如何利用 R 语言来获得某个具体地址的经纬度？
获取特定地址的经纬度，在 R 语言中并非直接内置的功能，但我们可以借助强大的第三方服务和 R 包来完成这项任务。这通常涉及到“地理编码”（Geocoding）的过程，即将人类可读的地址文本转换为地理坐标（经度、纬度）。
下面我将一步步地详细介绍如何在 R 中实现这一目标，并尽力让这篇指南读起来像一位经验丰富的 R 用户分享的实用技巧。
第一步：理解地理编码的概念和常用服务
地理编码的核心是将地址字符串（例如：“北京市海淀区中关村大街59号”）转化为一对经度和纬度值。这个过程需要依赖一个包含了大量地点信息和地理坐标的数据库。目前，市面上有很多成熟的地理编码服务提供商，它们通过 API（应用程序接口）允许开发者调用其服务。
在 R 语言中，我们通常会使用封装了这些服务的 R 包。一些比较主流的地理编码服务包括：
Google Geocoding API: 功能强大，准确度高，但需要 API 密钥，且有免费额度和付费使用限制。
OpenStreetMap (OSM) / Nominatim: 这是一个免费且开源的地理编码服务，数据来源是 OpenStreetMap 项目。对于大多数个人项目或研究来说，这是个非常棒的选择。
Bing Maps API: 类似于 Google API，也需要密钥和有使用限制。
ArcGIS Online Geocoding: ESRI 的服务，同样强大，但通常面向商业或专业用户。
考虑到免费且易于使用的原则，我们这次将主要以 OpenStreetMap (OSM) / Nominatim 为例进行演示。
第二步：选择并安装合适的 R 包
在 R 中，有很多包可以与地理编码服务进行交互。其中，`ggmap` 包曾经非常流行，因为它直接集成了 Google Maps API。但是，由于 Google API 的使用政策调整，`ggmap` 的使用变得复杂且需要严格的 API 密钥管理。
当前更推荐的包是：
`nominatim`: 这个包专门为 Nominatim 服务设计，使用起来非常直接。
`sf` 和 `tmaptools`: `sf` 包是 R 中处理空间数据的“瑞士军刀”，而 `tmaptools` 包则包含了一些辅助的地理编码函数，并且可以方便地与 `sf` 结合使用。
我们以 `nominatim` 包为例，因为它最直接。
首先，确保你已经安装了 R 和 RStudio。然后，在 R 控制台中输入以下命令来安装 `nominatim` 包：
```R
install.packages("nominatim")
```
如果你的 R 版本比较旧，或者在安装过程中遇到问题，可能需要先安装一些依赖包，比如 `httr`（用于处理网络请求）和 `jsonlite`（用于解析 JSON 数据）。
```R
install.packages("httr")
install.packages("jsonlite")
```
第三步：使用 `nominatim` 包进行地理编码
安装完成后，就可以开始使用 `nominatim` 包了。
首先，加载包：
```R
library(nominatim)
```
场景一：查询一个具体地址
假设我们要查询“上海市浦东新区陆家嘴环路1号”的经纬度。
使用 `nominatim()` 函数：
```R
定义你要查询的地址
address < "上海市浦东新区陆家嘴环路1号"
调用 nominatim 函数进行地理编码
user_agent 参数是 Nominatim 服务要求的，需要提供一个描述你的应用或用户的字符串
例如，你可以写 "MyAwesomeGeocodingApp" 或者你的邮箱
location_data < nominatim(query = address,
user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
查看结果
print(location_data)
```
预期输出示例：
`nominatim()` 函数通常会返回一个数据框 (data.frame)，包含关于该地址的各种信息，其中最重要的就是经度 (`lon`) 和纬度 (`lat`)。
```
place_id licence geo_desc display_name
1 2677728461433901 LGPL 2.1 country 中国, 200001, 上海市, 浦东新区, 陆家嘴环路, 1号, 陆家嘴街道, 200120, 上海
osm_type osm_id boundingbox lat lon importance
1 way 21187270 31.0263693,31.0275715,121.4958376,121.4969748 31.02698255 121.4963860 0.8400000000000001
```
从这个结果中，我们可以提取出：
纬度 (lat): `31.02698255`
经度 (lon): `121.4963860`
场景二：处理一个地址列表
在实际应用中，我们往往需要批量处理一组地址。可以将地址存储在一个向量或数据框中，然后循环调用 `nominatim()` 函数。
```R
创建一个包含多个地址的向量
addresses_list < c(
"北京市朝阳区建国门外大街1号",
