docx 生成word报告

# -*- coding: utf-8 -*-
import base64
import os
from io import BytesIO
from docx import Document
from docx.shared import Inches, Pt
from bs4 import BeautifulSoup
from matplotlib import pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
# 设置全局字体
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']  # 使用黑体
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False


def add_cover_page(doc, image_path, title, date):
    # 添加封面图片段落
    paragraph = doc.add_paragraph()
    run = paragraph.add_run()
    run.add_picture(image_path, width=Inches(7))
    paragraph.alignment = 1  # 居中对齐

    # 添加标题段落
    title_paragraph = doc.add_paragraph()
    title_run = title_paragraph.add_run(title)
    title_run.font.size = Pt(24)
    title_run.bold = True
    title_paragraph.alignment = 1  # 居中对齐

    # 添加日期段落
    date_paragraph = doc.add_paragraph()
    date_run = date_paragraph.add_run(date)
    date_run.font.size = Pt(20)
    date_paragraph.alignment = 1
    return doc

def extract02_text_from_html(html_content):
    res_data =html_content[:20]
    # 如果 content 是纯文本，直接返回
    return res_data

def add_paragraphs(document, text, style='Intense Quote'):
    paragraph = document.add_paragraph(text)
    paragraph.style = style
    paragraph.alignment = 1
    for run in paragraph.runs:
        run.font.size = Pt(20)
    return document

import matplotlib.pyplot as plt
from wordcloud import WordCloud
from io import BytesIO

def plot_word_cloud(wordcloud, title):
    plt.figure(figsize=(10, 5))
    plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')
    plt.axis('off')
    plt.title(title)
    img_buffer = BytesIO()
    plt.savefig(img_buffer, format='png')
    img_buffer.seek(0)  # 重置指针到起始位置
    return img_buffer


def generate_wordcloud(freq_dict,  width=800, height=400, background_color='white'):


    # 将词频字典转换为适合WordCloud的格式
    wordcloud_text = ' '.join([f'{word} {freq}' for word, freq in freq_dict.items()])

    # 创建WordCloud对象
    wordcloud = WordCloud(
        font_path='./font/simhei.ttf',
        width=width,
        height=height,
        background_color=background_color
    ).generate(wordcloud_text)

    # 将词云图保存到内存中
    img_buffer = BytesIO()
    wordcloud.to_image().save(img_buffer, format='PNG')
    img_buffer.seek(0)

    # 将图像数据转换为Base64编码字符串
    img_base64 = base64.b64encode(img_buffer.getvalue()).decode('utf-8')

    # 释放内存
    img_buffer.close()
    return img_base64




def add_text(document, text, style='Body Text'):
    paragraph = document.add_paragraph(text)
    paragraph.style = style
    paragraph.alignment = 1
    for run in paragraph.runs:
        run.font.size = Pt(10)
    return document


def extract_text_from_html(html_content):
    soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
    text = soup.get_text()
    return text


def create_data_table(doc, headers, rows_data):
    # 计算行数和列数
    rows = len(rows_data) + 1  # 包括表头
    cols = len(headers)

    # 创建表格
    table = doc.add_table(rows=rows, cols=cols)
    table.style = 'Light List Accent 1'

    # 设置表头
    for i, header in enumerate(headers):
        cell = table.cell(0, i)
        cell.text = header
        cell.paragraphs[0].runs[0].font.bold = True
        cell.paragraphs[0].runs[0].font.size = Pt(12)

    # 添加数据行
    for i, row_data in enumerate(rows_data, start=1):  # 从1开始，跳过表头
        if len(row_data) != cols:
            raise ValueError(f"Row data length {len(row_data)} does not match the number of columns {cols}")
        for j, item in enumerate(row_data):
            cell = table.cell(i, j)
            cell.text = str(item)
            cell.paragraphs[0].runs[0].font.size = Pt(11)
    return doc


def create_pie_chart(label_list, size_list,title=None, heading=None):
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.pie(size_list, labels=label_list, autopct='%1.1f%%', startangle=90)
    ax.axis('equal')
    img_buffer = BytesIO()
    plt.savefig(img_buffer, format='png')
    plt.close(fig)
    return img_buffer



colors = ['green', 'purple', 'red','yellow','pink']
# 新建折线图
# 新建折线图
def create_line_chart(x, y, title=None, xlabel=None, ylabel=None, heading=None):
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 4))  # 调整图表大小，使其更适合 Word 文档
    for i, item in enumerate(y):
        # 确保 count 是一个字符串
        if isinstance(item['count'], str):
            counts = list(map(int, item['count'].split(',')))  # 将字符串转换为整数列表
        else:
            counts = item['count']  # 如果已经是列表，则直接使用
        ax.plot(x, counts, label=item['name'], color=colors[i % len(colors)])  # 使用颜色列表中的颜色

    ax.set_xlabel(xlabel)
    ax.set_ylabel(ylabel)
    ax.set_title(title)

