469 lines
18 KiB
Python
469 lines
18 KiB
Python
"""
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||
高考志愿填报 - 3分钟快速收集版
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||
只保留最关键的问题，适合快速咨询场景
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||
"""
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||
|
||
# 3分钟快速问卷模板
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||
QUICK_3MIN_TEMPLATE = """
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||
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
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║ ║
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||
║ ⚡ 高考志愿填报 - 3分钟快速问卷 ║
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║ ║
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║ 填写以下7个关键问题，即可生成个性化志愿建议 ║
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║ ║
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╚═══════════════════════════════════════════════════════════════════╝
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【必填 - 基本信息】
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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□ 1. 考生姓名：_______________
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□ 2. 所在省份：_______________
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□ 3. 高考总分：_______ 分
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□ 4. 全省位次：_______ 名（查一分一段表）
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【必填 - 核心匹配】
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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□ 5. 你属于哪种类型？（单选）
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R. 🔧 喜欢动手拆装修东西（电脑/模型/电器）
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→ 推荐：计算机、电子、机械、自动化
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I. 🔬 喜欢研究探索（解难题/做实验/查资料）
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→ 推荐：数学、物理、医学、科研类
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A. 🎨 喜欢创意创作（画画/设计/写作）
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→ 推荐：设计、建筑、传媒、艺术
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S. 🤝 喜欢帮助人（志愿者/当老师/照顾人）
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||
→ 推荐：师范、医学、心理学、社工
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E. 📊 喜欢领导组织（当班干部/策划活动/做生意）
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||
→ 推荐：管理、经济、法学、商科
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C. 📝 喜欢规范有序（整理数据/做表格/规划）
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→ 推荐：会计、统计、财务、行政
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□ 6. 你最擅长哪2门学科？（选填）
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例：物理、数学
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□ 7. 明确不喜欢的？（多选）
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A. 背诵记忆 B. 数学计算 C. 社交应酬
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D. 做实验 E. 写代码 F. 都喜欢
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【选填 - 关键约束】
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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□ 8. 家庭经济条件：
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①困难 ②一般 ③中等 ④较好
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□ 9. 毕业后最想：
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①直接工作赚钱 ②读研深造 ③考公务员 ④不确定
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□ 10. 想去哪里工作：
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①一线城市 ②新一线 ③本省 ④都能接受
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━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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💡 填写说明：
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• 复制以上内容，填写后发回
