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1. 从 print 到断点：VS Code 调试 Python 到底解决了什么

我接手过一个数据清洗脚本，前任作者在 400 行代码里插了 37 个print，其中 12 个打印的是同一个df.shape。他离职时留下一句话："跑不动就看打印。"结果我第一次跑就卡在中间一个merge上，输出里只有一堆没头没尾的 DataFrame 片段，根本判断不出是哪一列的类型对不上。那天我用 VS Code 的调试器重跑了一遍，在第 180 行的merge上打了个断点，展开变量面板看了一眼两个 DataFrame 的dtypes，五分钟找到问题：一边是字符串，一边是整数。

这就是Vscode 调试 python这件事的真实价值——它把"猜"变成"看"。很多人写 Python 的日常就是print加try/except，能跑通就万事大吉，直到遇见三类问题才会真正需要调试器：一是中间态不可见，函数层层嵌套，返回的中间值没地方打；二是偶发问题，几百次循环里只有第 731 次出问题，print刷屏刷到看不见；三是别人的代码，你根本不知道在哪打print合适。

VS Code 的调试能力不是它自己造的，它是把一整套成熟的机制包了个好用的壳。搞明白这层机制，后面所有配置都不会再靠"抄别人的 launch.json"。简单说，这套东西由三部分组成：运行在目标解释器里的debugpy（真正干活的调试适配器）、编辑器侧的调试客户端（变量面板、调用栈、断点这些界面）、以及两者之间说话用的DAP 协议。你在界面上点"下一步"，本质是客户端通过 DAP 发一条指令给 debugpy，debugpy 在解释器里控制执行流，再把当前栈帧的变量快照回传。

提示：把调试器理解成"给 Python 进程装了个遥控器"，而不是"另一种运行方式"，很多奇怪现象就解释得通了——遥控器能不能连上、连上哪个进程、连上之后看不看得见变量，取决于进程本身的状态，而不只是 launch.json 写得对不对。

后面几节我按真实使用顺序展开：先让环境和解释器对上号，再逐个字段拆launch.json，然后是断点的高级用法、调试面板的实操配合、多进程和远程场景，最后是我踩过的那些"断点灰了""变量显示 unavailable"的具体排查链路。

2. 环境先跑通：解释器选择决定了后面的一切

2.1 解释器选错是最常见的第一个坑

新手配 VS Code 调试，九成的失败不是配置问题，是解释器问题。Windows 上尤其明显：你可能同时装了 Microsoft Store 版 Python、官网 3.11、Anaconda 的 base、以及某个项目里的venv。VS Code 默认挑一个，挑错之后的表现非常具有迷惑性——代码能跑（因为集成终端里的python恰好是对的），但调试器报ModuleNotFoundError，或者断点打了不生效。

判断方法很直接：按Ctrl+Shift+P，输入Python: Select Interpreter，看列表里被选中的那个路径。然后打开集成终端，敲：

python -c "import sys; print(sys.executable)"

两个路径必须一致。不一致就是没对上，手动在命令面板里选中同一个。这一步比任何launch.json调参都重要，我见过太多人在这里耗一整天去改配置。

选完之后，工作区级的绑定会写到.vscode/settings.json的python.defaultInterpreterPath里。注意这个字段只在"工作区还没有被 Python 扩展确定解释器"时生效，如果你之前已经手动选过，改这个字段是没用的，得再走一次命令面板。

2.2 debugpy 是谁装进来的

debugpy是微软维护的调试适配器，它必须存在于目标解释器里。这里有个容易混淆的点：VS Code 的 Python 扩展会优先尝试使用扩展自带或已安装的 debugpy，找不到才往当前解释器里装。所以在公司内网、离线机器、或者只读的虚拟环境里，你会遇到这个报错：

Error: 找不到调试适配器。请确保已安装 debugpy。

手动装一次就好，关键是装到哪个解释器里：

# 先确认你当前用的就是目标解释器 which python # Linux/macOS where python # Windows PowerShell # 再装 python -m pip install debugpy

我一般会顺手固定一个大致版本，避免团队里有人升到最新版后行为不一致：

python -m pip install "debugpy>=1.8,<2.0"

debugpy装上之后，还有一个环境变量值得知道：PYDEVD_DISABLE_FILE_VALIDATION=1。某些系统上因为符号链接、大小写不敏感文件系统、或者挂载盘路径解析异常，debugpy 启动会卡在文件校验上很久甚至直接崩。我处理过一台机器，调试启动要等 40 秒，加上这个变量之后变成 2 秒。这不是常规解法，属于出问题时可以试的一条路径。