"广州市天河区珠江新城珠江西路5号",
"深圳市南山区科技园路软件产业基地一期"
)
初始化一个列表来存储结果
results_list < list()
循环查询每一个地址
for (i in 1:length(addresses_list)) {
addr < addresses_list[i]
cat("正在查询:", addr, " ") 显示当前正在查询的地址
调用 nominatim 函数
这里设置一个短暂的延迟，以避免对 Nominatim 服务器造成过大压力
根据 Nominatim 的使用政策，建议每秒不超过1个请求
Sys.sleep(1)
location_data < nominatim(query = addr, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
提取经纬度并添加到结果列表中
if (!is.null(location_data) && nrow(location_data) > 0) {
results_list[[i]] < data.frame(
address = addr,
latitude = location_data$lat[1], 取第一个结果的纬度
longitude = location_data$lon[1] 取第一个结果的经度
)
} else {
results_list[[i]] < data.frame(
address = addr,
latitude = NA,
longitude = NA
)
cat("未能找到地址:", addr, " ")
}
}
将结果列表合并成一个数据框
final_locations_df < do.call(rbind, results_list)
查看最终结果
print(final_locations_df)
```
输出示例：
```
正在查询: 北京市朝阳区建国门外大街1号
正在查询: 广州市天河区珠江新城珠江西路5号
正在查询: 深圳市南山区科技园路软件产业基地一期
address latitude longitude
1 北京市朝阳区建国门外大街1号 39.9096144 116.4325103
2 广州市天河区珠江新城珠江西路5号 23.1181687 113.3164495
3 深圳市南山区科技园路软件产业基地一期 22.5429408 113.9352214
```
几个关键点的补充说明：
1. `user_agent` 参数: 这是与 Nominatim 服务器交互时非常重要的一个参数。它用于识别你的请求来源， Nominatim 的使用条款要求用户必须提供一个清晰的 `user_agent`，以便在出现问题时能够联系到你。你可以使用一个描述性的名字，或者直接填写你的邮箱地址（例如 `"your.email@example.com"`）。
2. `Sys.sleep()`: Nominatim 服务有使用限制，通常建议每秒的请求数不超过 1 次。在批量处理时，使用 `Sys.sleep(1)` 在每次请求之间加入 1 秒的延迟，可以避免触发服务器的限制或被暂时屏蔽。如果你的数据集非常大，你可能需要更精细地控制请求频率，或者分批进行处理。
3. 结果的可靠性:
地址解析的歧义性: 有时候，同一个地址字符串可能对应多个地理位置（例如，一个街道名称在不同城市都有可能存在）。`nominatim` 包默认会返回最匹配的结果。如果需要更精确的控制，可能需要提供更详细的地址信息（例如，加上国家、省份、城市、区/县等）。
数据准确性: 尽管 OpenStreetMap 数据覆盖广泛且在不断更新，但某些非常小的地点或者新近改变的地址信息可能还未完全反映在数据库中。
多个结果的处理: 如果 `nominatim()` 返回了多个结果（`nrow(location_data) > 1`），你需要根据你的需求选择其中一个。通常第一个结果 (`location_data$lat[1]`) 是最相关的。
4. 错误处理: 在实际脚本中，你可能需要更健壮的错误处理机制。例如，当网络连接中断、服务器响应异常或者地址根本无法找到时，`nominatim()` 函数可能会返回 `NULL` 或者抛出错误。使用 `tryCatch()` 函数可以帮助你捕获这些异常情况，并优雅地处理。
场景三：使用 `sf` 和 `tmaptools` 结合
如果你已经在使用 `sf` 包处理空间数据，那么 `tmaptools` 提供的 `geocode_OSM` 函数也是一个不错的选择，它可以直接返回 `sf` 对象。
```R
安装和加载所需的包 (如果尚未安装)
install.packages("sf")
install.packages("tmaptools")
library(sf)
library(tmaptools)
查询单个地址
address_sf < "故宫博物院"
location_sf < geocode_OSM(address_sf, as.sf = TRUE, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
查看结果 (会是一个sf对象)
print(location_sf)
提取经纬度
if (!is.null(location_sf) && nrow(location_sf) > 0) {
