这楼里好像就有一条，不溶于水不代表不能“均匀”分布在水层，只要摇匀，也是能随水发送出去的
俗语（常识）“溶于水”和化学（科学）“溶于水”是不同的概念，前者只是说放到水里肉眼看不见了，后者叫溶液

说的究竟是“反常识”还是“反科学”？
没搞清你想知道“符合科学但大部分人错误理解的知识”还是“不符合科学且有人相信的冷僻的知识”

PS:
清洁用品，几乎全部都是的原理：
特定高分子聚合物具有亲水基和厌水基，前者能让自身随水流动，后者能和其他固体或不溶于水的化合物粘合，只要这些固体、化合物范围收窄到“污物”，在水洗过程就能带走“污物”达到清洁目的
只要找出对人及生物低毒乃至无毒的聚合物，且它能特别针对“污物”亲和，它就是好的清洁剂

至于水溶性污物，是需要通过化学反应“中和”的，而不是去除

各家都在分系列，说好听就是面向不同消费群，说难听就是打标签，哪个好赚，哪个难对付
以前的小米要跟现在的红米品牌对标，现在的小米品牌已经转向中高端用户了

例如我这样的低端用户，看的就是 redmi, realme, vivo(iqoo), honor...，而不会看 xiaomi, oppo, lenovo, mate...

已经有编程基础，语法不难，了解清楚 python 的变量类型就行
类型说简单也简单，基础类型就几个，其他都是由它们演变出来的
说难也难，因为 python 各种提示都是以类名，有时根本搞不清实际的基础类型是什么，我经常分不清返回的是生成器还是迭代器
要多看别人的踩坑记录，这些教程一般都没有，例如初阶会遇到生成器只能用一次，第二次调用就没有值了（也不报错），想多次调用必须转其他类型，踩过就记得了

做数据分析离不开 pandas/numpy 等等，各种行列换算，建议备好常用包的离线手册，在线手册再快也不便 keyword 搜查
大数据肯定需要加速，ram, CPU 不说，将来能上 GPU 辅助就上
numpy ，pandas 熟悉了语法后，一定要学向量化，numba 等，纯数值计算速度翻倍甚至几十倍不说，字符计算也有 50%以上提升

ps：python 变量基本都可随意赋值，没有真正的常量概念，且九成都是引用，很多坑都是没分清引用引发的
例如循环中改变循环的对象，因为是循环内的临时变量都是引用循环对象，后续循环就出错了

import easygui
...

@iorilu #29
呃，还忘了
self.btn_single.setIcon(QtGui.QIcon(os.path.join(selfdir, 'image.svg')))
这里有四句，svg 文件你自己找换上吧，放在同一个目录就行，或者把 setIcon 改成 setText 用文字也行

@iorilu #29
屎山一堆啊，今天还在改呢

https://gist.github.com/ImN1/149231ac57d637cfc6c67b6d9d89565f

大致思想就是并列几个 QLabel ，各自对应一组图片，父级使用 dataframe ，控制几组图片的对应，当然也可以用其他，能对应就行，只是我用惯了 pandas 而已
父级添加一些控件，按钮，拖条等，直接控制几组同步
btn_mirror / showmode==3 是我项目里面为了做左右镜像对照用的，这里没什么用

前面有几个 import 是自写的，找不到的，我抽了出来贴在最下面，你注释了那几个 import ，我不改了，免得记不清弄错了

def showImage(self, im:QtGui.QImage):
...
self.setPixmap(QtGui.QPixmap.fromImage(im))
这段
如果没有装 pyvips ，这段可以完全不使用 pyvips 的（其他地方也没用到），path 转 QImage 很容易，只不过我刚好有装，就用上而已，pyvips 处理大图比较快和方便，我多处用到，这里顺便而已

有个 match 按钮这里也是没用的，我其他地方有用，不过我记得好象默认是 hide() 的
keypress 不灵光，我还没找出原因

另外要注意 pyqt 使用 unix 路径符，跟 Windows 不同，拖放时如果要处理需要先转换一下，如果不需处理直接用那倒没问题

另外我有一套全局统一的 stylesheet ，所以这里没有做美化

看样子 OP 仍然信任语雀
我觉得此文不是七小时后写的，而是写了七小时

身份证这种格式都是固定的图片，且跨时间长度和跨项目的，可以用固定参数来写就好了
可以前置一个标准化步骤，把输入的图片旋转、裁切、缩放到固定的尺寸和方向

问这个问题能过滤掉一批非科班出身的，例如我
但科班出身的写 python 却又不多，筛孔太小，会导致剩下可选的人太少，这是另一个问题

纯 python 写不出什么大用途的项目，往往依赖的都是三方包，但引入包后又怎么判断时间复杂度呢？
所以，招 python 应该会更偏向重视调试能力，而不是理论知识

另一种可能是看有没有优化意识，就是第一次写就开始考虑减少循环次数，而不是不管三七二十一直接全遍历，懂复杂度的人往往都有这种意识。所以目的不是考复杂度知识，而是自行优化的意识和能力

建议有产品需要营销的人，要分清“活跃用户”和“粘性用户”，两者是不同的

全都好用，又全都不好用，因为各有特色
来个小众功能的： https://kanryu.github.io/quickviewer/
这货最好的功能是整个目录树递归加载，参数用根目录的路径就行了；次好的功能是大图加载也快，几十 MB 的图片也是秒开，但显示质量不算最佳

不知为何，很多图片查看器都没有拖目录进去的功能，我觉得 GUI 这个少不了，而且很简单，为何都不做呢？

今天刚用 PyQT5 写完一个双目录、三目录平行加载的图片查看脚本，<1k 行（当然包没计算在内，如 pandas, pyvips ）
我用来目测对比两个目录的图片的，不考虑显示质量

建议分，不过问题不是出在她身上，而是你身上

虽然信息不够，只有一两句，但从这短短的话语里面，我感受到的是她做事有考虑你，而你做事只考虑自己

其实同样的事情和做法，如果你的出发点不同，就完全不同了。例如你的出发点是让她学习穿搭，以适应将来走进社会；那就完全是另一回事，但你说出来却是“看着不顺眼”。不合眼缘就分吧，只要是不顺眼，迟早会为什么鸡毛蒜皮的事吵起来分的

好多人以为在互联网发布文章（非付费）自己都拥有版权，但实际上仅有著作权甚至仅仅是署名权，版权的实际拥有者是发布的平台（自动授权），一经授权，单方面撤销就不是那么随意了，随意的只是获得授权的一方可以自由放弃，而授权一方想要撤销，如无事前约定往往需要打官司，即使是无授权费用也是如此

v2ex 只不过是显式表达了这点，其他地方是通过条款“隐式”表达