花露水的主要作用，花露水的主要作用与功效（KMeans算法的MapReduce实现）

关于【花露水的主要作用】，花露水的主要作用与功效，今天向乾小编给您分享一下，如果对您有所帮助别忘了关注本站哦。

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1、KMeans算法的MapReduce实现

在本文中我使用KMeans算法实现搜狗搜索数据集上的MapReduce程序。K-Means算法输入聚类个数k，以及源数据，并将源数据分为k类输出。在分类后的数据中，同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。众所周知，KMeans算法在初始中心点选取及聚类个数方面存在一定不足，在本文中我将在实现算法之余对于这两点尝试做出一些改进。此外，想要顺利的实现算法清晰的思路必不可少，在程序实现方面，我将按照制定距离衡量标准、生成初始聚类中心、迭代聚类中心、数据分类、衡量分类效果的步骤进行，最后还将对使用不同个数聚类中心，程序所展示出的效果进行分析。

一、制定距离衡量标准

搜狗数据集每行一条记录，每条记录由六个属性构成：时间、用户ID、搜索关键字、Order、Rank和URL。因为数据集没有分类标志，所以不能使用有监督算法对其进行分类，只能使用无监督算法。在六个属性中，用户ID是一串浏览器生成的字符，并不能衡量两个ID之间的距离，所以这里我们不将其考虑到算法中；URL的命名规则很随意，也很难衡量两个URL之间的距离，则算法中也不考虑URL属性。除此之外，我们将在算法中，依据时间、搜索关键字、Order、Rank对数据之间的距离进行衡量，并分类。

时间、搜索关键字、Order、Rank这四个属性拥有不同的特征，其中时间、Order、Rank是整数，可以执行数字运算；而搜索关键字是字符串无法执行数字运算，从而这两类属性需要使用不同的方法衡量距离。这里我们使用曼哈顿距离衡量时间、Order、Rank之间的距离，使用莱文斯坦距离衡量搜索关键字之间的距离：

1.1曼哈顿距离衡量时间、Order、Rank之间的距离。

在数据集中，时间是连续变化的其范围是：2011年12月30日至2011年12月31日，数据格式为“20111230000005”，其中第7，8位数字表示小时，为了不使计算过于麻烦，我们以小时（即时间属性字符串的7和8位数字）作为该条数据时间属性的值，每天有24个小时，这里我们对其进行归一化，设at为记录A的时间属性值，bt为记录B的时间属性值，则记录A与记录B之间时间属性的距离如公式（1）所示：

Dt=abs（at-bt）/24 公式（1）

Order是该条记录在网页展示时的排序，这是较为重要的一个属性。在数据集中Order值的范围在1~40之间，设ao为记录A的Order数值，bo为记录B的Order数值，则记录A与记录B之间的Order属性的的距离如公式（2）所示：

Do=abs（ao-bo） 公式（2）

Rank记录用户点击的次序，也是一个很重要的属性。这里设ar为记录A的Rank值，br为记录B的Rank至，则记录A与记录B之间的Order属性的距离如公式（3）所示：

Dr=abs（ar-br） 公式（3）

1.2莱文斯坦距离衡量关键字之间的距离。

本数据集中的记录中的搜索关键字属性是用户在使用搜狗浏览器输入的搜索内容，因其是文本，不能使用简单的算术运算衡量其距离，所以这里选择编辑距离——莱文斯坦距离衡量两个关键字之间的距离。在信息论和计算机科学中，莱文斯坦距离是一种两个字符串序列的距离度量。形式化地说，两个单词的莱文斯坦距离是一个单词变成另一个单词要求的最少单个字符编辑数量（如：删除、插入和替换）。莱文斯坦距离也被称做编辑距离，尽管它只是编辑距离的一种，与成对字符串比对紧密相关。其定义为，两个字符串a，b的莱文斯坦距离记为

，其计算公式为公式（11）：

公式（11）

这里，

Â

和Â

Â

分别表示字符串a和b的长度，Â

Â

是当Â

Â

时值为1，否则值为0çš„ç¤ºæ€§å‡½æ•°ã€‚è¿™æ ·ï¼Œ

是 a的前 i个字符和b的前 j 个字符之间的距离。

这里我们采用向量存储的方式实现莱文斯坦距离的计算，使用函levenshteinTwoRows(String string1, int s_len, String string2, int t_len) 来实现，该函数的执行过程如流程图1所示，具体实现代码见代码（1）。设ak为记录A的关键字，设bk为记录B的关键字，则记录A与记录B之间的Keyword属性的距离如公式（4）所示：

