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          一個 Python 報表自動化實(shí)戰(zhàn)案例(文末贈書)

          共 11144字,需瀏覽 23分鐘

           ·

          2021-11-09 13:24

          文末贈書

          大家好,我是杰哥。

          今天給大家分享一本我好朋友俊紅老師的新書《對比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python報表自動化》中關(guān)于報表自動化實(shí)戰(zhàn)的內(nèi)容。

          本篇文章將帶你了解報表自動化的流程,并教你用Python實(shí)現(xiàn)工作中的一個報表自動化實(shí)戰(zhàn),篇幅較長,建議先收藏,文章具體的目錄為:

          1.Excel的基本組成
          2.一份報表自動化的流程
          3.報表自動化實(shí)戰(zhàn)
          ? ?- 當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)同環(huán)比情況
          ? ?- 當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況
          ? ?- 最近一段時間創(chuàng)建訂單量趨勢
          4.將不同的結(jié)果進(jìn)行合并
          ? ?- 將不同結(jié)果合并到同一個Sheet中
          ? ?- 將不同結(jié)果合并到同一個工作簿的不同Sheet中

          Excel的基本組成

          我們一般在最開始做報表的時候,基本都是從Excel開始的,都是利用Excel在做報表,所以我們先了解下Excel的基本組成。

          下圖是Excel的中各個部分的組成關(guān)系,我們工作中每天會處理很多Excel文件,一個Excel文件其實(shí)就是一個工作簿。你在每次新建一個Excel文件時,文件名都會默認(rèn)是工作簿x,其中x就是你新建的文件個數(shù)。而一個工作簿里面又可以有多個Sheet,不同Sheet之間是一個獨(dú)立的表。每一個Sheet里面又由若干個單元格組成。每一個單元格又有若干的元素或?qū)傩裕覀円话汜槍xcel文件進(jìn)行設(shè)置最多的其實(shí)就是針對單元格的元素進(jìn)行設(shè)置。

          而針對單元格元素進(jìn)行設(shè)置的主要內(nèi)容其實(shí)就是如下圖菜單欄中顯示,比如字體、對齊方式、條件格式等內(nèi)容。本書也是按照Excel菜單欄中的各個模塊進(jìn)行編寫。

          一份自動化報表的流程

          下圖是我整理的做一份自動化報表需要經(jīng)歷的流程,主要分為5個步驟:

          第一步是對要做的報表進(jìn)行步驟拆解,這個步驟拆解和用不用工具或者是用什么工具沒有直接關(guān)系,比如做報表的第一步一般都是收集數(shù)據(jù),這個數(shù)據(jù)可能是線下人員記錄在紙質(zhì)筆記本上的,也可能是存儲在Excel表里面的,還有可能是存儲在數(shù)據(jù)庫里面的。會因?yàn)閿?shù)據(jù)源的類型或者是存儲方式不同,對應(yīng)的收集數(shù)據(jù)方式會不一樣,但是收集數(shù)據(jù)這個步驟本身是不會變的,這個步驟的目的就是把數(shù)據(jù)收集過來。

          第二步是去想第一步里面涉及到的每一個具體步驟對應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)方式,一般都是去找對應(yīng)每一步的代碼,比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)的代碼是什么樣的,再比如重復(fù)值刪除的代碼是什么樣的。

          第三步是將第二步中各個步驟對應(yīng)的代碼進(jìn)行組合,組合成一個完整的代碼。

          第四步是對第三步完整代碼得出來的報表結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,看結(jié)果是否正確。

          第五步就是等待調(diào)用,看什么時候需要制作報表了,然后就將寫好的代碼執(zhí)行一遍就行。

          其實(shí)報表自動化本質(zhì)上就是讓機(jī)器代替人工做事情的過程,我們只需要把我們?nèi)斯ば枰龅拿恳粋€步驟轉(zhuǎn)化成機(jī)器可以理解的語言,也就是代碼,然后讓機(jī)器自動去執(zhí)行,這其實(shí)就是實(shí)現(xiàn)了自動化。

          報表自動化實(shí)戰(zhàn)