2.3 虚拟环境、conda 与跨平台路径的真实差异

不同环境下的坑完全不一样，我做了张表，按你实际用的环境对号入座：

conda 有一个特别隐蔽的现象：conda activate之后 VS Code 显示的解释器是对的，但调试启动时用的是 base。原因是 conda 的激活脚本改了PATH而没改 VS Code 记录的解释器路径。稳妥做法是直接把绝对路径写进launch.json：

{ "name": "Python: 当前文件（锁定解释器）", "type": "debugpy", "request": "launch", "program": "${file}", "python": "/home/me/miniconda3/envs/proj/bin/python" }

显式指定python字段的好处是可复现——换机器、换同事，行为一致。缺点是路径写死了，所以我的习惯是这个配置只放在.vscode/launch.json里并且加进.gitignore，仓库里只提交一份"模板"，让每个人自己改路径。

3. launch.json 每个字段到底在写什么

3.1 先用生成器，别从零手写

打开"运行和调试"视图（Ctrl+Shift+D），点"创建 launch.json 文件"，VS Code 会让你选一个模板：Python File、Module、Django、Flask、Remote Attach、当前文件……这里选的是"骨架"，不是最终配置。很多教程直接让你抄一段 JSON，结果字段名对不上当前扩展版本（旧版本用"type": "python"，新版 Python Debugger 扩展用"type": "debugpy"），改半天没反应。

先用生成器生成，再按需改字段，能规避掉大半版本差异问题。生成出来大概长这样：

{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "Python: 当前文件", "type": "debugpy", "request": "launch", "program": "${file}", "console": "integratedTerminal" } ] }

3.2 type / request / program 三个字段的分工

request只有两个值，launch和attach，这是理解一切调试配置的分水岭：

• launch：调试器启动一个新进程，它从第一行开始就受控。
• attach：调试器挂到一个已经在跑的进程上，进程启动到挂载之间发生了什么你看不到。

program是入口脚本路径，${file}表示"当前打开的文件"，${workspaceFolder}表示工作区根目录。这里有个高频误区：${file}是编辑器里当前激活的标签页，不是你想要的"主文件"。你在旁边开了一个工具脚本，然后按 F5，跑的就是那个工具脚本。我一般对主入口明确的项目直接写死：

"program": "${workspaceFolder}/src/main.py"

type在新版扩展里是debugpy。如果你看到type是python，说明用的是旧的内置适配器；两者字段兼容度很高，但别混用，混用会出"You may only use python or debugpy"这类提示。

3.3 cwd、args、env、envFile 的组合拳

这四个字段决定了"进程跑起来时处在什么环境里"，是项目结构稍微复杂一点就会踩的地方。

cwd是工作目录。默认是${workspaceFolder}，但你的代码如果用了相对路径读配置，比如open("config/app.yaml")，而脚本实际在src/下，那cwd就必须改成"${workspaceFolder}/src"，否则调试时报FileNotFoundError——而同一个脚本你在终端里cd src && python main.py又能跑通，于是你会以为是调试器的问题。

args是命令行参数数组，注意它是数组，每个参数单独一项：

"args": ["--input", "data/raw.csv", "--limit", "100"],

从终端复制的命令python main.py --input data/raw.csv --limit 100对应上面这个写法。参数里如果带空格，别自己在字符串里加引号，交给数组处理。

env直接写环境变量，envFile从文件读。我的建议是敏感值一律走envFile，把.env加进.gitignore：

{ "name": "Python: 主程序", "type": "debugpy", "request": "launch", "program": "${workspaceFolder}/src/main.py", "cwd": "${workspaceFolder}/src", "console": "integratedTerminal", "env": { "PYTHONPATH": "${workspaceFolder}/src", "PYTHONUNBUFFERED": "1" }, "envFile": "${workspaceFolder}/.env" }