Dk=levenshteinTwoRows（ak,len(ak),bk,len(bk)） 公式（4）

1.3三种距离的计算。

综上所述，数据集中任意两条记录：记录A与记录B之间的距离可以使用公式（5）来计算。结合程序需求，我们需要计算三种情况的距离：1两个记录之间的距离；2一条记录与类簇中心点集合的距离；3新类簇中心点集合与旧类簇中心点之间的距离。

D=Dt+Do+Dr+Dk 公式（5）

1.3.1两个记录之间的距离。

该功能使用函数caculateDistance0（List<Object> A，List<Object> B）实现，其实现逻辑为：程序使用公式（5）计算两个参数的距离，并返回该距离。函数的实现代码见附录Help类，函数的测试函数为caculateDistance0Test()，代码内容见附录HelpTest类。

1.3.2一条记录与类簇中心点集合的距离。

该功能使用函数caculateDistance1（List<Object> A，List< List<Object>> B）实现，其实现逻辑为：程序依次读取B中的元素，并使用公式（5）计算该元素与A的距离，记录每次的距离，最终返回最小距离所对应的元素。函数的实现代码见附录Help类，函数的测试函数为caculateDistance1Test()，代码内容见附录HelpTest类。

1.3.3新类簇中心点集合与旧类簇中心点之间的距离。

该功能使用函数caculateDistance2（List< List<Object>> A，List< List<Object>> B），其实现逻辑为:程序依次读取A的第K个元素与B的第K个元素（其中K∈（0，len（A））），并使用公式（5）计算距离，将每次得到的距离累加得到D，返回D/len(A)。

二、设计定制的Writeable集合与实现功能函数

2.1定制的Writable集合：dataCell类

Hadoop有一套非常有用的Writable实现可以满足大部分需求，但是在本文的情况下，我们需要设计构造一个新的实现，从而完全控制二进制的表示和排序顺序，这将有助于后续的MapReduce算法实现。

我们使用类dataCell实现对于一条记录的存储与表示。每条记录有六个字段，则dataCell需为这六个字段创建对应的属性，分别是： String time;String uid;String keyword;int rank;int order;String url。此外，我们为其这些属性提供getter和setter方法。为了让dataCell类能够用于MapReduce过程的数据传输中，我们需要让dataCell类可序列化、可比较大小，这里我们通过让类dataCell实现接口WritableComparable<dataCell>实现这些功能。dataCell的代码实现见附录dataCell类。

2.1.1构造函数：dataCell()、dataCell(String time, String uid, String keyword, int rank, int order, String url)。

在dataCell类中我们提供两个构造函数，其中无参构造函数用于反序列化时的反射；拥有六个参数的构造函数用于实例化一个dataCell对象，函数体内六个形参依次对类的六个属性赋值。

2.1.2序列化与反序列化：write(DataOutput out)、readFields(DataInput in)。

本类中序列化与反序列化的功能通过实现函数write与readFields实现。write函数实现序列化，本函数将六个属性依次写入输出流out，这里要注意的是写出String类型的属性时需要使用写出UTF的形式。readFields函数实现反序列化，该函数对应于write写出属性的格式与顺序将属性从输入流in中读取出来。

2.1.3比较大小：compareTo(dataCell o)

MapReduce的suffer过程中需要将输出的键值对进行排序，所以dataCell有必要实现比较大小的功能。这里我们将参数列表传入的参数o与类属性通过上文所提到函数caculateDistance0进行比较（注：这里不取绝对值），若结果大于0，返回1；结果小于0，返回-1。

2.2功能函数。

为了让MapReduce程序结构更清晰，让程序的可用性更高，这里我们将一些复杂的逻辑函提取出来放到Help类中，具体实现代码见附录Help类，对应测试代码见附录HelpTest类。

2.2.1从一组元素中计算一个类簇中心：caculateCenter(List<List<Object>> A)

本函数适用于迭代类簇的Reduce程序中。函数接收一组记录，首先遍历记录计算出这组记录的平均值，然后再次遍历记录从记录中找到与平均值距离最近的那条记录，作为新的类簇中心返回。这里要注意的是：不能直接返回这组记录的平均值作为新的类簇中心，否则会造成类簇中心集合元素缺失的问题。

2.2.2从文件中获取所有类簇中心集合：getCenters(String inputpath)

该函数的主要逻辑为从参数列表中获的类簇中心集合的路径，然后通过HDFS的API接口逐行读取类簇中心文件，并将每行数据封装成为一个List<Object>，最后返回类簇中心列表List< List<Object>>。

2.2.3从Hdfs获取程序迭代类簇中心结果及分类结果到本地：getCenterResult( String localPath)、getClassfiyResult( String localPath)

MapReduce程序执行完毕后会在输出目录下产生运行结果，getCenterResult与getClassfiyResult分别将类簇中心结果与分类结果拷贝到本地。这两个函数逻辑大致相同，使用HDFS的API接口从集群上取得对应的文件，然后将该文件放入参数localPath路径中。