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• 必填1-7项，选填8-10项可选
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• 位次查法：省教育考试院官网
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📤 发送格式示例：
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1. 李明
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||
2. 浙江省
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3. 612
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||
4. 15230
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5. R
|
||
6. 物理、数学
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7. C
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||
8. ③
|
||
9. ①
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10. ②
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||
"""
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||
# 极简1分钟版
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||
ULTRA_1MIN_TEMPLATE = """
|
||
╔═══════════════════════════════════════════════════════════════════╗
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||
║ ⚡ 高考志愿 - 1分钟极速版 ║
|
||
╚════════════════════════════════━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━═══╝
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只需要回答这5个问题：
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1️⃣ 姓名+省份：______________（如：李明 浙江）
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||
2️⃣ 分数+位次：______________（如：612分 15230名）
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||
3️⃣ 选科：__________________（如：物化地）
|
||
4️⃣ 类型：__________________（R/I/A/S/E/C 选1个）
|
||
R=动手型 I=研究型 A=艺术型 S=助人型 E=管理型 C=常规型
|
||
5️⃣ 不能接受的：_____________（如：背诵、数学、社交）
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||
|
||
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
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||
示例回复：
|
||
李明 浙江 612分 15230名 物化地 R类型 不接受社交
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||
"""
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||
|
||
|
||
def parse_quick_response(text: str) -> dict:
|
||
"""
|
||
解析快速问卷回复
|
||
支持多种格式：带编号、无编号、紧凑型
|
||
"""
|
||
info: dict[str, dict[str, object]] = {
|
||
"basic": {},
|
||
"exam": {},
|
||
"profile": {},
|
||
"constraints": {},
|
||
}
|
||
|
||
lines = [line.strip() for line in text.strip().split("\n") if line.strip()]
|
||
|
||
# 类型映射
|
||
type_map = {
|
||
"R": ("现实型", ["计算机", "电子", "机械", "自动化"]),
|
||
"I": ("研究型", ["数学", "物理", "医学", "化学"]),
|
||
"A": ("艺术型", ["设计", "建筑", "传媒", "中文"]),
|
||
"S": ("社会型", ["师范", "医学", "心理学", "社工"]),
|
||
"E": ("企业型", ["管理", "经济", "金融", "法学"]),
|
||
"C": ("常规型", ["会计", "统计", "财务", "信息"]),
|
||
}
|
||
|
||
for line in lines:
|
||
# 尝试各种格式提取
|
||
|
||
# 格式1: "1. 李明" 或 "1、李明" 或 "1 李明"
|
||
if line[0].isdigit() and len(line) > 2:
|
||
parts = line.replace("、", " ").replace(".", " ").replace("：", " ").split()
|
||
if len(parts) >= 2:
|
||
key_num = parts[0]
|
||
value = " ".join(parts[1:])
|
||
|
||
if key_num == "1":
|
||
# 可能包含省份
|
||
if " " in value or "\t" in value:
|
||
parts2 = value.replace("\t", " ").split()
|
||
info["basic"]["name"] = parts2[0]
|
||
if len(parts2) > 1:
|
||
info["basic"]["province"] = parts2[1]
|
||
else:
|
||
info["basic"]["name"] = value
|
||
elif key_num == "2":
|
||
# 省份
|
||
provinces = [
|
||
"北京",
|
||
"天津",
|
||
"河北",
|
||
"山西",
|
||
"内蒙古",
|
||
"辽宁",
|
||
"吉林",
|
||
"黑龙江",
|
||
"上海",
|
||
"江苏",
|
||
"浙江",
|
||
"安徽",
|
||
"福建",
|
||
"江西",
|
||
"山东",
|
||
"河南",
|
||
"湖北",
|
||
"湖南",
|
||
"广东",
|
||
"广西",
|
||
"海南",
|
||
"重庆",
|
||
"四川",
|
||
"贵州",
|
||
"云南",
|
||
"西藏",
|
||
"陕西",
|
||
"甘肃",
|
||
"青海",
|
||
"宁夏",
|
||
"新疆",
|
||
]
|
||
for p in provinces:
|
||
if p in value:
|
||
info["basic"]["province"] = p
|
||
break
|
||
else:
|
||
info["basic"]["province"] = value.replace("省", "").strip()
|
||
elif key_num == "3":
|
||
# 分数
|
||
import re
|
||
|
||
numbers = re.findall(r"\d+", value)
|
||
if numbers:
|
||
info["exam"]["score"] = int(numbers[0])
|
||
elif key_num == "4":
|
||
# 位次
|
||
import re
|
||
|
||
numbers = re.findall(r"\d+", value)
|
||
if numbers:
|
||
info["exam"]["rank"] = int(numbers[0])
|
||
elif key_num == "5":
|
||
# 兴趣类型
|
||
code = value.upper()
|
||
if code in type_map:
|
||
info["profile"]["type_code"] = code
|
||
info["profile"]["type_name"] = type_map[code][0]
|
||
info["profile"]["recommended_majors"] = type_map[code][1]
|
||
elif key_num == "6":
|
||
# 优势学科
|
||
info["profile"]["strong_subjects"] = value.replace("、", " ")
|
||
elif key_num == "7":
|
||
# 不喜欢的内容
|
||
info["profile"]["dislikes"] = value
|
||
elif key_num in ["8", "9", "10"]:
|
||
# 选填项
|
||
if "经济" in line or key_num == "8":
|
||
info["constraints"]["economic"] = value
|
||
elif "毕业" in line or key_num == "9":
|
||
info["constraints"]["plan"] = value
|
||
elif "工作" in line or key_num == "10":
|
||
info["constraints"]["city"] = value
|
||
|
||
# 格式2: 紧凑型 "李明 浙江 612分 15230名 物化地 R 不接受社交"
|
||
elif " " in line and len(line.split()) >= 3:
|
||
parts = line.split()
|
||
# 尝试识别各部分
|
||
for i, part in enumerate(parts):
|
||
# 名字（通常第一个）
|
||
if i == 0 and len(part) >= 2 and part.isalpha():
|
||
info["basic"]["name"] = part
|
||
# 省份
|
||
elif part.replace("省", "") in [
|
||
"北京",
|
||
"天津",
|
||
"河北",
|
||
"山西",
|
||
"内蒙古",
|
||
"辽宁",
|
||
"吉林",
|
||
"黑龙江",
|
||
"上海",
|
||
"江苏",
|
||
"浙江",
|
||
"安徽",
|
||
"福建",
|
||
"江西",
|
||
"山东",
|
||
"河南",
|
||
"湖北",
|
||
"湖南",
|
||
"广东",
|
||
"广西",
|
||
"海南",
|
||
"重庆",
|
||
"四川",
|
||
"贵州",
|
||
"云南",
|
||
"西藏",
|
||
"陕西",
|
||
"甘肃",
|
||
"青海",
|
||
"宁夏",
|
||
"新疆",
|
||
]:
|
||
info["basic"]["province"] = part.replace("省", "")
|
||
# 分数（带"分"）
|
||
elif "分" in part:
|
||
import re
|
||
|
||
nums = re.findall(r"\d+", part)
|
||
if nums:
|
||
info["exam"]["score"] = int(nums[0])
|
||
# 位次（带"名"或"位次"）
|
||
elif "名" in part or "位次" in part:
|
||
import re
|
||
|
||
nums = re.findall(r"\d+", part)
|
||
if nums:
|
||
info["exam"]["rank"] = int(nums[0])
|
||
# 兴趣类型
|
||
elif part.upper() in type_map:
|
||
code = part.upper()
|
||
info["profile"]["type_code"] = code
|
||
info["profile"]["type_name"] = type_map[code][0]
|
||
info["profile"]["recommended_majors"] = type_map[code][1]
|
||
|
||
return info
|
||
|
||
|
||
def generate_quick_summary(info: dict) -> str:
|
||
"""生成快速摘要"""
|
||
lines = []
|
||
lines.append("\n" + "=" * 50)
|
||
lines.append("📋 快速信息汇总")
|
||
lines.append("=" * 50)
|
||
|
||
# 基本信息
|
||
name = info.get("basic", {}).get("name", "未知")
|
||
province = info.get("basic", {}).get("province", "未知")
|
||
lines.append(f"\n👤 {name} | {province}")
|
||
|
||
# 考试信息
|
||
score = info.get("exam", {}).get("score")
|
||
rank = info.get("exam", {}).get("rank")
|
||
if score:
|
||
lines.append(f"📊 高考：{score}分")
|
||
if rank:
|
||
lines.append(f"📊 位次：{rank}名")
|
||
|
||
# 兴趣类型
|
||
type_name = info.get("profile", {}).get("type_name")
|
||
type_code = info.get("profile", {}).get("type_code")
|
||
majors = info.get("profile", {}).get("recommended_majors", [])
|
||
if type_name:
|
||
lines.append(f"\n🎯 兴趣类型：{type_name} ({type_code})")
|
||
if majors:
|
||
lines.append(f" 推荐专业：{'、'.join(majors)}")
|
||
|
||
# 强项学科
|
||
strong = info.get("profile", {}).get("strong_subjects")
|
||
if strong:
|
||
lines.append(f"💪 优势学科：{strong}")
|
||
|
||
# 不喜欢
|
||
dislikes = info.get("profile", {}).get("dislikes")
|
||
if dislikes:
|
||
lines.append(f"❌ 应避免：{dislikes}")
|
||
|
||
# 约束
|
||
plan = info.get("constraints", {}).get("plan")