这里有两个我强烈建议加上的环境变量：

• PYTHONPATH：src布局的项目里，模块导入经常写成from mypkg.utils import x，不加这个会在调试时导入失败。
• PYTHONUNBUFFERED=1：不加的话，程序崩溃时你看到的输出可能是被缓冲吞掉的，日志顺序会乱。

3.4 console 选哪个：一个能卡住你半小时的选项

console有三个值，选错的后果非常具体：

默认模板给的是internalConsole，这是新手最常踩的坑——脚本里有input("请输入路径：")，一调试就报EOFError: EOF when reading a line，于是怀疑人生。记住这条就好：需要键盘输入的程序，一律用integratedTerminal。

4. 断点不止一种：把暂停点精确到"第 731 次循环的第 3 条件分支"

4.1 空心断点意味着什么

普通断点在行号左边灰色区域点一下就行，红点表示已设置。如果红点变成空心灰点，说明"断点没有被绑定到任何已加载的代码上"，调试器根本没在那里停下来。这不是设置错了，而是它找不到对应的代码，后面第 7 节我会把完整的排查链路写清楚。

另外提一句：一行的断点会停在该行即将执行时，不是执行后。在单行多重调用里，foo(bar(), baz())这种写法断点会停在这一行开始，你按"单步进入"时进的是哪个函数要对齐好顺序，容易把自己绕晕。

4.2 条件断点：不要写成赋值

右键断点 → "编辑断点" → 填条件表达式。条件必须是表达式，不能是语句。这是我最常纠正同事的一点：

# 想停在 id 等于 42 的时候 row["id"] == 42 # 正确：表达式 # 下面这些都不行 row = get_row() # 错：这是语句 if row["id"] == 42: # 错：这是语句块

条件断点还有一个性能陷阱：每一轮执行都会求值一次。如果条件里写了len(heavy_obj.items()) > 0，而循环跑了 50 万次，那这 50 万次求值会真的执行，程序可能慢到你以为死锁了。经验做法是条件尽量用几个变量的简单比较，或者调整断点位置，把它放到循环内部的if分支里再设普通断点。

4.3 日志断点：不中断的 print

日志断点（Logpoint）是我最推荐给"不想改代码又想知道中间值"的人的功能。右键 → "添加日志点"（Add Logpoint），在消息里写：

当前 id = {row["id"]}，剩余 = {len(pending)}

它用花括号插值，变量名要和当前作用域里的一致，支持属性访问和下标这种简单表达式。执行到这里不会停，只在调试控制台输出一行。用好处是：不改变代码、不中断执行、输出集中在调试控制台里，排查完删掉就行，不会像print那样留在仓库里被 code review 抓到。

日志点有几个不生效的场景要注意：{...}里不能调用带副作用的复杂函数，也不要指望它做格式化（那种{x:>10}的格式说明符不支持）。

4.4 函数断点与异常断点：处理"不知道在哪停"

函数断点解决"我知道函数名但找不到它在哪定义"。在断点面板点+→ 函数断点，输入：

mypackage.parsers.CsvParser.load

注意load是实例方法时，类名要带全。函数断点的一大价值在于处理动态分发的场景——你只知道会被load处理，但调用点有七八处，函数断点一设，进来就停。

异常断点在"运行和调试"面板的断点区域有两个勾选框：Raised Exceptions（抛出即停）和Uncaught Exceptions（未捕获才停）。这里有个必须知道的现实：Raised Exceptions在真实项目里几乎不可用。因为标准库和第三方库内部会大量使用try/except做流程控制（比如dict取值失败、ImportError探测可选依赖），打开这个选项，你会被停在一个跟你毫无关系的地方几十次。

我的建议是永远只用Uncaught Exceptions，需要抓"某个具体异常第一次被抛出的地方"时，临时打开Raised Exceptions，再用条件断点配合异常类型过滤：

isinstance(exc, MyBusinessError)

觉得啰嗦的话，还有一个更土但更快的办法：代码里临时写raise前打断点。不要笑，我至今保留这个习惯。

5. 调试面板的四个区域怎么配合着用

5.1 变量面板里那些"看起来不存在"的数据

变量面板默认折叠成Locals（当前帧局部变量）和Globals（模块全局变量）。这里有几个你一定会遇到的现象：

第一，列表和字典显示list (1000 items)，展开很慢。大数据结构不要在主面板展开，直接在调试控制台里做切片：data[:5]、list(obj.items())[:10]。第二，对象显示<Foo object at 0x...>，说明__repr__没写。有些库的__repr__会触发数据库查询或网络请求，展开变量反而会让程序卡住或者行为改变——这一点调 ORM 的时候要特别小心。

