗图）
  • Gauge（仪表盘）
  • Geo（地理坐标系）
  • GeoLines（地理坐标系线图）
  • Graph（关系图）
  • HeatMap（热力图）
  • Kline/Candlestick（K线图）
  • Line（折线/面积图）
  • Line3D（3D 折线图）
  • Liquid（水球图）
  • Map（地图）
  • Parallel（平行坐标系）
  • Pie（饼图）
  • Polar（极坐标系）
  • Radar（雷达图）
  • Sankey（桑基图）
  • Scatter（散点图）
  • Scatter3D（3D 散点图）
  • ThemeRiver（主题河流图）
  • TreeMap（矩形树图）
  • WordCloud（词云图）

用户自定义

  • Grid 类：并行显示多张图
  • Overlap 类：结合不同类型图表叠加画在同张图上
  • Page 类：同一网页按顺序展示多图
  • Timeline 类：提供时间线轮播多张图

统一风格

注：pyecharts v0.3.2以后，pyecharts 将不再自带地图 js 文件。如用户需要用到地图图表，可自行安装对应的地图文件包。 地图文件被分成了三个 Python 包，分别为：

  • 全球国家地图: echarts-countries-pypkg
  • 中国省级地图: echarts-china-provinces-pypkg
  • 中国市级地图: echarts-china-cities-pypkg 直接使用python的pip安装 但是这里大家一定要注意，安装完地图包以后一定要重启jupyter notebook，不然是无法显示地图的。 总得来说，这是一个非常强大的可视化库，既可以集成在flask、Django开发中，也可以在做数据分析的时候单独使用，实在是居家旅行的必备神器啊
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