          這一節(jié)給大家演示下在實(shí)際工作中如何結(jié)合Pandas和openpyxl來自動化生成報表。

          假設(shè)我們現(xiàn)在有如下一份數(shù)據(jù)集:

          現(xiàn)在我們需要根據(jù)這份數(shù)據(jù)集來制作每天的日報情況,會主要包含三方面:

          • 當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況;

          • 當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況;

          • 最近一段時間創(chuàng)建訂單量趨勢

          接下來分別來實(shí)現(xiàn)這三部分。

          當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況:

          我們先用Pandas對數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理,得到各指標(biāo)的同環(huán)比情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          #導(dǎo)入文件
          import?pandas?as?pd
          df?=?pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\sale_data.xlsx')

          #構(gòu)造同時獲取不同指標(biāo)的函數(shù)
          def?get_data(date):???
          ????create_cnt?=?df[df['創(chuàng)建日期']?==?date]['order_id'].count()
          ????pay_cnt?=?df[df['付款日期']?==?date]['order_id'].count()
          ????receive_cnt?=?df[df['收貨日期']?==?date]['order_id'].count()
          ????return_cnt?=?df[df['退款日期']?==?date]['order_id'].count()
          ????return?create_cnt,pay_cnt,receive_cnt,return_cnt

          #假設(shè)當(dāng)日是2021-04-11
          #獲取不同時間段的各指標(biāo)值
          df_view?=?pd.DataFrame([get_data('2021-04-11')
          ?????????????????????,get_data('2021-04-10')
          ?????????????????????,get_data('2021-04-04')]
          ?????????????????????,columns?=?['創(chuàng)建訂單量','付款訂單量','收貨訂單量','退款訂單量']
          ?????????????????????,index?=?['當(dāng)日','昨日','上周同期']).T

          df_view['環(huán)比']?=?df_view['當(dāng)日']?/?df_view['昨日']?-?1
          df_view['同比']?=?df_view['當(dāng)日']?/?df_view['上周同期']?-?1
          df_view

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果:

          上面只是得到了各指標(biāo)的同環(huán)比絕對數(shù)值,但是我們一般的日報在發(fā)出去之前都要做一些格式調(diào)整的,比如調(diào)整字體之類的。而格式調(diào)整就需要用到openpyxl庫,我們需要將Pandas庫中DataFrame格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用openpyxl庫的數(shù)據(jù)格式,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          from?openpyxl?import?Workbook
          from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows

          #創(chuàng)建空工作簿
          wb?=?Workbook()
          ws?=?wb.active

          #將DataFrame格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為openpyxl格式
          for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
          ????ws.append(r)

          wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\核心指標(biāo)_原始.xlsx')

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果,可以看到原始的數(shù)據(jù)文件看起來是很混亂的:

          接下來我們針對上面原始數(shù)據(jù)文件進(jìn)行格式調(diào)整,具體調(diào)整代碼如下:

          from?openpyxl?import?Workbook
          from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
          from?openpyxl.styles?import?colors
          from?openpyxl.styles?import?Font
          from?openpyxl.styles?import?PatternFill
          from?openpyxl.styles?import?Border,?Side
          from?openpyxl.styles?import?Alignment

          wb?=?Workbook()
          ws?=?wb.active

          for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
          ????ws.append(r)

          #第二行是空的,刪除第二行
          ws.delete_rows(2)

          #給A1單元格進(jìn)行賦值
          ws['A1']?=?'指標(biāo)'

          #插入一行作為標(biāo)題行
          ws.insert_rows(1)
          ws['A1']?=?'電商業(yè)務(wù)方向?2021/4/11?日報'

          #將標(biāo)題行的單元格進(jìn)行合并
          ws.merge_cells('A1:F1')?#合并單元格

          #對第1行至第6行的單元格進(jìn)行格式設(shè)置
          for?row?in?ws[1:6]:
          ????for?c?in?row:
          ????????#字體設(shè)置
          ????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
          ????????#對齊方式設(shè)置
          ????????c.alignment?=?Alignment(horizontal?=?"center")
          ????????#邊框線設(shè)置
          ????????c.border?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))

          #對標(biāo)題行和表頭行進(jìn)行特殊設(shè)置
          for?row?in?ws[1:2]:
          ????for?c?in?row:
          ????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
          ????????c.fill?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')