第三，有个叫Special Variables的地方藏着非常好用的东西：函数的__name__、类的__class__、以及函数的返回值。返回值这一项特别值得记住：你可以在被调函数的最后一行按"单步跳出"（Step Out），然后在调用方的Special Variables→return value里看到函数返回了什么，不用改代码加临时变量。这个技巧我用了很多年，知道的人比想象中少。

5.2 监视表达式：把"每次都要重新展开的东西"钉住

WATCH区域可以把任意表达式固定在面板上，每一轮暂停都自动求值。典型用法是盯住几个核心指标：

len(results) type(row["amount"]) data.shape

它和变量面板的区别在于：变量面板只显示当前作用域里已经存在的名字，而监视表达式可以算东西。缺点是每一轮暂停都会求值一次，如果表达式很重，暂停会明显变慢。

5.3 调用栈与内联断点

CALL STACK面板显示当前线程的调用链，点任意一帧就能切换到那个帧的变量上下文。这是排查"参数在传下来的过程中被谁改了"的利器——从最内层往上点，看到哪一层值变了，问题就在那一层的上一层。

内联断点（Column Breakpoint）用Shift+F9添加，光标停在哪一列，就在哪一列设断点。它解决的是链式调用的定位问题：

result = ( fetch(url) .parse() # 只想停在这里 .filter(valid) )

普通断点只能停在整行的开头，内联断点能精确停在.parse()那一列。这个功能知道的人不多，但在链式数据处理代码里极其实用。

5.4 调试控制台：最强的工具，也是最危险的工具

调试控制台（Debug Console）在暂停状态下就是一个活的作用域，你可以：

• 直接输入表达式求值，比如df.groupby("type").size()
• 修改变量：输入count = 100然后继续运行，程序就按新值走。调试边界条件时不用改代码重跑，直接在暂停点把变量改成临界值，非常快
• 调用函数看效果，比如client.get("/health")试一下连通性

注意：调试控制台的求值是真实执行，不是只读预览。在这里调用一个会写文件、会发网络请求、会改数据库的函数，效果和代码里调用完全一样。我在生产环境连接的调试会话上吃过大亏，这条一定要记牢。

另外，调试控制台里的作用域和你暂停的位置有关。在断点处求值用的是当前帧；如果你点了"继续"之后再在控制台输入，作用域会变成调试器自己的上下文，很多变量就找不到了——这是"刚才明明能求值，现在报 NameError"的原因。

6. 多进程、多线程、远程和 WSL：断点为什么"只在父进程生效"

6.1 热重载框架：断点生效了但停在错误的地方

这是最高频、最容易让人怀疑人生的场景。Flask用app.run(debug=True)启动，或者Django用runserver，它们默认开启自动重载（reloader）。重载的原理是主进程再 fork/spawn 一个子进程来跑真正的应用。调试器挂上去的是你启动的那个进程，代码却跑在子进程里，于是表现就是：断点灰着，或者能停但只能停在启动代码里。

两种解法，按优先级：

# 方案一：关掉重载（推荐用于调试） app.run(debug=True, use_reloader=False)

# Django python manage.py runserver --noreload

// 方案二：让调试器接管子进程 { "name": "Python: Flask", "type": "debugpy", "request": "launch", "module": "flask", "env": { "FLASK_APP": "app.py", "FLASK_DEBUG": "1" }, "args": ["run", "--no-debugger", "--no-reload"], "jinja": true }

注意这里用的是module而不是program。module等价于python -m flask，比找脚本路径更可靠，很多框架推荐的启动方式本来就是-m。--no-debugger关掉 Flask 自带的 Werkzeug 调试器，避免和 VS Code 的调试器抢异常处理。

如果确实需要调试子进程（比如 Celery worker、multiprocessing 的子任务），有一个字段值得知道："subProcess": true，它会让适配器尝试跟踪派生的子进程。但它不是万能的，对 spawn 模式的进程和已经脱离进程组的守护进程常常无效。更稳的路线是下一节的 attach。