2.2.4使用新类簇中心集合替换旧类簇中心集合：replaceOldCenter(String oldpath, String newpath)

由于HDFS的API中并没有提供集群中移动文件的方法，在这里我们通过首先将新类簇中心文件下载到本地文件，然后再旧类簇中心文件删除，最后再将本地文件上传到旧类簇中心文件中的方法实现该功能。参数oldpath为旧类簇中心文件的路径，newpath的新类簇中心文件的路径，该函数由isFinished函数调用。

2.2.5判断新旧两组类簇中心的距离是否已经达到迭代停止条件：isFinished(String oldpath, String newpath, int max)

该函数首先使用函数getCenters()分别从参数oldpath和参数newpath所对应的路径中获取旧类簇中心集合与新类簇中心集合，然后使用函数caculateDistance2()计算两组类簇的距离，如果距离小于max，则满足停止迭代条件，返回false；若距离大于max，则不满足迭代条件，使用函数replaceOldCenter将旧类簇中心文件替换为新类簇中心文件，返回true。使用流程图表示如图1所示

三、生成初始类簇中心点

初始聚类中心的选择对于KMeans算法来说十分重要，初始类簇中心的好坏直接影响到聚类的效果。这里我使用“选择批次距离尽可能远的K个点”的方法，具体操作步骤为，首先随机选择一个点作为作为初始类簇中心点，然后选择距离该店最远的那个点作为第二个初始聚类中心点，然后再选择距离前两个点的最近距离最大的点作为第三个初始类簇的中心点，以此类推，直至选择出K个初始类簇中心点。

基于以上思想，在程序中实现该算法时，可以按照图1中流程执行。该算法使用函数ProdeceCenter(String inputpath,int k,int initRank,int initOrder)实现，其中参数inputpath为源数据的路径，k为要生成的初始类簇集合元素的个数，initRank为随机生成的初始类簇中心。函数的实现代码见附录Help类。

四、第一次MapReduce：迭代聚类中心点

在KMean算法中，迭代聚类中心是使用初始类簇作为集合做初始分类，然后再每个分类中寻找中心点作为新的类簇中心点，如此迭代，直到迭代次数足够多或者新旧两组类簇的类簇距离足够小。下面，将按照MapReduce设计、Mapper实现、Reducer实现、JobDriver实现三部分进行阐述。

4.1MapReduce设计。

该部分的MapReduce读取源数据，读取初始类簇集合，产生聚类中心集合。Map部分逐行读入搜狗搜索数据，并找到类簇集合中距离该行数据最近的类簇，然后将最近的类簇的序号作为这一行数据的标签，最终将标签作为Key，改行数据作为Value作为数据写出；Reduce部分负责接收Map产生的数据，并在标签相同的数据中找到中心点，将中心点作为新的类簇输出；JobDriver部分负责一些配置工作，并负责计算新旧两组类簇集合的距离、统计迭代的次数，其中类簇集合的距离与迭代的次数均可以控制整个MapReduce过程的停止。其中，Map部分与Reduce部分的输入输出格式如表1所示。

表1 Map与Reduce的输入输出格式

输入

输出

Map

（字节偏移量，一行数据内容）

（类簇中心标志，一行数据内容）

Reduce

（类簇中心标志，多行数据内容）

（NULLWriteable，新的类簇中心）

4.2 Mapper实现。

本文中我们使用类KmeansMapperForCenter实现迭代聚类中心的Mapper，该类的实现代码见附录KmeansMapperForCenter类。该类继承Mapper<LongWritable,Text,IntWritable,Text>类，并实现了Mapper类的抽象方法map。在map函数中实现了Mapper部分的主要逻辑，其流程如图1所示。

4.3 Reducer实现。

本文中我们使用类KMeansReducerForCenter实现迭代聚类中心的Reducer，该类的实现代码见附录KMeansReducerForCenter类。该类继承Reducer<IntWritable, Text, NullWritable, Text>类，并实现了Reducer类的抽象方法reduce。在reduce函数中实现了Reducer部分的主要逻辑，其流程如图2所示。

图2 reduce函数流程图

4.4 JobDriver实现。

JobDriver部分驱动MapReduce的执行，这里我们在类KMeansDriver中的getCenter()函数中实现该功能。getCenter()需要为MapReduce流程设置六个变量:输入路径、输出路径、旧类簇中心文件、新类簇中心内文件、类簇个数、聚类停止条件，并且该函数还设置了Map过程使用类，Reduce过程使用类等。我们在这个函数中控制迭代类簇中心的迭代次数，该函数的流程如图1所示，实现代码见附录KMeansDriver类。