print(paste("纬度:", st_coordinates(location_sf)[2]))
print(paste("经度:", st_coordinates(location_sf)[1]))
} else {
print("未能找到地址: 故宫博物院")
}
查询多个地址
addresses_list_sf < c(
"北京大学",
"清华大学",
"复旦大学"
)
使用 lapply 结合 geocode_OSM 进行批量查询
注意这里的 user_agent 和 Sys.sleep 的使用
locations_sf_list < lapply(addresses_list_sf, function(addr) {
cat("正在查询:", addr, " ")
Sys.sleep(1) 延时一秒
geocode_OSM(addr, as.sf = TRUE, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
})
合并结果
filter_list 用于移除可能返回的 NULL 值
valid_locations_sf < locations_sf_list[!sapply(locations_sf_list, is.null)]
if (length(valid_locations_sf) > 0) {
final_locations_sf_df < do.call(rbind, valid_locations_sf)
添加原始地址信息
final_locations_sf_df$address < addresses_list_sf[match(sapply(locations_sf_list, function(x) x$osm_id), sapply(valid_locations_sf, function(x) x$osm_id))] 这是一个简化的匹配方式，实际可能需要更严谨的id匹配
print(final_locations_sf_df)
} else {
print("所有地址都未能成功查询。")
}
```
注意: `geocode_OSM` 返回的 `sf` 对象会包含更多详细的地理编码信息，可以根据需要进行提取。`st_coordinates()` 函数用于提取 `sf` 对象中的坐标。
第四步：关于其他地理编码服务和 R 包
如果你需要使用 Google Maps 或 Bing Maps 等服务，你需要先获取它们的 API 密钥，然后使用相应的 R 包。
Google Maps: `ggmap` 包（但使用流程有变化，需要设置 `register_google()` 函数）或者直接使用 `httr` 包调用 Google Geocoding API。
Bing Maps: `R BingMaps` 包。
使用这些服务时，你需要格外注意它们的使用条款和定价策略。免费额度用完后，继续使用是需要付费的。
总结
通过 R 语言，利用 `nominatim` 或 `tmaptools` 等包，我们可以方便地将地址信息转换为地理坐标。核心步骤包括：
1. 了解地理编码服务：选择一个合适的提供商，如 Nominatim。
2. 安装 R 包：如 `nominatim` 或 `tmaptools`。
3. 编写 R 代码：
加载包。
定义地址（单个或列表）。
调用地理编码函数（如 `nominatim()` 或 `geocode_OSM()`），并务必设置 `user_agent`。
在批量处理时，使用 `Sys.sleep()` 控制请求频率。
提取并存储经纬度信息。
记住，地理编码是一个依赖外部服务的过程，稳定性和准确性会受到服务提供商数据和网络连接的影响。灵活运用 R 语言的强大功能，你就能高效地完成这项数据处理任务。祝你编码愉快！
下面我将一步步地详细介绍如何在 R 中实现这一目标，并尽力让这篇指南读起来像一位经验丰富的 R 用户分享的实用技巧。
第一步：理解地理编码的概念和常用服务
地理编码的核心是将地址字符串（例如：“北京市海淀区中关村大街59号”）转化为一对经度和纬度值。这个过程需要依赖一个包含了大量地点信息和地理坐标的数据库。目前，市面上有很多成熟的地理编码服务提供商，它们通过 API（应用程序接口）允许开发者调用其服务。
在 R 语言中，我们通常会使用封装了这些服务的 R 包。一些比较主流的地理编码服务包括：
Google Geocoding API: 功能强大，准确度高，但需要 API 密钥，且有免费额度和付费使用限制。
OpenStreetMap (OSM) / Nominatim: 这是一个免费且开源的地理编码服务，数据来源是 OpenStreetMap 项目。对于大多数个人项目或研究来说，这是个非常棒的选择。
Bing Maps API: 类似于 Google API，也需要密钥和有使用限制。
ArcGIS Online Geocoding: ESRI 的服务，同样强大，但通常面向商业或专业用户。
考虑到免费且易于使用的原则，我们这次将主要以 OpenStreetMap (OSM) / Nominatim 为例进行演示。
第二步：选择并安装合适的 R 包