6.2 attach 模式：调试"已经在跑"的进程

attach 的用法分两步。第一步，让目标进程以监听模式启动：

python -m debugpy --listen 5678 --wait-for-client -m mypackage.app

三个参数的作用：--listen 5678在本地 5678 端口等待连接；--wait-for-client让程序在连接上之前不继续执行（调试启动阶段的问题时非常有用，不加的话等你挂上去程序可能已经跑完关键步骤了）；-m mypackage.app是模块启动方式。

第二步，配置 attach：

{ "name": "Python: 附加到本地进程", "type": "debugpy", "request": "attach", "connect": { "host": "127.0.0.1", "port": 5678 }, "pathMappings": [ { "localRoot": "${workspaceFolder}", "remoteRoot": "/app" } ] }

pathMappings是 attach 场景最容易漏的字段。调试器需要把"运行进程看到的文件路径"和"你本地打开的文件路径"对上，对不上就会出现断点设了但一直是空心——因为路径不匹配，它不知道你设的断点对应哪份代码。同一台机器上跑通常不需要映射；容器、远程主机、WSL 里跑基本必须配。

还有一种不用改启动命令的 attach 方式：在调试面板选择"附加到 Python 进程"，会列出当前机器上正在运行的 Python 进程，直接选。它底层用pydevd的注入机制。方便，但对已经进入 C 扩展、正在阻塞系统调用、或者权限不足的进程，成功率不高。

6.3 WSL 和 Dev Containers：扩展装在哪一侧

这块的核心原则只有一条：VS Code 的 Python 扩展和调试器必须装在你代码实际运行的那一侧。

用 Remote-WSL 打开 WSL 里的文件夹，界面还是 Windows 上那个 VS Code，但扩展需要"安装到 WSL"。判断方法很简单：打开扩展面板，如果显示"在 WSL 中安装"，说明当前装错侧了。装对之后，解释器列表里出现的应该是/usr/bin/python3这类 Linux 路径。

Dev Containers 类似，区别是路径映射由工具自动处理，你一般不用手写pathMappings。但有个坑：宿主机和容器里的文件权限与属主不一致时，debugpy 的文件校验可能出问题，表现为变量全部显示 unavailable。这种情况下把工作区目录的属主改成容器内用户，或者直接打开容器内的路径，都能缓解。

6.4 多线程与异步代码的暂停行为

Python 调试器默认的暂停策略是"停所有线程"（stop-the-world）。多线程程序里，你会在断点处看到CALL STACK面板顶上出现线程下拉框，可以切到别的线程看它在干什么。这在排查死锁时特别直观：两个线程都停在lock.acquire()上，一眼就看出是锁的顺序问题。

异步代码要注意另一件事：asyncio的调用栈和同步代码长得完全不同，你在await处打断点，"单步进入"可能跳到一个你不认识的协程调度代码里。实践建议是：异步代码里用日志点 + 条件断点定位，少用单步。另外，Python 3.11 之后对协程栈的显示改善了不少，如果异步调试让你抓狂，考虑升级解释器版本，收益比调配置大。

7. 那些抓狂的瞬间：完整排查链路复现

7.1 断点变空心：按这个顺序查

我把这些年遇到的空心断点原因整理成了一条排查链路，按出现频率排序：

第一，代码根本没被执行到。Python 是动态导入，一个模块要等到import时才被加载，加载之前断点是空心的。判断方法：在文件顶部随便找个模块级语句设断点，如果它也一直是空心，说明这个文件压根没被导入。这个原因占了大概一半。

第二，路径不匹配。如果你的代码是从符号链接、site-packages安装目录、或者映射路径进来的，调试器眼里那个文件的路径和你打开的文件路径不是同一个字符串。查法：在调试控制台里看有没有加载的模块列表，或者把"justMyCode": false打开，看断点会不会突然变实——如果变实了，说明代码被当成"库代码"了。