    # 调整 x 轴标签的旋转角度
    plt.xticks(rotation=45, ha='right')

    # 显示图例
    ax.legend()

    img_buffer = BytesIO()
    plt.savefig(img_buffer, format='png', bbox_inches='tight')  # 保存图像并裁剪空白区域
    plt.close(fig)
    return img_buffer


# 将time_line_data添加至word 样式为无序
def add_unordered_list(doc, items, style='List Bullet'):
    for item in items:
        paragraph = doc.add_paragraph(item, style=style)
        for run in paragraph.runs:
            run.font.size = Pt(12)
            run.bold = True
    return doc

# 世界地图
import geopandas as gpd
import matplotlib.pyplot as plt
def generate_world_map(doc,country_data, output_dir="."):
    """
    生成世界地图并高亮显示特定的国家。

    :param country_data: 国家数据列表
    :param output_dir: 输出目录，默认为当前目录
    """
    # 下载并解压数据

    # 加载世界地图数据
    world = gpd.read_file('./ditu/ne_110m_admin_0_countries.shp')

    # 将国家名称从中文转换为英文
    country_mapping = {
        "法国": "France",
        "日本": "Japan"
    }

    # 创建一个包含所有国家的列表
    highlight_countries = [country_mapping[country["key"]] for country in country_data]

    # 绘制世界地图
    fig, ax = plt.subplots(1, 1)
    world.plot(ax=ax, color='lightgray')

    # 高亮显示有数据的国家
    for country in highlight_countries:
        world[world['NAME'] == country].plot(ax=ax, color='blue', alpha=0.5)

    # 添加标题
    plt.title("地域分析")
    img_buffer = BytesIO()
    plt.savefig(img_buffer, format='png')
    plt.close(fig)
    return img_buffer





if __name__ == '__main__':
    doc = Document()
    # 添加封面
    add_cover_page(doc, './img/girl.jpg', 'My Report', '2023-04-01')
    # 添加分隔符
    doc.add_page_break()

    # 事件概述
    add_paragraphs(doc, '事件概述')

    # 事件概述内容
    html_content = """
    “结婚彩礼” 事件，自2024-10-01 00:00:00 ~ 2024-10-03 23:59:59期间，互联网上共监测到相关舆情31条。其中新闻声量最大，为21条，其次是X为6条。该事件负面舆情占比为3.23%，正面舆情占比为0%。事件相关的数据最早提及于2024-10-01 03:35在<a href="https://youtube.com" target="_blank">YouTube</a>发布，题名为<a href="https://www.youtube.com/watch?v=dLz3ig6R2cM" target="_blank">学生在校赚钱,风景摄影师怎么挣钱的,农村创业投资小做什么好,链游戏打金赚钱月赚七万第53季</a>。全网声量最高出现在2024-10-03，共产生11篇相关信息。具体分析如下。
    """
    extracted_text = extract_text_from_html(html_content)
    add_text(doc, extracted_text)

    # 数据
    data = {
        "total": 31,
        "total_cycle": 8,
        "total_flag": 1,
        "total_rate": "34.78%",
        "overlay": 13663,
        "overlay_cycle": 13594,
        "overlay_flag": 1,
        "overlay_rate": "19701.45%",
        "positive": 0,
        "positive_cycle": -2,
        "positive_flag": -1,
        "positive_rate": "100%",
        "negative": 1,
        "negative_cycle": -1,
        "negative_flag": -1,
        "negative_rate": "50%"
    }
    # 数据概览
    add_paragraphs(doc, '数据概览')
    headers = ['数据总量', '社交媒体覆盖声量', '积极', '消极']
    rows_data = [
        (data['total'], data['overlay'], data['positive'], data['negative']),
        (data['total_cycle'], data['overlay_cycle'], data['positive_cycle'], data['negative_cycle']),
        (data['total_flag'], data['overlay_flag'], data['positive_flag'], data['negative_flag']),
        (data['total_rate'], data['overlay_rate'], data['positive_rate'], data['negative_rate'])
    ]
    create_data_table(doc, headers=headers, rows_data=rows_data)