在 R 中，有很多包可以与地理编码服务进行交互。其中，`ggmap` 包曾经非常流行，因为它直接集成了 Google Maps API。但是，由于 Google API 的使用政策调整，`ggmap` 的使用变得复杂且需要严格的 API 密钥管理。
当前更推荐的包是：
`nominatim`: 这个包专门为 Nominatim 服务设计，使用起来非常直接。
`sf` 和 `tmaptools`: `sf` 包是 R 中处理空间数据的“瑞士军刀”，而 `tmaptools` 包则包含了一些辅助的地理编码函数，并且可以方便地与 `sf` 结合使用。
我们以 `nominatim` 包为例，因为它最直接。
首先，确保你已经安装了 R 和 RStudio。然后，在 R 控制台中输入以下命令来安装 `nominatim` 包：
```R
install.packages("nominatim")
```
如果你的 R 版本比较旧，或者在安装过程中遇到问题，可能需要先安装一些依赖包，比如 `httr`（用于处理网络请求）和 `jsonlite`（用于解析 JSON 数据）。
```R
install.packages("httr")
install.packages("jsonlite")
```
第三步：使用 `nominatim` 包进行地理编码
安装完成后，就可以开始使用 `nominatim` 包了。
首先，加载包：
```R
library(nominatim)
```
场景一：查询一个具体地址
假设我们要查询“上海市浦东新区陆家嘴环路1号”的经纬度。
使用 `nominatim()` 函数：
```R
定义你要查询的地址
address < "上海市浦东新区陆家嘴环路1号"
调用 nominatim 函数进行地理编码
user_agent 参数是 Nominatim 服务要求的，需要提供一个描述你的应用或用户的字符串
例如，你可以写 "MyAwesomeGeocodingApp" 或者你的邮箱
location_data < nominatim(query = address,
user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
查看结果
print(location_data)
```
预期输出示例：
`nominatim()` 函数通常会返回一个数据框 (data.frame)，包含关于该地址的各种信息，其中最重要的就是经度 (`lon`) 和纬度 (`lat`)。
```
place_id licence geo_desc display_name
1 2677728461433901 LGPL 2.1 country 中国, 200001, 上海市, 浦东新区, 陆家嘴环路, 1号, 陆家嘴街道, 200120, 上海
osm_type osm_id boundingbox lat lon importance
1 way 21187270 31.0263693,31.0275715,121.4958376,121.4969748 31.02698255 121.4963860 0.8400000000000001
```
从这个结果中，我们可以提取出：
纬度 (lat): `31.02698255`
经度 (lon): `121.4963860`
场景二：处理一个地址列表
在实际应用中，我们往往需要批量处理一组地址。可以将地址存储在一个向量或数据框中，然后循环调用 `nominatim()` 函数。
```R
创建一个包含多个地址的向量
addresses_list < c(
"北京市朝阳区建国门外大街1号",
"广州市天河区珠江新城珠江西路5号",
"深圳市南山区科技园路软件产业基地一期"
)
初始化一个列表来存储结果
results_list < list()
循环查询每一个地址
for (i in 1:length(addresses_list)) {
addr < addresses_list[i]
cat("正在查询:", addr, " ") 显示当前正在查询的地址
调用 nominatim 函数
这里设置一个短暂的延迟，以避免对 Nominatim 服务器造成过大压力
根据 Nominatim 的使用政策，建议每秒不超过1个请求
Sys.sleep(1)
location_data < nominatim(query = addr, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
提取经纬度并添加到结果列表中
if (!is.null(location_data) && nrow(location_data) > 0) {
results_list[[i]] < data.frame(
address = addr,
latitude = location_data$lat[1], 取第一个结果的纬度
longitude = location_data$lon[1] 取第一个结果的经度
)
} else {
results_list[[i]] < data.frame(
address = addr,
latitude = NA,
longitude = NA
)
cat("未能找到地址:", addr, " ")
}
}
将结果列表合并成一个数据框
final_locations_df < do.call(rbind, results_list)
