“人類的心靈有一種神奇的能力，它能夠感知到別人的虛情假意。如果銷售人員的暗示是一種虛情假意的產物，那麼幾乎刻意肯定的是，這種暗示在客戶心中產生的結果也不會是一種真實的情感。”

                                                                ——諾瓦爾·霍金斯

前天，銷售同事老吳還說，做銷售一定要講人品，而且做人很重要。我很贊同他的觀點，但我還是對他的觀點做了補充：不單單是銷售要學會做人，我們任何一個崗位、任何一個人都要學會如何做人。崗位是做事層面，做人是做事的根基，無論你是銷售還是程序員、都離不開做人。我在部門裡經常對同事們說，甚至在面試的時候也跟應聘者強調，我們都是全民銷售。因為我們扁平化的開放管理制度，我們任何一個員工都有可能直接面對客戶。作為服務行業的我們，任何一個同事的印象以及專業態度都是我們的招牌。面對客戶就是面對市場，面對市場的員工就是覆蓋了銷售的角色。我們每個人都代表着一個企業，更代表了自己。有些客戶可能因為我們需求做得好，所以給了我更多的機會；也有可能有些客戶因為我們的美工同事洞悉到了客戶的需求而用真誠的設計打動了客戶，贏下了訂單；甚至可能是我們善良、踏實、勤奮的程序員同事感動了客戶，非要跟我們合作不可。這裏都包含着公司的文化和個人的修養。

 

我過去一直深受着各種流言的毒害，當然，我不會把問題丟給環境，真正的問題在於自己沒有足夠的獨立思考和判斷能力。別人說程序員普遍悶騷，別人說美工都很藝術，還有人說需求就是要有足夠的健談和洞察能力。其實，話有時候並沒有毛病，但我們缺少一個宏觀與高度的視野能力會很容易讓自己“入戲”，也就是會以偏概全。就像同事老吳說銷售考驗做人，如果我弱一點，我真會以為作為程序員的自己就沒那麼需要關注做人層面了，反正自己不用天天面對客戶。這就是我們常說的短見。

 

我現在的職位寫着是部門經理，不止戰略，在戰術上如架構、設計、開發我都一直在做，還帶着近80號人。我目前的狀態不是因為我踩正了職業規劃路線，或者我有管理的能力。而是我看不過眼和忍受不了之前團隊的低效和散漫，想自己做得有成就一點，有效率一點而已。沒人敢這麼做，而領導敢給我這樣一個機會，那就只有我自己扛起大旗向前沖了。有時候，當自己真覺得環境待不下去了，可能就是自己的機會。我不知道自己有沒有這個能力，但我有一個看清問題本質的視野和敢說敢做勇氣。個人發展的本質並不是職位驅動的，任何一個有能力的人都能有機會上升，不管你是美工、測試、需求還是程序員，就看自己願不願意放開自己思維和勇氣。我很早就已經說過，職位在做事面前都是一文不值。千萬不要被各種所謂的管理晉陞路線和技術大咖晉陞路線給誤導。人生都是問題驅動的，每個人的起點都不一樣，問題也都不一樣。多把視野放在當前問題身上，而不是帶着別人給出的規劃建議去逃避自己當前的問題，這個同事不好，那個老闆不行，這都不是自己想要的，這都是借口。能讓自己過得好，能讓家人過得好才是王道。所以，從這個角度看，無論什麼職位，跑得越高，越是辛苦。認識不了這個本質的，永遠做不了高層。

 

我們一出生就已經內置了銷售這個職位，我們需要與人打交道，我們需要結交朋友，我們需要面試找工作等等。其實，我們無時無刻在銷售着自己。而真誠就是我們每一個都需要具備的銷售品質。做銷售的門檻很低，可是考驗很大，但前途也無可限量。

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2020年2月3日苦勞網報導；陳韋綸編譯

繼禁止超商丟棄未售出食物後，，禁止服飾與精品公司摧毀未售出的商品，不過卻被批評缺乏罰則而難有成效。

共130項條文的《反浪費與經濟流通法案》，要求製造、進口與批發商，其中也包括亞馬遜（Amazon）等線上零售商，捐贈未出售的貨物，商品範圍涵蓋電子產品、衛生用品與化妝品。此外，該法案也希望2025年前回收所有塑膠製品，並將一次性塑膠瓶的使用減少一半。速食餐廳則須在2023年前停止使用塑膠容器。

總理菲力普（Édouard Philippe）表示，在法國，每年未使用卻被丟棄的消費產品高達6億5千萬歐元（約新台幣217億元）。根據「污染者付費」原則，企業也須為自己製造的廢棄物付費，例如菸草製造商必須在隔年支付處理煙蒂的費用。