图2 getCenter()函数流程图

五、第二次MapReduce：数据分类

在KMeans算法中，数据分类一部分比较简单，该部分为每一个源数据中的元素在类簇中心集合中寻找一个距离最近的类簇中心，并将该元素标记为该类簇中心类即可。下面，将按照MapReduce设计、Mapper实现、Reducer实现、JobDriver实现三部分进行阐述。

5.1 MapReduce设计。

该部分的MapReduce读取源数据，读取初始类簇中心集合，给每个源数据中元素分类并输出。Map部分负责逐行读入搜狗搜索数据，并找到类簇中心集合中距离该行数据最近的类簇中心，然后将最近的类簇中心的序号作为这一行数据的标签，最终将标签作为Key，改行数据作为Value作为数据写出；Reduce部分负责将Map传输过来的数据逐行输出到结果集中；JobDriver部分负责程序的配置工作，以及提交任务。其中，Map部分与Reduce部分的输入输出格式如表2所示。

表2 Map与Reduce的输入输出格式

输入

输出

Map

（字节偏移量，一行数据内容）

（类簇中心标志，一行数据内容）

Reduce

（类簇中心标志，多行数据内容）

n(类簇中心标志，一行数据内容）

5.2 Mapper实现。

本文中我们使用类KMeansMapperForClassify实现迭代聚类中心的Mapper，该类的实现代码见附录KMeansMapperForClassify类。该类继承Mapper<LongWritable,Text,IntWritable,dataCell>类，并实现了Mapper类的抽象方法map。在map函数中实现了Mapper部分的主要逻辑，其流程如图1所示。

图1 map函数流程图

5.3 Recuce实现。

本文中我们使用类KMeansReducerForCenter实现迭代聚类中心的Reducer，该类的实现代码见附录KMeansReducerForCenter类。该类继承Reducer<IntWritable, Text, NullWritable, Text>类，并实现了Reducer类的抽象方法reduce。在reduce函数中实现了Reducer部分的主要逻辑，该部分比较简单，直接将迭代器中的dataCell对象写出到文件中即可。

5.4 JobDriver实现。

JobDriver部分驱动MapReduce的执行，这里我们在类KMeansDriver中的forClssify()函数中实现该功能。forClssify()需要为MapReduce流程设置四个变量:输入路径、输出路径、类簇中心文件、类簇个数，并且该函数还设置了Map过程使用类，Reduce过程使用类等。该函数过于简单，只是对Job做了一些简单的配置，在这里不予展示，实现代码见附录KMeansDriver类。

六、衡量分类效果

KMeans算法将数据分为几类，如何度量分类效果是值得考虑的问题。聚类的任务是将目标样本分为若干簇，并且保证每个簇之间样本尽可能接近，并且不同簇的样本距离尽可能远。基于此，聚类的效果好坏又分为两类指标衡量，一类是外部聚类效果，一类是内部聚类效果。这里我们仅使用内部聚类效果来衡量聚类的效果，且由于作业时间太紧，我们仅仅衡量聚类的紧凑度一项指标。

这里我们使用类簇中所有样本到类簇中心距离的累加和作为衡量紧凑度的标准，其中，数据集合相同的情况下，累加和越小，紧凑度越高；累加和越大，紧凑度越低。我们使用函数measureResult(String inputPath ,String centerPath,int k)衡量聚类效果，该函数有三个参数：inputPath为分类后结果数据集的路径，centerPath是迭代后类簇中心点的坐标，k是类簇的个数。程序调用getCenter()函数得到类簇中心点的集合，然后逐行读取inputPath中的数据并计算其与对应类簇中心的距离，并将距离累加，最终打印累加距离的值。该函数的实现代码见附录中Help类，其实现的流程如图1所示。

图1 measureResult函数流程图

七、运行与分析

由于电脑配置跟不上，而KMeans算法有需要较多的迭代次数，所以这里我仅使用了10000条数据运行程序。

7.1Â 一次完整的程序运行

在执行程序之前，首先要做一些配置：(1)创建迭代类簇中心点输出文件夹，创建分类结果输出文件夹；(2)将源数据提交到集群上；(3)将代码打包上传到Linux系统上。程序的运行步骤为：产生初始聚类中心、迭代聚类中心、数据分类、衡量分类效果。

7.1.1产生初始聚类中心。

我们首先产生20个不重复的类簇中心，以time=00，Rank=1，Order=1，key=“火影忍者”为随机初始类簇中心，运行函数Help.ProdeceCenter()，可以得到初始类簇中心，这里仅展示前10个，如表1所示。