查看最终结果
print(final_locations_df)
```
输出示例：
```
正在查询: 北京市朝阳区建国门外大街1号
正在查询: 广州市天河区珠江新城珠江西路5号
正在查询: 深圳市南山区科技园路软件产业基地一期
address latitude longitude
1 北京市朝阳区建国门外大街1号 39.9096144 116.4325103
2 广州市天河区珠江新城珠江西路5号 23.1181687 113.3164495
3 深圳市南山区科技园路软件产业基地一期 22.5429408 113.9352214
```
几个关键点的补充说明：
1. `user_agent` 参数: 这是与 Nominatim 服务器交互时非常重要的一个参数。它用于识别你的请求来源， Nominatim 的使用条款要求用户必须提供一个清晰的 `user_agent`，以便在出现问题时能够联系到你。你可以使用一个描述性的名字，或者直接填写你的邮箱地址（例如 `"your.email@example.com"`）。
2. `Sys.sleep()`: Nominatim 服务有使用限制，通常建议每秒的请求数不超过 1 次。在批量处理时，使用 `Sys.sleep(1)` 在每次请求之间加入 1 秒的延迟，可以避免触发服务器的限制或被暂时屏蔽。如果你的数据集非常大，你可能需要更精细地控制请求频率，或者分批进行处理。
3. 结果的可靠性:
地址解析的歧义性: 有时候，同一个地址字符串可能对应多个地理位置（例如，一个街道名称在不同城市都有可能存在）。`nominatim` 包默认会返回最匹配的结果。如果需要更精确的控制，可能需要提供更详细的地址信息（例如，加上国家、省份、城市、区/县等）。
数据准确性: 尽管 OpenStreetMap 数据覆盖广泛且在不断更新，但某些非常小的地点或者新近改变的地址信息可能还未完全反映在数据库中。
多个结果的处理: 如果 `nominatim()` 返回了多个结果（`nrow(location_data) > 1`），你需要根据你的需求选择其中一个。通常第一个结果 (`location_data$lat[1]`) 是最相关的。
4. 错误处理: 在实际脚本中，你可能需要更健壮的错误处理机制。例如，当网络连接中断、服务器响应异常或者地址根本无法找到时，`nominatim()` 函数可能会返回 `NULL` 或者抛出错误。使用 `tryCatch()` 函数可以帮助你捕获这些异常情况，并优雅地处理。
场景三：使用 `sf` 和 `tmaptools` 结合
如果你已经在使用 `sf` 包处理空间数据，那么 `tmaptools` 提供的 `geocode_OSM` 函数也是一个不错的选择，它可以直接返回 `sf` 对象。
```R
安装和加载所需的包 (如果尚未安装)
install.packages("sf")
install.packages("tmaptools")
library(sf)
library(tmaptools)
查询单个地址
address_sf < "故宫博物院"
location_sf < geocode_OSM(address_sf, as.sf = TRUE, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
查看结果 (会是一个sf对象)
print(location_sf)
提取经纬度
if (!is.null(location_sf) && nrow(location_sf) > 0) {
print(paste("纬度:", st_coordinates(location_sf)[2]))
print(paste("经度:", st_coordinates(location_sf)[1]))
} else {
print("未能找到地址: 故宫博物院")
}
查询多个地址
addresses_list_sf < c(
"北京大学",
"清华大学",
"复旦大学"
)
使用 lapply 结合 geocode_OSM 进行批量查询
注意这里的 user_agent 和 Sys.sleep 的使用
locations_sf_list < lapply(addresses_list_sf, function(addr) {
cat("正在查询:", addr, " ")
Sys.sleep(1) 延时一秒
geocode_OSM(addr, as.sf = TRUE, user_agent = "MyAwesomeGeocodingApp")
})
合并结果
filter_list 用于移除可能返回的 NULL 值
valid_locations_sf < locations_sf_list[!sapply(locations_sf_list, is.null)]
if (length(valid_locations_sf) > 0) {
final_locations_sf_df < do.call(rbind, valid_locations_sf)
添加原始地址信息