第三，解释器不对。你在 A 环境里打开的文件，运行在 B 环境里，B 环境那份文件可能是旧版本，行号对不上。这也是第 2 节强调解释器的原因。

第四，代码被优化或编译。用python -O运行会去掉assert和__debug__分支；用 Cython、Nuitka 编译过的模块，行号信息可能丢失。

第五，调试器没接管这个进程。也就是 6.1 和 6.2 的场景——你挂的是父进程，代码在子进程跑。

我自己的调试习惯是：先在最外层确定代码确实在跑（用日志点或 module 级断点），再往里收。从外向内，而不是从内向外的猜。

7.2 命中了断点但变量显示 unavailable

这个现象通常发生在 attach 和容器场景，排查方向有三个：

一个是栈帧已经返回。调试器暂停的时候，你看到的某些变量可能属于已经被销毁的帧，展开就报 unavailable。点回CALL STACK里上一层再往下点，通常能拿到正确的帧。

一个是**justMyCode太严格**。这个字段默认true，意思是"只把用户代码当代码，库代码只看不调试"。副作用是库代码里的局部变量显示受限。调库源码的时候把它设为false：

"justMyCode": false

代价是性能。开着justMyCode: false调试一个大项目，启动能慢好几倍，因为调试器要跟踪所有导入的模块。

还有一个是数据结构太大被截断。变量面板单次回传有大小限制，超大的 DataFrame 或者深嵌套的对象会显示不全。这种时候别硬展开，用调试控制台做切片。

7.3 启动就崩：常见报错对照

这张表我建议直接贴进团队文档。里面每一条我都被问过至少三次。

7.4 别忘了调试模式本身的性能代价

调试器是通过在解释器里插钩子实现的，像sys.settrace那一类机制意味着每一个函数调用、每一行执行都可能被拦截。开justMyCode: false加单步走，一个原本跑 2 秒的循环可以变成几分钟。数据处理任务里这点尤其明显。

几个降低开销的做法：数据量大的循环不要用单步，用条件断点直接跳到你关心的那一轮；把调试重点放在小样本上（加个--limit 100参数）；justMyCode保持true，只在需要看库源码时临时打开。

我处理过的一个典型情况是同事抱怨"调试太慢根本没法用"，一看配置，justMyCode: false加上在for循环里单步进入，每一步都进到 pandas 内部。改成条件断点定位到具体那一行之后，同一个问题十分钟解决。

8. 几个长期用下来觉得值得固化的小习惯

写到这里，前面讲的都是机制和操作，最后说几个我养成了就没再改回去的习惯，都是一次次被坑之后形成的。

第一个习惯，launch.json里放多个命名清晰的配置，而不是一个"当前文件"。我的模板里通常有四个：主程序（写死 program 和 cwd）、当前文件（快速验证）、pytest 当前测试、附加（attach）。pytest 那条用"module": "pytest"加上"args": ["-x", "-q", "${file}"]，调试单元测试的效率比在命令行里加--pdb高得多，因为你能看到完整的作用域。命名要具体到能一眼看出用途，Python: 当前文件这种名字在有七八条配置之后完全分不清。

第二个习惯，调试之前先给程序加一个可复现的入口参数。比如脚本支持--case 731只跑有问题的那一条数据。调试偶发问题最耗时的一步不是定位，而是"重放"。你的程序如果能在 3 秒内重现问题，调试就是体力活；如果需要跑 20 分钟才能重现一次，那怎么调都是折磨。这个投入非常值得。

第三个习惯，不把print全部删掉，而是把它降级成日志点。团队协作时print会被嫌弃，但排查用的临时输出本身是有价值的。我的做法是排查完把关键的几个print改写成日志点，日志点保存在launch.json里，下次遇到同类问题直接有现成的观测点。这算是把一次排查的成果沉淀下来。

第四个习惯，调 ORM 和网络请求时，把__repr__的副作用当回事。变量面板展开一个 ORM 对象，可能触发一次真实查询；展开一个请求对象，可能显示认证信息。这是调试器最容易被忽略的风险点：你以为是"看"，其实是"做"。我现在只在明确知道对象是普通数据结构（dict、list、dataclass）时才在面板里展开，遇到框架对象一律走调试控制台，并且先看清楚我要调用的方法有没有副作用。

关于Vscode 调试 python这件事，配置本身其实很简单，真正需要积累的是"现象到原因"的映射——断点灰了是路径问题还是代码没加载，变量看不到是帧的问题还是justMyCode的问题，断点不生效是子进程还是解释器。这些判断没法从文档里直接抄到，都是被同一个问题坑过两三次之后才形成的条件反射。前面那几张排查表和顺序，就是我自己的反射清单，你可以照着用，再按自己项目的实际情况往里加条目。