表1 初始类簇中心

时间

搜索关键词

Rank

Order

20111230001328

火影忍者

2

2

20111230001600

蹲墙诱相公

10

10

20111230004356

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1

1

20111230003246

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10

9

20111230002353

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3

1

20111230000219

人体艺术

9

9

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1

2

20111230001037

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10

8

20111230003830

WWW、RRMMM、COM

1

9

20111230001230

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10

1

7.1.2迭代聚类中心。

根据上文产生的初始类簇中心，我们选取前六个初始类簇中心点迭代聚类中心。本此迭代共计六轮，最终迭代后的类簇中心如表2所示，程序运行截图如图1所示。

表2 迭代后的类簇中心

时间

搜索关键词

Rank

Order

20111230000249

天与地

2

1

20111230004246

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1

2

20111230004356

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1

1

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4

1

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3

1

20111230001418

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4

2

图1 程序运行截图

7.1.3数据分类。

根据以上迭代产生的类簇中心点集合，我们执行数据分类操作，运行函数forClssify()，可以对数据集进行分类，部分分类结果如表1所示。从表1中我们可以看到分类效果还是不错的。

表1 数据分类结果

类簇

时间

用户ID

关键词

Rank

Order

URL

0

20111230002225

5794763849288f418c58789492cd1f2e

左耳

2

1

http://www.tudou.com/programs/view/q96O7olHT-Q/

0

20111230000942

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遵义宅 快递电话

2

2

http://zhidao.baidu.com/question/235623645

0

20111230001418

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最终幻想

2

1

http://www.163dyy.com/detail/1678.html

0

20111230003938

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2

1

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1

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百度一下

1

2

http://www.baidu.com/

1

20111230004234

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百度一下

1

2

http://www.baidu.com/

1

20111230000701

c71267c05b21e2a8f6a3e6b812fabc1f

百度ady

1

2

http://zhidao.baidu.com/question/188644177

7.1.4衡量分类效果。

经过以上三个步骤，我们已经基本完成了KMeans算法的基本过程，最后对算法的分类效果进行衡量。运行函数measureResult()可以得到类簇的累加距离，运行结果为10528。该数据需要有多组分类数据时进行比较才有意义，所以接下来我们寻找本数据集的最佳类簇个数。

7.2Â 寻找最佳类簇个数

我们使用产生聚类中心小节中产生的初始聚类中心，分别取前1个、前2个、前3个、前4个、前5个、前6个、前7个初始类簇中心对数据集进行聚类，并最终使用函数measureResult()计算累加距离，结果如表1所示。将表中数据用折线图表示如图1所示，从图中我们可以清楚看到，在类簇个数为3时，图中曲线出现了很大的转折：在类簇个数小于3时，每增加一个类簇，累加距离下降频度很大；在类簇个数大于3时，每增加一个类簇，累加距离下降频度较小。由此，当类簇个数为3时，既可以保证较好的分类效果，又可以避免分类过于细致的麻烦。

表1 1~7个类簇的分类效果

类簇个数

距离

1

25805

2

17503

3

12348

4

11798

5

11003

6

10528

7

10288

图1 1~7个类簇的分类效果

2、花露水的主要作用

花露水的主要作用

花露水是用花露油作为主体香料，配以酒精制成的一种香水类产品。花露水的主要功效在于去污、杀菌、防痱、止痒，同时，也是祛除汗臭的一种良好的驱蚊提神卫生用品

一、花露水不能驱蟑螂，花露水主要是驱蚊子的。夏天家里的蟑螂似乎特别多，什么东西都得严实地封起来，不然便难逃蟑螂的践踏。杀虫剂当然是一种方法，但用多几次蟑螂会有耐药性，所以最好还是找多几种武器轮流进行。 特别是家里有1-3岁宝宝的家庭不要轻易过多的使用花露水，特别是1岁宝宝的抵抗力还是非常薄弱的，家长应该尤为注意。

二、花露水和白酒、摩丝、香水一样，是使用和保管都应该非常注意避火的物品，这是因为花露水含有食用酒精，因而具有易燃性。因此，涂抹花露水后千万不要立即使用明火，如点蚊香、点烟或使用明火灶具等，由于不严格按照产品说明中的要求严格避火使用，曾发生过使用花露水后接触明火，导致烧伤的事件。

三、花露水中含有一定量的酒精成分，酒精中潜伏着致癌物质，对宝宝会产生一定的影响，还有的花露水中含有冰片，麝香等容易造成宝宝流产。孕妈咪被蚊子咬后可以用大蒜或薄荷叶挤出汁擦在被咬处，这些天然的东西不会对孕妇和宝宝带来伤害。