在法國，。當初推動立法要求超商捐贈過期食物的德朗巴斯（Arash Derambarsh）表示，新法雖然立意良善，但是缺乏誠意，「如果沒有罰則，人們只會忽略法律」，導致新法難有成效。

※轉載自（）

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環境資訊中心綜合外電；姜唯 編譯；林大利 審校

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本文Python版本為3.7.X，閱讀本文之前需了解python字典的基本用法。

介紹

字典（dict）是Python中內置的一個數據結構，由多個鍵值對組成，鍵（key）和值（value)用冒號分隔，每個鍵值對之間用逗號（，）分隔，整個字典包括在大括號中（{})，鍵必須是唯一的，值可以取任何類型，但是鍵必須是不可變類型，如字符串，数字或元組。

底層使用了hash表來關聯key和value,dict是無序的。特點包括：

1. 查找和插入的速度極快，不會隨着key的增加而變慢；
2. 需要佔用的內存較多

所以，dict是一種以空間換取時間的數據結構，應用於需要快速查找的場景。

操作

常用方法

get()

返回指定鍵的值，如果key不存在，則返回默認值（默認為None），而不會報錯，語法為dict.get(key)。

dict_1['age'] = 24

In [7]: print(dict_1.get('age'))
24

In [11]: print(dict_1.get('nama'))
None

In [12]: print(dict_1['nama'])
---------------------------------------------------------------------------
KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-ef61a380920e> in <module>
----> 1 print(dict_1['nama'])

KeyError: 'nama'

key in dict

使用in操作符來判斷鍵是否存在於字典中，存在則返回True，否則返回False，語法為：key in dict。

In [15]: dict_1
Out[15]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [16]: print('name' in dict_1)
True

In [17]: print('nama' in dict_1)
False

在python 2中該功能使用has_key()方法實現。

items()

以列表形式返回可遍歷的（鍵， 值）元組數組，語法為dict.items()。

In [18]: dict_1
Out[18]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [19]: print(dict_1.items())
dict_items([('name', None), ('age', 24), ('sex', None)])

In [20]: for key, value in dict_1.items():
    ...:     print(key, value)
    ...:
name None
age 24
sex None

keys()

以列表返回一個字典的所有鍵：dict.keys()

In [21]: dict_1
Out[21]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [22]: print(dict_1.keys())
dict_keys(['name', 'age', 'sex'])

values()

以列表形式返回字典中的所有值：dict.values()

In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

In [28]: print(dict_1.values())
dict_values([None, 24, None, 'Tony'])

setdefault()

和get()類似，用戶獲得與給頂尖相關聯的值，不同的是，該方法如果鍵不存在時會添加鍵並將值設為默認值，語法為：dict.setdefault(key, default=None)。

In [23]: dict_1
Out[23]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None}

In [24]: print(dict_1.setdefault('name'))
None

In [25]: print(dict_1.setdefault('name', 'Tony'))
None

In [26]: print(dict_1.setdefault('sub_name', 'Tony'))
Tony

In [27]: dict_1
Out[27]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

update()

語法為：dict_1.update(dict_2)，用於把dict_2的鍵值對更新到dict_1中，如果有相同的鍵會被覆蓋。

In [31]: dict_1
Out[31]: {'name': None, 'age': 24, 'sex': None, 'sub_name': 'Tony'}

In [32]: dict_2
Out[32]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}

In [33]: dict_1.update(dict_2)

In [34]: dict_1
Out[34]: {'name': 'Mary', 'age': 18, 'sex': None, 'sub_name': ''}

clear()

刪除字典中的所有項，dict.clear()，舉個例子：

In [1]: dict_1 = dict(name="Tony", age=24)

In [2]: dict_2 = dict_1

In [3]: print(dict_2)
{'name': 'Tony', 'age': 24}

In [4]: dict_2.clear()

In [5]: dict_2
Out[5]: {}

In [6]: dict_1
Out[6]: {}

copy()

淺拷貝原始字典，返回一個具有相同鍵值對的新字典，dict.copy()，舉個例子：

In [1]: dict_1 = dict(name='Tony', info=['boy', 24])

In [2]: dict_3 = dict_1.copy()

In [3]: dict_3['name'] = "Ring"

In [4]: dict_3['info'].remove('boy')

In [5]: dict_3
Out[5]: {'name': 'Ring', 'info': [24]}

In [6]: dict_1
Out[6]: {'name': 'Tony', 'info': [24]}

fromkeys()

創建一個新字典，dict.fromkeys(seq[, value])，以序列seq中的元素做字典的鍵，value為字典所有鍵對應的初始值，其中value為可選參數， 默認為None。適用於數據初始化，舉個例子：

In [1]: info = ['name', 'age', 'sex']

In [2]: dict_1 = dict.fromkeys(info)