|
||
city = info.get("constraints", {}).get("city")
|
||
if plan or city:
|
||
lines.append(f"\n📍 规划：{plan or '未指定'} | 地域：{city or '未指定'}")
|
||
|
||
lines.append("\n" + "=" * 50)
|
||
|
||
# 缺失信息提醒
|
||
missing = []
|
||
if not info.get("basic", {}).get("name"):
|
||
missing.append("姓名")
|
||
if not info.get("exam", {}).get("score"):
|
||
missing.append("分数")
|
||
if not info.get("exam", {}).get("rank"):
|
||
missing.append("位次")
|
||
if not info.get("profile", {}).get("type_code"):
|
||
missing.append("兴趣类型")
|
||
|
||
if missing:
|
||
lines.append(f"⚠️ 还需补充：{', '.join(missing)}")
|
||
else:
|
||
lines.append("✅ 核心信息完整！可以开始推荐")
|
||
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
|
||
def generate_quick_recommendation(info: dict) -> str:
|
||
"""基于快速信息生成初步推荐"""
|
||
lines = []
|
||
lines.append("\n" + "=" * 50)
|
||
lines.append("🎯 初步志愿建议")
|
||
lines.append("=" * 50)
|
||
|
||
# 基于霍兰德类型的推荐
|
||
type_code = info.get("profile", {}).get("type_code")
|
||
strong = info.get("profile", {}).get("strong_subjects", "")
|
||
dislikes = info.get("profile", {}).get("dislikes", "")
|
||
|
||
recommendations = {
|
||
"R": {
|
||
"majors": [
|
||
"计算机科学与技术",
|
||
"软件工程",
|
||
"电子信息工程",
|
||
"自动化",
|
||
"机械设计",
|
||
],
|
||
"reason": "喜欢动手操作，适合工科技术类专业",
|
||
"caution": "数学物理不能弱",
|
||
},
|
||
"I": {
|
||
"majors": ["数学与应用数学", "物理学", "临床医学", "生物科学", "化学"],
|
||
"reason": "喜欢研究探索，适合理科或医学类",
|
||
"caution": "需深造，本科就业面窄",
|
||
},
|
||
"A": {
|
||
"majors": [
|
||
"数字媒体技术",
|
||
"建筑学",
|
||
"工业设计",
|
||
"视觉传达设计",
|
||
"网络与新媒体",
|
||
],
|
||
"reason": "有创造力，适合设计或创意类专业",
|
||
"caution": "纯艺术就业难，推荐技术+艺术结合",
|
||
},
|
||
"S": {
|
||
"majors": ["临床医学", "师范类", "心理学", "护理学", "社会工作"],
|
||
"reason": "喜欢助人，适合医学或教育类专业",
|
||
"caution": "医学需长期投入，师范稳定但收入一般",
|
||
},
|
||
"E": {
|
||
"majors": ["工商管理", "经济学", "金融学", "法学", "市场营销"],
|
||
"reason": "有领导力，适合商科或管理类专业",
|
||
"caution": "非名校就业难，竞争激烈",
|
||
},
|
||
"C": {
|
||
"majors": ["会计学", "统计学", "财务管理", "信息管理与信息系统"],
|
||
"reason": "喜欢规范有序，适合财会或统计类专业",
|
||
"caution": "AI替代风险，需持续学习",
|
||
},
|
||
}
|
||
|
||
if type_code and type_code in recommendations:
|
||
rec = recommendations[type_code]
|
||
lines.append(f"\n【基于兴趣类型 {type_code}】")
|
||
lines.append(f"{rec['reason']}")
|
||
lines.append("\n📚 推荐专业方向：")
|
||
for i, major in enumerate(rec["majors"][:4], 1):
|
||
lines.append(f" {i}. {major}")
|
||
lines.append(f"\n⚠️ 注意事项：{rec['caution']}")
|
||
|
||
# 基于强学科的推荐
|
||
if strong:
|
||
lines.append("\n【基于优势学科】")
|
||
if "物理" in strong and "数学" in strong:
|
||
lines.append("物理数学强 → 计算机、电子信息、自动化")
|
||
elif "物理" in strong:
|
||
lines.append("物理强 → 工科类专业均可")
|
||
elif "数学" in strong:
|
||
lines.append("数学强 → 计算机、金融、统计、数学类")
|
||
elif "化学" in strong:
|
||
lines.append("化学强 → 医学、药学、材料、化工")
|
||
elif "生物" in strong:
|
||
lines.append("生物强 → 医学、生物科学、农学")
|
||
elif "语文" in strong or "英语" in strong:
|
||
lines.append("文科强 → 师范、法学、外语、新闻传播")
|
||
|
||
# 基于不喜欢的排除
|
||
if dislikes:
|
||
lines.append("\n【反向排除】")
|
||
if "数学" in dislikes or "计算" in dislikes:
|
||
lines.append("❌ 不喜欢数学 → 避开计算机、金融、人工智能")
|
||
if "背诵" in dislikes or "记忆" in dislikes:
|
||
lines.append("❌ 不喜欢背诵 → 避开法学、医学、文史哲")
|
||
if "社交" in dislikes or "应酬" in dislikes:
|
||
lines.append("❌ 不喜欢社交 → 避开市场营销、管理、师范")
|
||
if "实验" in dislikes:
|
||
lines.append("❌ 不喜欢实验 → 避开化学、生物、材料")
|
||
|
||
lines.append("\n" + "=" * 50)
|
||
|
||
return "\n".join(lines)
|
||
|
||
|
||
def main():
|
||
"""主函数 - 输出问卷模板"""
|
||
print(QUICK_3MIN_TEMPLATE)
|
||
|
||
print("\n" + "=" * 50)
|
||
print("或者使用极速版（1分钟）：")
|
||
print("=" * 50)
|
||
print(ULTRA_1MIN_TEMPLATE)
|
||
|
||
|
||
if __name__ == "__main__":
|
||
main()
|