花露水的主要作用

1、驱蚊：花露水中含有一种名叫驱蚊胺的物质，能有效驱蚊。

2、迅速降温：花露水含有一定浓度的酒精，可以迅速吸热挥发，带走热空气。烈日暴晒下的车内温度极高，朝车内喷几下花露水，温度就会奇迹般地迅速降低。

3、祛除异味：洗衣服前，把臭衣服臭袜子放进洗衣机里浸泡的同时，滴几滴花露水，既消毒又可以使衣服清新无异味。

4、杀菌清洁：电话和手机很容易传播细菌，可以用纸巾蘸少许花露水，对机身、听筒、按键等部分进行清洁。同理，它还能清洁眼镜、电脑屏幕、电视屏幕等。

5、消除字迹：网购包裹上的快递单，往往粘得很牢不容易撕下来，直接扔掉很容易泄露个人信息。在快递单上喷点花露水，能迅速消除字迹。

6、提神醒脑：早晨起床，在湿毛巾上喷一点花露水，再狠狠洗把脸，可以让起床困难户们，立刻满血复活。

7、喷洒居室：将清水与花露水按40：1的比例配好，装入喷水壶中均匀喷洒居室地面（特别是房间死角)，然后关闭门窗10分钟，再开窗通风。早晚各进行一次（如有条件，也可多喷几次)，可使居室空气洁净清新。

8、清洁内衣：因内衣为贴身穿着，与皮肤直接接触，故不可与其他衣服混在一起清洗，一定要单独洗涤。洗涤时，先在洗衣水中加入几滴花露水（一般半脸盆清水加4~5滴花露水即可)，然后将内衣展开摊置其中，浸泡约15分钟。再用香皂反复揉搓，用清水漂洗干净，晾晒于户外（最好是阳光充足的地方)，这样洗后的内衣清香舒爽。

夏天人们用花露水来驱蚊止痒、杀菌除臭，但如果使用不当不但会危害身体健康，严重的还会致命。其中主要有五大使用误区。

1、过量使用

为了避免蚊虫叮咬，经常倒很多花露水涂抹在全身各个部位。但这样做，有的人会出现身体发痒、冒冷汗的症状，所以抹花露水要适量，避免身体出现不良反应。

2、患皮炎后使用

含有一种叫”伊默宁”的成分，它可使蚊虫丧失对人叮咬的意识。如果在患皮炎后涂抹花露水，不但不能治疗皮炎，”伊默宁”成分还可导致皮肤出现过敏反应，加重皮炎症状。患皮炎的患者可在电蚊香片上滴4-5滴花露水，既能驱蚊又可避免皮肤过敏。

3、涂后立即进厨房

很多人都忽略了花露水使用后的注意事项：请避开火源使用和储藏。这是因为花露水中含有75%的酒精和5%的香精成分，一旦靠近火源就会点燃。所以抹完花露水后不要立即使用火或靠近火源，比如：点蚊香、点烟、使用有明火的灶具等。

4、孩子用成人花露水

妇幼专家建议家长给孩子要选专用花露水，在洗澡时如使用花露水应先稀释四五倍，且避免孩子的眼睛直接接触。

5、过量涂抹

花露水应适量涂抹在蚊虫常叮咬的胳膊和腿部；皮肤敏感的人，可将花露水滴在电蚊香片上，或是将清凉油打开盖子放在床边，这样既能驱蚊又可避免皮肤过敏；给孩子使用花露水时，要将其稀释4~5倍，以免刺激孩子娇嫩的皮肤。

除了以上的使用禁忌外，巧妙地使用花露水也能起到改善生活环境的作用。

比如，在洗衣物、洗毛巾前滴入四五滴花露水，浸泡15分钟后再清洗可使衣物变得清香；擦拭家具时滴两滴也可起到消毒防菌的作用；外出坐车带一瓶喷雾花露水，每隔4个小时喷一次，可起消毒作用。

花露水的主要作用

花露水是用花露油作为主体香料，配以酒精制成的一种香水类产品。花露水的主要功效在于去污、杀菌、防痱、止痒，同时，也是祛除汗臭的一种良好的驱蚊提神卫生用品

一、花露水不能驱蟑螂，花露水主要是驱蚊子的。夏天家里的蟑螂似乎特别多，什么东西都得严实地封起来，不然便难逃蟑螂的践踏。杀虫剂当然是一种方法，但用多几次蟑螂会有耐药性，所以最好还是找多几种武器轮流进行。 特别是家里有1-3岁宝宝的家庭不要轻易过多的使用花露水，特别是1岁宝宝的抵抗力还是非常薄弱的，家长应该尤为注意。

二、花露水和白酒、摩丝、香水一样，是使用和保管都应该非常注意避火的物品，这是因为花露水含有食用酒精，因而具有易燃性。因此，涂抹花露水后千万不要立即使用明火，如点蚊香、点烟或使用明火灶具等，由于不严格按照产品说明中的要求严格避火使用，曾发生过使用花露水后接触明火，导致烧伤的事件。