In [3]: dict_1
Out[3]: {'name': None, 'age': None, 'sex': None}

常見操作

合併字典

有四種方式：

1. 常規處理

In [15]: dict_1
Out[15]: {'Tony': 24}

In [16]: dict_2
Out[16]: {'ben': 18}

In [17]: dict3 = dict()

In [18]: for key, value in dict_1.items():
    ...:     dict_3[key] = value
    ...:

In [19]: for key, value in dict_2.items():
    ...:     dict_3[key] = value
    ...:

In [20]: dict_3
Out[20]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

1. update()

In [9]: dict_1
Out[9]: {'Tony': 24}

In [10]: dict_2
Out[10]: {'ben': 18}

In [12]: dict_3 = dict_1.copy()

In [13]: dict_3.update(dict_2)

In [14]: dict_3
Out[14]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

1. 藉助字典的dict(d1, **d2)方法

In [33]: dict_1
Out[33]: {'Tony': 24}

In [34]: dict_2
Out[34]: {'ben': 18}

In [35]: dict_3 = dict(dict_1, **dict_2)

In [36]: dict_3
Out[36]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

進階

字典推導式

和列表推導式類似，優點是底層用C實現，會快很多，推薦使用。

對換字典的鍵值

使用字典推導式可以輕鬆對換一個字典的鍵值：

In [42]: dict_4
Out[42]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}

In [43]: dict_3
Out[43]: {'Tony': 24, 'ben': 18}

In [44]: dict_4 = {k:v for v, k in dict_3.items()}

In [45]: dict_4
Out[45]: {24: 'Tony', 18: 'ben'}

從字典中提取子集

想創建一個字典，其本身是另一個字典的子集。

舉個例子：

In [88]: a = {'Ben': 18, 'Jack': 12, 'Ring': 23, 'Tony': 24}

In [89]: b = {k:v for k, v in a.items() if v > 18}

In [90]: b
Out[90]: {'Ring': 23, 'Tony': 24}

生成有序字典

在Python3.6之前的字典是無序的，但是有時候我們需要保持字典的有序性，orderDict可以在dict的基礎上實現字典的有序性，這裏的有序指的是按照字典key插入的順序來排列，這樣就實現了一個先進先出的dict，當容量超出限制時，先刪除最早添加的key。
舉例：

In [49]: from collections import OrderedDict

In [50]: ordered_dict = OrderedDict([('a', 2), ('b', 4), ('c', 5)])

In [51]: for key, value in ordered_dict.items():
    ...:     print(key, value)
    ...:
a 2
b 4
c 5

可以看到OrderedDict是按照字典創建時的插入順序來排序。

原理：OrderedDict內部維護了一個雙向鏈表，它會根據元素加入的順序來排列鍵的位置，這也就導致OrderedDict的大小是普通字典的2倍多。

合併列表中key相同的字典

也就是生成所謂的一鍵多值字典，需要將對應的多個值保存在其它容器比如列表或集合，取決於多值是否需要保證唯一性。

舉個例子：

In [64]: from collections import defaultdict

In [65]: a = [{'a': 1}, {'b': 3}, {'c': 4}, {'a':5}, {'b':2}, {'b': 4}]

In [66]: b = defaultdict(list)

In [67]: [b[k].append(v) for item in a for k, v in item.items()]
Out[67]: [None, None, None, None, None, None]

In [68]: b
Out[68]: defaultdict(list, {'a': [1, 5], 'b': [3, 2, 4], 'c': [4]})

In [69]: b['a']
Out[69]: [1, 5]

尋找兩個字典的異同

場景：尋找兩個字典中的異同，包括相同的鍵或者相同的值。

分析：字典是一系列鍵值之間的映射集合，有以下特點：

1. keys()會返回字典中的所有鍵，並且字典的鍵是支持集合操作的，所以利用集合的交叉並補即可對字典的鍵進行處理；
2. items()返回(key, value)組成的對象，支持集合操作；
3. values()並不支持集合操作，因為並不能保證所有的值是唯一的，但是如果必須要判斷操作，可以先將值轉化為集合來實現。

舉例：

In [78]: a = {'a':1, 'b':2, 'c':3}

In [79]: b = {'b':3, 'c':3, 'd':4}

In [80]: a.keys() & b.keys()
Out[80]: {'b', 'c'}

In [81]: a.keys() - b.keys()
Out[81]: {'a'}

In [82]: a.items() & b.items()
Out[82]: {('c', 3)}

再舉一個例子，在創建一個字典時，期望可以去除某些鍵：

In [85]: a
Out[85]: {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3}

In [86]: c = {k: a[key] for k in a.keys() - {'b'}}

In [87]: c
Out[87]: {'a': 3, 'c': 3}

以上。

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