    # 信源列表
    add_paragraphs(doc, '信源列表')
    source_text = """
    “结婚彩礼”线上讨论的总帖文数较上个周期增加了34.78%达到了31，<br><br>参与帖文发布的用户达到19人，社交媒体讨论总覆盖数较上个周期增加 19701.45%达到13.6K，<br><br>其中讨论帖数最多的信源来自于新闻帖文占比67.74%，<br><br>社交媒体覆盖最高的信源来自于X占社交媒体覆盖的66.67%。
    """
    extracted_source_text = extract_text_from_html(source_text)
    add_text(doc, extracted_source_text)

    # 信源列表数据
    source_data = [
        {"label": "新闻", "data": 21},
        {"label": "X", "data": 6},
        {"label": "YouTube", "data": 2},
        {"label": "Facebook", "data": 1},
        {"label": "论坛", "data": 1}
    ]
    label_list = [item['label'] for item in source_data]
    size_list = [item['data'] for item in source_data]
    img_buffer = create_pie_chart(label_list, size_list,title='信源列表饼状图')
    page_width = 8.5  # A4 页面宽度为 8.5 英寸
    image_width = page_width * 0.7  # 70% 的页面宽度

    doc.add_picture(img_buffer, width=Inches(image_width))
    create_data_table(doc, headers=label_list, rows_data=[
        [item['data'] for item in source_data]
    ])
    # 发展趋势
    add_paragraphs(doc, '发展趋势')

    x = ['2024-10-01', '2024-10-02', '2024-10-03']
    y = [
        {'name': "x", 'count': '5,1,0'},
        {'name': "youtube", 'count': '8,6,9'},
        {'name': "facebook", 'count': '4,5,6'},
        {'name': "新闻", 'count': '6,3,4'},
    ]

    qushi_html_content = """
        “结婚彩礼”在本周期内出现了0波峰，其中在2024-10-03这天为最高峰值，<br><br>帖文中出现最多的3个关键词为：不敢、也不想、和老公，<br><br>帖文数11高于平均值10%，<br><br>参与帖文发布的用户达到1低于平均值66.67%，<br><br>社交媒体讨论总覆盖在此波峰低于平均值66.67%达到1
        """
    qushi_text = extract_text_from_html(qushi_html_content)
    add_text(doc, qushi_text)
    img_buffer = create_line_chart(x, y,title='发展趋势')
    page_width = 8.5  # A4 页面宽度为 8.5 英寸
    image_width = page_width * 0.7  # 70% 的页面宽度

    doc.add_picture(img_buffer, width=Inches(image_width))

    # 倾向性分析
    add_paragraphs(doc, '倾向性分析')
    sentiment_text = """
    在该事件发展进程中，共监测到正面数据0条（占比0%），负面信息1条（占比3.23%），中性信息30（占比96.77%），中性占据比例最大
    """
    add_text(doc,extract_text_from_html(sentiment_text))

    sentiment_date = [
  "2024-10-01",
  "2024-10-02",
  "2024-10-03"
]
    sentiment_number = [
        {'name':'正面','count':[6,3,7]},
        {'name':'中性','count':[15,9,30]},
        {'name':'负面','count':[20,8,13]}
    ]
    img_buffer = create_line_chart(sentiment_date, sentiment_number,title='倾向性趋势')
    page_width = 8.5
    image_width = page_width * 0.7
    doc.add_picture(img_buffer, width=Inches(image_width))