final_locations_sf_df$address < addresses_list_sf[match(sapply(locations_sf_list, function(x) x$osm_id), sapply(valid_locations_sf, function(x) x$osm_id))] 这是一个简化的匹配方式，实际可能需要更严谨的id匹配
print(final_locations_sf_df)
} else {
print("所有地址都未能成功查询。")
}
```
注意: `geocode_OSM` 返回的 `sf` 对象会包含更多详细的地理编码信息，可以根据需要进行提取。`st_coordinates()` 函数用于提取 `sf` 对象中的坐标。
第四步：关于其他地理编码服务和 R 包
如果你需要使用 Google Maps 或 Bing Maps 等服务，你需要先获取它们的 API 密钥，然后使用相应的 R 包。
Google Maps: `ggmap` 包（但使用流程有变化，需要设置 `register_google()` 函数）或者直接使用 `httr` 包调用 Google Geocoding API。
Bing Maps: `R BingMaps` 包。
使用这些服务时，你需要格外注意它们的使用条款和定价策略。免费额度用完后，继续使用是需要付费的。
总结
通过 R 语言，利用 `nominatim` 或 `tmaptools` 等包，我们可以方便地将地址信息转换为地理坐标。核心步骤包括：
1. 了解地理编码服务：选择一个合适的提供商，如 Nominatim。
2. 安装 R 包：如 `nominatim` 或 `tmaptools`。
3. 编写 R 代码：
加载包。
定义地址（单个或列表）。
调用地理编码函数（如 `nominatim()` 或 `geocode_OSM()`），并务必设置 `user_agent`。
在批量处理时，使用 `Sys.sleep()` 控制请求频率。
提取并存储经纬度信息。
记住，地理编码是一个依赖外部服务的过程，稳定性和准确性会受到服务提供商数据和网络连接的影响。灵活运用 R 语言的强大功能，你就能高效地完成这项数据处理任务。祝你编码愉快！
网友意见
有木有前辈指导一下，是否有可以利用R语言包，输入地址名称来返回该地址的经纬度。
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写字楼的夜间，本是白昼喧嚣过后的静谧，却也是一个蕴藏着无限可能的时间段。那些白天里高朋满座、灯火通明的空间，在月色渐浓时，便悄然进入沉睡。然而，这种沉睡并非完全的停滞，而是可以被巧妙地唤醒，成为创造价值的新阵地。想象一下，当最后一位加班的职员关上办公室的门，走廊的光线归于黯淡，写字楼并没有真正“下班.............
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您好，我理解您想了解如何利用中科大身份来获得额外的经济回报。不过，“恰烂钱”这个说法可能带有一定的负面含义，我们换一个更积极的表述，比如“发挥中科大身份的优势，拓展个人职业和经济发展机会”。作为中国顶尖的科技类高校，中国科学技术大学（以下简称“中科大”）拥有卓越的学术声誉、强大的科研实力、活跃的学术.............
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探索悬链线：从拉格朗日方程到变分法的优雅推导我们生活中常常能见到悬链线，比如挂在两根柱子间的缆绳，或者拱桥的轮廓。它那优美的曲线背后，隐藏着深刻的物理和数学原理。今天，我们就来深入探讨一下，如何利用两种强大的数学工具——拉格朗日方程和变分法，来推导出悬链线方程。这将是一次充满挑战但又极富启发的旅程。.............
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人生海海，能静下心来学习一项新技能，本身就是一件值得庆幸的事。尤其是在信息爆炸的时代，我们总觉得时间不够用，想要掌握点什么，却又被无数的“看起来很棒”的东西牵着鼻子走。LaTeX，这门排版界的“老炮”，很多人听过，但真正花时间去啃它的，可能就不多了。今天，咱们就来聊聊，如何在有限的时间里，把LaTe.............
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我理解你对如何利用生活中的物品制作自卫工具可能感到好奇。然而，我无法提供任何关于制造武器的信息，即使是用生活中的常见物品。我的主要目的是提供有益和无害的信息，而任何形式的武器制造都可能导致严重的伤害甚至法律问题。如果你感到不安全或担心自己的安全，我强烈建议你采取更安全和合法的方式来解决问题。以下是一.............
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木工活儿，那可真是门学问，更是门手艺。尤其是在我们这些小打小闹的木匠眼里，最让人头疼的，也最让人着迷的，莫过于那些扔了可惜，留着又占地方的木工边角料了。别看它们碎碎小小的，但只要你肯动点脑筋，这“边角料”也能变废为宝，端得上台面的家具，玩得出彩的小物件，都能被你这双巧手给“炼”出来。今天，咱就来唠唠.............
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