          #將環(huán)比和同比設(shè)置成百分比格式????????
          for?col?in?ws["E":"F"]:
          ????for?r?in?col:
          ????????r.number_format?=?'0.00%'

          #調(diào)整列寬
          ws.column_dimensions['A'].width?=?13
          ws.column_dimensions['E'].width?=?10

          #保存調(diào)整后的文件????????
          wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\核心指標(biāo).xlsx')

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果:

          可以看到各項(xiàng)均已設(shè)置成功。

          當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況:

          我們同樣先利用Pandas庫處理得到當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          df_province?=?pd.DataFrame(df[df['創(chuàng)建日期']?==?'2021-04-11'].groupby('省份')['order_id'].count())
          df_province?=?df_province.reset_index()
          df_province?=?df_province.sort_values(by?=?'order_id',ascending?=?False)
          df_province?=?df_province.rename(columns?=?{'order_id':'創(chuàng)建訂單量'})
          df_province

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果:

          在得到各省份當(dāng)日創(chuàng)建訂單量的絕對數(shù)值之后,同樣對其進(jìn)行格式設(shè)置,具體設(shè)置代碼如下:

          from?openpyxl?import?Workbook
          from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows
          from?openpyxl.styles?import?colors
          from?openpyxl.styles?import?Font
          from?openpyxl.styles?import?PatternFill
          from?openpyxl.styles?import?Border,?Side
          from?openpyxl.styles?import?Alignment
          from?openpyxl.formatting.rule?import?DataBarRule

          wb?=?Workbook()
          ws?=?wb.active

          for?r?in?dataframe_to_rows(df_province,index?=?False,header?=?True):
          ????ws.append(r)

          #對第1行至第11行的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?row?in?ws[1:11]:
          ????for?c?in?row:
          ????????#字體設(shè)置
          ????????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
          ????????#對齊方式設(shè)置
          ????????c.alignment?=?Alignment(horizontal?=?"center")
          ????????#邊框線設(shè)置
          ????????c.border?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))

          #設(shè)置進(jìn)度條條件格式
          rule?=?DataBarRule(start_type?=?'min',end_type?=?'max',
          ????????????????????color="FF638EC6",?showValue=True,?minLength=None,?maxLength=None)
          ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule)

          #對第1行標(biāo)題行進(jìn)行設(shè)置
          for?c?in?ws[1]:
          ????c.font?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
          ????c.fill?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')

          #調(diào)整列寬
          ws.column_dimensions['A'].width?=?17
          ws.column_dimensions['B'].width?=?13

          #保存調(diào)整后的文件?????
          wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\各省份銷量情況.xlsx')

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果:

          最近一段時間創(chuàng)建訂單量趨勢:

          一般用折線圖的形式反映某個指標(biāo)的趨勢情況,我們前面也講過,在實(shí)際工作中我們一般用matplotlib或者其他可視化的庫進(jìn)行圖表繪制,并將其進(jìn)行保存,然后再利用openpyxl庫將圖表插入到Excel中。

          先利用matplotlib庫進(jìn)行繪圖,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          %matplotlib?inline
          import?matplotlib.pyplot?as?plt
          plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解決中文亂碼

          #設(shè)置圖表大小
          plt.figure(figsize?=?(10,6))
          df.groupby('創(chuàng)建日期')['order_id'].count().plot()
          plt.title('4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢')
          plt.xlabel('日期')
          plt.ylabel('訂單量')

          #將圖表保存到本地
          plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')

          將保存到本地的圖表插入到Excel中,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          from?openpyxl?import?Workbook
          from?openpyxl.drawing.image?import?Image

          wb?=?Workbook()
          ws?=?wb.active

          img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')

          ws.add_image(img,?'A1')

          wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢.xlsx')

          運(yùn)行上面代碼會得到如下結(jié)果,可以看到圖表已經(jīng)被成功插入到Excel中:

          將不同的結(jié)果進(jìn)行合并

          上面我們是把每一部分都單獨(dú)拆開來實(shí)現(xiàn),最后存儲在了不同的Excel文件中。當(dāng)然了,有的時候放在不同文件中會比較麻煩,我們就需要把這些結(jié)果合并在同一個Excel的相同Sheet或者不同Sheet中。