    # 添加饼图
    sentiment_labels66 = ['正面', '中性', '负面']
    sentiment_sizes77 = [6, 15, 20]
    img_buffer66 = create_pie_chart(sentiment_labels66, sentiment_sizes77,title='情感分析饼状图')
    image_width = page_width * 0.7  # 70% 的页面宽度

    doc.add_picture(img_buffer66, width=Inches(image_width))
    doc.add_paragraph()
    # 事件脉络
    add_paragraphs(doc, '事件脉络')
    time_line_data = ['学生在校赚钱,风景摄影师怎么挣钱的,农村创业投资小做什么好,链游戏打金赚钱月赚七万第53季', '中国彩礼让中国年轻人远离婚姻？', '1女8夫！广西26岁女子与8名男子结婚，5年时间竟有7本结婚证',
     '我和老公，怀揣8万多块钱，住3平米车上，自驾环游中国，很爽', '国庆节看升国旗，把一个外国人感动得泪流满面，终于找到了归属感', '中国男人想结婚有多难? @越南小龙女桃桃水蜜桃 #shorts',
     '中国这些地方，光棍一窝一窝', '我，90后，辞职和老公自驾游，一年花费8万多，把彩礼也花光了（组图）', '钱三强：怀科学报国志，干惊天动地事']
    add_unordered_list(doc, time_line_data)

    #地域分析
    add_paragraphs(doc, '地域分析')
    # 示例数据
    country_data = [
        {
            "key": "法国",
            "doc_count": 10,
            "label_id": 3942,
            "countries": "法国",
            "percent": 50
        },
        {
            "key": "日本",
            "doc_count": 20,
            "label_id": 3936,
            "countries": "日本",
            "percent": 50
        }
    ]
    ditu = generate_world_map(doc,country_data)
    image_width = page_width * 0.7  # 70% 的页面宽度

    doc.add_picture(ditu, width=Inches(image_width))
    doc.add_paragraph()
    #生成地域表格
    diyu_headers = ['地区', '帖子数']
    diyu_rows_data = [(item['countries'], item['doc_count']) for item in country_data]
    create_data_table(doc, headers=diyu_headers, rows_data=diyu_rows_data)
    freq_dict = {
        "ugly": 10,
        "测试": 8,
        "潇洒": 7,
        "无敌": 6,
        "hello word": 5,
        "东方树叶": 4

    }

    doc.add_page_break()