三、花露水中含有一定量的酒精成分，酒精中潜伏着致癌物质，对宝宝会产生一定的影响，还有的花露水中含有冰片，麝香等容易造成宝宝流产。孕妈咪被蚊子咬后可以用大蒜或薄荷叶挤出汁擦在被咬处，这些天然的东西不会对孕妇和宝宝带来伤害。

花露水的主要作用

1、驱蚊：花露水中含有一种名叫驱蚊胺的物质，能有效驱蚊。

2、迅速降温：花露水含有一定浓度的酒精，可以迅速吸热挥发，带走热空气。烈日暴晒下的车内温度极高，朝车内喷几下花露水，温度就会奇迹般地迅速降低。

3、祛除异味：洗衣服前，把臭衣服臭袜子放进洗衣机里浸泡的同时，滴几滴花露水，既消毒又可以使衣服清新无异味。

4、杀菌清洁：电话和手机很容易传播细菌，可以用纸巾蘸少许花露水，对机身、听筒、按键等部分进行清洁。同理，它还能清洁眼镜、电脑屏幕、电视屏幕等。

5、消除字迹：网购包裹上的快递单，往往粘得很牢不容易撕下来，直接扔掉很容易泄露个人信息。在快递单上喷点花露水，能迅速消除字迹。

6、提神醒脑：早晨起床，在湿毛巾上喷一点花露水，再狠狠洗把脸，可以让起床困难户们，立刻满血复活。

7、喷洒居室：将清水与花露水按40：1的比例配好，装入喷水壶中均匀喷洒居室地面（特别是房间死角)，然后关闭门窗10分钟，再开窗通风。早晚各进行一次（如有条件，也可多喷几次)，可使居室空气洁净清新。

8、清洁内衣：因内衣为贴身穿着，与皮肤直接接触，故不可与其他衣服混在一起清洗，一定要单独洗涤。洗涤时，先在洗衣水中加入几滴花露水（一般半脸盆清水加4~5滴花露水即可)，然后将内衣展开摊置其中，浸泡约15分钟。再用香皂反复揉搓，用清水漂洗干净，晾晒于户外（最好是阳光充足的地方)，这样洗后的内衣清香舒爽。

夏天人们用花露水来驱蚊止痒、杀菌除臭，但如果使用不当不但会危害身体健康，严重的还会致命。其中主要有五大使用误区。

1、过量使用

为了避免蚊虫叮咬，经常倒很多花露水涂抹在全身各个部位。但这样做，有的人会出现身体发痒、冒冷汗的症状，所以抹花露水要适量，避免身体出现不良反应。

2、患皮炎后使用

含有一种叫”伊默宁”的成分，它可使蚊虫丧失对人叮咬的意识。如果在患皮炎后涂抹花露水，不但不能治疗皮炎，”伊默宁”成分还可导致皮肤出现过敏反应，加重皮炎症状。患皮炎的患者可在电蚊香片上滴4-5滴花露水，既能驱蚊又可避免皮肤过敏。

3、涂后立即进厨房

很多人都忽略了花露水使用后的注意事项：请避开火源使用和储藏。这是因为花露水中含有75%的酒精和5%的香精成分，一旦靠近火源就会点燃。所以抹完花露水后不要立即使用火或靠近火源，比如：点蚊香、点烟、使用有明火的灶具等。

4、孩子用成人花露水

妇幼专家建议家长给孩子要选专用花露水，在洗澡时如使用花露水应先稀释四五倍，且避免孩子的眼睛直接接触。

5、过量涂抹

花露水应适量涂抹在蚊虫常叮咬的胳膊和腿部；皮肤敏感的人，可将花露水滴在电蚊香片上，或是将清凉油打开盖子放在床边，这样既能驱蚊又可避免皮肤过敏；给孩子使用花露水时，要将其稀释4~5倍，以免刺激孩子娇嫩的皮肤。

除了以上的使用禁忌外，巧妙地使用花露水也能起到改善生活环境的作用。

比如，在洗衣物、洗毛巾前滴入四五滴花露水，浸泡15分钟后再清洗可使衣物变得清香；擦拭家具时滴两滴也可起到消毒防菌的作用；外出坐车带一瓶喷雾花露水，每隔4个小时喷一次，可起消毒作用。

花露水的主要作用

花露水是用花露油作为主体香料，配以酒精制成的一种香水类产品。花露水的主要功效在于去污、杀菌、防痱、止痒，同时，也是祛除汗臭的一种良好夏令卫生用品。

花露水所用的香精略差，含量也较少，一般为1%～3%，所以香气不如其它酒精溶液香水持久。制作花露水所需要香精的香料，多用清香的薰衣草油为主体也有用玫瑰麝香型的。酒精浓度为70%～75%，这种配比易渗入细菌内部，使原生质和细胞核中的.蛋白质变性而失去活力性，从而消毒杀菌作用强。