          將不同的結(jié)果合并到同一個Sheet中:

          將不同的結(jié)果合并到同一個Sheet中的難點(diǎn)在于不同表結(jié)果的結(jié)構(gòu)不一樣,而且需要在不同結(jié)果之間進(jìn)行留白。

          首先插入核心指標(biāo)表df_review,插入方式與單獨(dú)的插入是一樣的,具體代碼如下:

          for?r?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
          ????ws.append(r)

          接下來就該插入各省份情況表df_province,因?yàn)閍ppend默認(rèn)是從第一行開始插入的,而我們前面幾行已經(jīng)有df_view表的數(shù)據(jù)了,所以就不能用appen的方式進(jìn)行插入,而只能通過遍歷每一個單元格的方式進(jìn)行插入。

          那我們怎么知道要遍歷哪些單元格呢?核心需要知道遍歷開始的行列和遍歷結(jié)束的行列。

          遍歷開始的行?=?df_view表占據(jù)的行?+?留白的行(一般表與表之間留2行)?+?1
          遍歷結(jié)束的行?=?遍歷開始的行?+?df_province表占據(jù)的行

          遍歷開始的列?=?1
          遍歷結(jié)束的列?=?df_province表占據(jù)的列

          而又因?yàn)镈ataFrame中獲取列名的方式和獲取具體值的方式不太一樣,所以我們需要分別插入,先插入列名,具體代碼如下:

          for?j?in?range(df_province.shape[1]):
          ????ws.cell(row?=?df_view.shape[0]?+?5,column?=?1?+?j).value?
          =?df_province.columns[r]

          df_province.shape[1]是獲取df_province表有多少列,df_view.shape[0]是獲取df_view表有多少行。

          前面說過,遍歷開始的行是表占據(jù)的行加上留白的行再加1,一般留白的行是2,可是這里面為啥是df_view.shape[0] + 5呢?這是因?yàn)閐f_view.shape[0]是不包列名行的,同時在插入Excel中的時候會默認(rèn)增加1行空行,所以就需要在留白行的基礎(chǔ)上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。

          因?yàn)閞ange()函數(shù)是默認(rèn)是從0開始的,而Excel中的列是從1開始的,所以column需要加1。

          上面的代碼只是把df_province表的列名插入進(jìn)來了,接下來插入具體的值,方式與插入列名的方式一致,只不過需要在列名的下一行開始插入,具體代碼如下:

          #再把具體的值插入
          for?i?in?range(df_province.shape[0]):
          ????for?j?in?range(df_province.shape[1]):
          ????????ws.cell(row?=?df_view.shape[0]?+?6?+?i,column?=?1?+?j).value?
          =?df_province.iloc[i,j]

          接下來就該插入圖片了,插入圖片的方式與前面單獨(dú)的插入是一致的,具體代碼如下:

          #插入圖片
          img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')
          ws.add_image(img,?'G1')

          將所有的數(shù)據(jù)插入以后就該對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行格式設(shè)置了,因?yàn)椴煌淼慕Y(jié)構(gòu)不一樣,所以我們沒法直接批量針對所有的單元格進(jìn)行格式設(shè)置,只能分范圍分別進(jìn)行設(shè)置,而不同范圍的格式可能是一樣的,所以我們先預(yù)設(shè)一些格式變量,這樣后面用到的時候直接調(diào)取這些變量即可,減少代碼冗余,具體代碼如下:

          #格式預(yù)設(shè)

          #表頭字體設(shè)置
          title_Font_style?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12,bold?=?True,color?=?"FFFFFFFF")
          #普通內(nèi)容字體設(shè)置
          plain_Font_style?=?Font(name?=?'微軟雅黑',size?=?12)
          Alignment_style?=?Alignment(horizontal?=?"center")
          Border_style?=?Border(left?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????right?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????top?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"),
          ???????????????????bottom?=?Side(border_style?=?"thin",color?=?"FF000000"))
          PatternFill_style?=?PatternFill(fill_type?=?'solid',start_color='FFFF6100')