    # 词云
    add_paragraphs(doc, '词云')
    img_base64 = generate_wordcloud(freq_dict)

    # 将Base64字符串解码为图像数据，并保存到临时文件
    with open('temp.png', 'wb') as f:
        f.write(base64.b64decode(img_base64))

    # 将图像添加到文档中
    doc.add_picture('temp.png', width=Inches(image_width))

    # 媒体首发
    add_paragraphs(doc, '媒体首发')
    event_media_header = ['媒体名称','发布时间','标题','作者/媒体名称']
    res_data = [
        {
            "doc_count": 2,
            "alias": "YouTube",
            "site_name": "1304",
            "main_site_domain": "youtube",
            "ctime": 1727724904,
            "title": "学生在校赚钱,风景摄影师怎么挣钱的,农村创业投资小做什么好,链游戏打金赚钱月赚七万第53季",
            "content": "学生在校赚钱,风景摄影师怎么挣钱的,农村创业投资小做什么好,链游戏打金赚钱月赚七万第53季\r\n\r\n\r\n\r\n\r\n项目网址：http://www.dbxx.shop\n\r\n\n\r\n---------------------------------------------------\r\n\r\n#50万的房子抵押能贷多少钱 #现在投资理财什么最赚钱 #山西养殖牛 #ios赚 #木方生意赚钱吗 #14岁女孩能学什么技术 #宿州金蝉养殖 #韩国代购赚钱吗 #可以挣钱的小软件 #公积金1万贷款能贷多少钱 #gta5夜总会怎么挣钱 #2020年改行做什么好 #去澳门打工需要啥证件 #出国劳务出境 #低学历女生学点什么技术好 #企业炒股缴税 #心缘怎么聊天赚钱 #结婚没钱给彩礼怎么办 #开店怎么做生意好 #3000怎么投资赚钱 #直播那个平台比较赚钱 #我国大健康产业 #一千亩地种水稻能赚多少钱 #一只兔子可以养活吗 #想要发财 #女性单干小生意 #养鸡的利润高 #大学用电脑赚钱的方法 #地铁口摆地摊卖什么最赚钱 #在微博开店要钱的吗 #石头山种什么最赚钱农村 #未成年急需100块钱怎么办 #区块链排行 #两亩地种什么赚钱 #在平邑县城干什么挣钱 #地摊卖牛仔裤赚钱吗 #中国哪些行业赚钱 #卖糍粑利润大吗 #菜市场最赚钱的生意 #北京卖糖葫芦赚钱吗 #越南人在广东哪里打工最多 #没有成本有收入怎么办 #起诉离婚几天可以收到传票 #数字货币都有什么平台 #赚钱软件怎么发布任务 #西门塔尔牛的养殖利润 #现在这个年头做什么工作赚钱 #创业致富机械 #直播就几个人看赚钱吗 #5人斗地主下载 #围栏养兔子 #区块链商城 #房产中介赚差价合不合法 #宝妈兼职在家可做日结 #哪些平台可以讲课挣钱 #恐龙合成赚钱app #开室内潜水馆多少钱 #摆摊卖早餐什么好卖",
            "url": "https://www.youtube.com/watch?v=dLz3ig6R2cM",
            "name": "hasanhaws"
        },
        {
            "doc_count": 21,
            "alias": "日经中文网",
            "site_name": "1204",
            "main_site_domain": "nikkei",
            "ctime": 1727740970,
            "title": "中国彩礼让中国年轻人远离婚姻？",
            "content": "广州天河公园的相亲角（6月）     在中国，结婚时男方向女方支付的彩礼费用正在上涨。达到14万元以上的情况也不在少数。由于经济减速等原因，年轻人对未来的不安加剧，进一步的负担增加有可能导致年轻人“远离结婚”。要求返还彩礼的诉讼也在增加，政府正在被迫采取应对措施。     中国民政部的结婚登记数据显示，2024年4～6月为146万对，同比下降18%。这是继新冠疫情爆发的2022年10～12月(139万对)之后、历史第二低的水平。    年轻人对结婚敬而远之的原因之一是彩礼的增加。武汉大学社会学院教授龚为纲的调查显示，目前全国平均的彩礼金额约为14万元。2007年以前为1万～2万元，但2008年以后急剧上涨。    主要原因有两个。一个是农村家庭为了子女教育在城市买房等所需的生活资金膨胀，彩礼的行情也随之水涨船高。另一个原因则是判断胎儿性别的技术导致男孩增多，打破了新生儿的男女平衡，形成女性的卖方市场。    金额存在地区差异。以上海周边、福建和江西等中国东部省份为中心，金额较高。这些地区原本就已经性别失衡，女性人口外流和高昂的生活成本更是推波助澜。    在中国，女性以结婚为契机离开自己家、嫁入婆家的习惯依然存在。也存在女方父母作为抚养孩子的“回报”而要求支付彩礼的原因。    彩礼的起源是中国自古以来的结婚礼仪“六礼”。2023年12月，最高法院表示“希望让彩礼定位于‘礼’而非‘财’，以实际行动营造健康、节俭、文明的婚嫁新风”，针对有关彩礼的纠纷发布了4个典型的判决案例。    如果结婚后共同生活时间较短，考虑到是否有孩子等因素，可能会要求返还过高的彩礼。相反，如果共同生活时间较长且有子女，则原则上不支持返还。    6月中旬，在广州市天河公园，100多人拿着写有子女年龄、身高和学历等要求条件的纸张，互相交换信息。    一位母亲表示，如果儿子（40岁）真的喜欢对方，高彩礼也会给。    一位为自己相亲的30岁男子表示，本来就会承受对方希望买房的心理压力。如果彩礼金额太高，就不会选择结婚。    日本社会学家上野千鹤子在与中国作家的在线对谈中，就彩礼问题指出，“中国社会金钱第一的物质主义印象正在增强”。    日本经济新闻（中文版：日经中文网）藤野逸郎广州 版权声明：日本经济新闻社版权所有，未经授权不得转载或部分复制，违者必究。",