花露水的香型以清香为主，较为流行薰衣草油为主的香气。花露水中含有适量醇溶性色素，颜色以浅色为主，有淡绿、黄绿、湖蓝等，给人以清凉感。

儿童驱蚊花露水

1、嗳呵婴儿草本金露100ml

产品特点：

本品采用ELSKER全新母婴护理技术，针对夏季婴幼儿皮肤特质，精纯草本植物配方基质，主要成分选取进口原料，不添加人工合成香精和色素，令宝宝白天倍感清新舒爽，夜晚更能安神舒眠。

2、强生婴儿防蚊露100ml

产品特点：

强生婴儿防蚊露，有效防蚊可达5小时，不含酒精。

3、郁美净儿童花露水175ml

产品特点：

添加天然薄荷精华，集多种天然植物精华研制而成，专为宝宝的幼嫩肌肤设计，清凉芬芳，缓解因蚊虫叮咬后引起的不适，使用后气味变香，清凉怡爽，提神醒脑，伴您的宝宝舒适度夏。

4、宝宝金水舒爽驱蚊花露水190ml

产品特点：

本品蕴含宝宝金水原液、金银花植物精华、驱蚊酯（伊默宁），能有效防止蚊虫的叮咬。（驱蚊时间长达4小时）舒爽无粘腻感，同时还具有祛痱、止痒、清凉怡神之功效。

5、嗳呵婴儿草本花露200ml

产品特点：

柔和安全，清凉怡神。本品采用丹麦Elsker全新母婴护理技术，针对夏，秋季婴幼儿皮肤特质，精纯丹麦草本植物配方基质，选取进口原料，不添加人工合成香精和矿物油。柔和安全，清凉怡神。

6、多啦A梦亲乐驱蚊花露水110ml

产品特点：

本品采用避蚊胺（DEET）驱蚊剂和洋甘菊成份精制而成，特有的防蚊、祛痱、止痒功效，清凉舒爽，是夏令皮肤护理的必备佳品。

花露水含农药

夏日炎炎，蚊虫肆虐，不少人们都开始购买驱蚊花露水来预防蚊虫叮咬。然而近日出现了一股关于花露水的新热潮，有仔细的观众买来驱蚊花露水发现，上面竟然是农药批号。驱蚊产品中要增加驱蚊的原料，国家对其是按照农药管理方法，实行“农药登记制度”管理，并要求在产品包装上标注“农药批号”。所以，针对标有农药登记号的驱蚊花露水，各位父母必恐慌。

包装上注明“微毒”是因为：按照国家农业部规定，要求驱蚊液产品按照毒性测试结果标出毒性，等级分为”剧毒”“高毒”“中等毒”“低毒”“微毒”五个级别，最低等级就是“微毒”。不过“微毒”始终不等于“无毒”，花露水中驱蚊成分主要驱蚊酯和避蚊胺，其中驱蚊酯比避蚊胺对机体影响更小，专家建议：12岁以下建议使用低于10%的避蚊胺驱蚊品。所以，家长们再选购花露水水，一定要看清楚其成分再购买。

花露水有毒吗

1、花露水确实含微毒

水含农药一新闻播出之后，很多父母担心给宝宝用的花露水有毒。花露水有毒吗？确实，驱蚊花露水中的驱蚊成分避蚊胺和驱蚊酯含有微毒。

2、微毒成分在全球范围广泛使用

虽然如此，避蚊胺和驱蚊酯目前是公认的有效驱蚊成分，使用得当并没有太大的风险。大部分驱蚊产都有使用避蚊胺或驱蚊酯。其中避蚊胺在世界范围内使用已经超过50年，避蚊胺涂到皮肤上不会杀死蚊子，而是隔绝人体的气味使蚊子找不到叮咬的地方。

由于避蚊胺和驱蚊酯确实含有微毒，使用时应避开伤口。同时，避蚊胺和驱蚊酯的作用只是驱蚊，被蚊子叮咬之后应该涂其他产品而不是涂驱蚊花露水。

3、其他国家对驱蚊胺的使用指引

美国儿科协会：2个月以上的宝宝就可以依说明书使用避蚊胺含量低于30%的产品。

加拿大卫生部：2岁到12岁的儿童使用的避蚊胺防蚊产品，浓度应低于10%，且一天不宜使用超过三次。2岁以下的儿童一天使用不宜超过1次，6个月内的婴儿不宜使用此类产品。

4、使用驱蚊花露水注意事项

（1）避蚊胺和驱蚊酯确实含有微毒，但作为已经使用超过50年的驱蚊成分，其安全性得到各国认可。

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