          格式預(yù)設(shè)完之后就可以對各個范圍分別進(jìn)行格式設(shè)置了,具體代碼如下:

          #對A1至F6范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?row?in?ws['A1':'F6']:
          ????for?c?in?row:
          ????????c.font?=?plain_Font_style
          ????????c.alignment?=?Alignment_style
          ????????c.border?=?Border_style

          #對第1行和第2行的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?row?in?ws[1:2]:
          ????for?c?in?row:
          ????????c.font?=?title_Font_style
          ????????c.fill?=?PatternFill_style

          #對E列和F列的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?col?in?ws["E":"F"]:
          ????for?r?in?col:
          ????????r.number_format?=?'0.00%'

          #對A9至B19范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?row?in?ws['A9':'B19']:
          ????for?c?in?row:
          ????????c.font?=?plain_Font_style
          ????????c.alignment?=?Alignment_style
          ????????c.border?=?Border_style

          #對A9至B9范圍內(nèi)的單元格進(jìn)行設(shè)置
          for?row?in?ws['A9':'B9']:
          ????for?c?in?row:
          ????????c.font?=?title_Font_style
          ????????c.fill?=?PatternFill_style

          #設(shè)置進(jìn)度條
          rule?=?DataBarRule(start_type?=?'min',end_type?=?'max',
          ????????????????????color="FF638EC6",?showValue=True,?minLength=None,?maxLength=None)
          ws.conditional_formatting.add('B10:B19',rule)

          #調(diào)整列寬
          ws.column_dimensions['A'].width?=?17
          ws.column_dimensions['B'].width?=?13
          ws.column_dimensions['E'].width?=?10

          最后將上面所有代碼片段合并在一起,就是將不同的結(jié)果文件合并到同一個Sheet中的完整代碼,具體結(jié)果如下,可以看到不同結(jié)果文件合并在了一起,并且各自的格式設(shè)置完好。

          將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中:

          將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中比較好實(shí)現(xiàn),只需要新建幾個Sheet,然后針對不同的Sheet插入數(shù)據(jù)即可,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

          from?openpyxl?import?Workbook
          from?openpyxl.utils.dataframe?import?dataframe_to_rows

          wb?=?Workbook()
          ws?=?wb.active

          ws1?=?wb.create_sheet()
          ws2?=?wb.create_sheet()

          #更改sheet的名稱
          ws.title?=?"核心指標(biāo)"?
          ws1.title?=?"各省份銷情況"?
          ws2.title?=?"分日趨勢"?

          for?r1?in?dataframe_to_rows(df_view,index?=?True,header?=?True):
          ????ws.append(r1)

          for?r2?in?dataframe_to_rows(df_province,index?=?False,header?=?True):
          ????ws1.append(r2)

          img?=?Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\4.2?-?4.11?創(chuàng)建訂單量分日趨勢.png')

          ws2.add_image(img,?'A1')

          wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報表自動化\多結(jié)果合并_多Sheet.xlsx')

          運(yùn)行上面代碼,會得到如下結(jié)果,可以看到創(chuàng)建了3個Sheet,且不同的內(nèi)容保存到了不同Sheet中:

          到這里我們的一份自動化報表的代碼就完成了,以后每次需要用到這份報表的時候,把上面代碼執(zhí)行一遍,結(jié)果馬上就可以出來,當(dāng)然了也可以設(shè)置定時執(zhí)行,到時間結(jié)果就自動發(fā)送到你郵箱里面啦。


          本篇內(nèi)容摘取自《對比Excel,輕松學(xué)習(xí)Python報表自動化》書籍,感興趣的同學(xué)可以點(diǎn)擊下方鏈接進(jìn)行了解:

          贈書規(guī)則:為本文「點(diǎn)贊」+ 「在看」 +「留言」且與文章內(nèi)容相關(guān)的優(yōu)質(zhì)留言即可上墻并從所有留言中選出3位點(diǎn)贊最高的讀者留言將各獲得一本,刷贊無效。

          截止時間:2021年11月12日,晚 20:00

          領(lǐng)書須知:提供點(diǎn)贊、在看的截圖

          注意事項(xiàng):最終獲贈者請?jiān)?4小時以內(nèi)添加我的微信,備注:贈書??

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