            "url": "https://cn.nikkei.com/china/cpolicssociety/56434-2024-10-01-08-03-10.html",
            "name": ""
        },
        {
            "doc_count": 1,
            "alias": "留园",
            "site_name": "1208",
            "main_site_domain": "6parkbbs",
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            "title": "国庆节看升国旗，把一个外国人感动得泪流满面，终于找到了归属感",
            "content": "瞧瞧这个河南小妮儿丽萨，真是让人醉了！一个金发碧眼的洋妞儿，嘴里蹦出一口河南话，还把自个儿当成了正经八百的中国人，这事儿搁谁谁不懵圈啊？说实在的，这丫头也是个有意思的主儿。大半夜的就跑到天安门广场蹲着，就为了看个升旗仪式。咱寻思着，这么大老远跑来，图啥呢？难不成是想沾沾洋人的光，上个头条？可瞅她那劲儿头，又不像是装出来的。6park.com丽萨这个名儿听着洋气，可一开口就是地道的“恁“啊“俺“的，听得我都快绷不住了。啥叫文化入侵啊？这就是！洋鬼子都让咱们给同化了，这才叫真功夫！不过话说回来，人家在咱中国待了十七年，要是连句像样的中国话都整不明白，那才叫糟心呢。有意思的是，这姑娘还整出一套“上辈子是中国人“的论调。得，这下可好，连轮回转世都给整上了。我说丽萨啊，你这是入戏太深了吧？咱可得提醒你，别忘了自个儿的根儿。你要真想当中国人，那得按咱们的规矩来，可不是光嘴上说说就行的。6park.com6park.com不过话说回来，这丫头对咱中国的热爱倒是真挚。大半夜的跑去等着看升旗，这份情怀，说实话，有些咱们土生土长的中国人都比不上。她那股子劲儿，看得我这个老北京都有点儿汗颜。你瞧瞧，人家外国人都这么上心，咱们自个儿的同胞有几个能做到这份上的？丽萨在人群里抢位置的那股子拼劲儿，简直跟大妈们抢特价白菜似的。这闺女，是真把自个儿当成中国人了啊！唱国歌的时候那个激动劲儿，眼泪哗哗的，我看着都觉得鼻子发酸。这份真挚的情感，还真不是一般人能装得出来的。6park.com6park.com说起来，丽萨这个愿望也真是让人哭笑不得。想当中国人？姑娘，你可知道咱们这儿有多少人想往外跑啊？你这不是往枪口上撞吗？不过话说回来，你要真有这份心，那咱们欢迎还来不及呢。丽萨啊丽萨，你这个“河南小妮儿“当得可真是有意思。操着一口河南话，心里装着一个中国梦，面子上却还顶着个洋面孔。你说你是中国人吧，可惜身份证上还差着那么一步；说你是外国人吧，你那股子劲儿又比咱们中国人还中国人。6park.com6park.com你说你上辈子是中国人，那这辈子咋就投错了胎呢？要不咱找个算命的给你看看，是不是投胎的时候走错了路？不过话说回来，你要真是上辈子的中国人，那这辈子可就是拐了个大弯儿又回来了，也算是缘分使然了。丽萨的故事，说白了就是个“假洋鬼子“变“真中国人“的过程。从五岁来到中国，到现在为了看升旗仪式大半夜的蹲马路，这十七年里头，中国文化可是把你给“泡“透了。你说你是外国人吧，可那股子劲儿比咱们中国人还狠；你说你是中国人吧，可那张脸蛋儿又怎么也圆不过来。6park.com6park.com说实在的，看到丽萨这样的外国人，咱们这些地地道道的中国人还真有点儿汗颜。人家大老远的跑来看升旗仪式，咱们有几个人能做到？别说凌晨一点去等着了，就是正常时间去看，估计也没几个人愿意凑这个热闹。丽萨说自己最大的愿望是成为一个真正的中国人。姑娘，你这话说的，让咱们这些土生土长的中国人情何以堪啊？你说你想当中国人，可咱们这儿多少人想往外跑呢？你这不是往枪口上撞吗？不过话说回来，你要真有这份心，那咱们欢迎还来不及呢。6park.com6park.com最后，咱们就祝福丽萨这个“河南小妮儿“吧。希望你能早日如愿以偿，拿到中国身份。不过丽萨啊，你可得想清楚了，当了中国人可就没有退路了。到时候可别嫌弃咱们这儿房价高、996加班狠、结婚要彩礼、生孩子压力大啊！你要是真能扛住这些，那咱们就承认，你确实是个地道的中国人！说到底，丽萨的故事给咱们上了一课。一个外国人都能对咱们的国家这么热爱，咱们这些土生土长的中国人更应该珍惜自己的身份，为自己的国家感到骄傲。丽萨，谢谢你用你的行动告诉我们，爱国不分国籍，真情无关出身。6park.com6park.com那么问题来了，面对丽萨这样一个“假洋鬼子“的真挚情感，我们这些“真中国人“是不是也该好好反思一下：咱们对自己的国家，到底还有多少热爱和自豪感？",
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