用(10+2)*5法来对付惰性

本文介绍了一种适用于拖延症患者、易分心者及任务积压者的高效时间管理方法——(10+2)*5。通过使用计时器,将工作划分为多个10分钟专注+2分钟休息的周期,帮助提高工作效率,轻松应对大量待办事项。

你已经有一个长长的ToDo列表了,可你总提不起精神去完成它们。43folder上介绍一种时间管理方法,可以将你从惰性中拯救出来。

谁需要这种方法

  • 做事拖拖拉拉
  • 容易分心
  • 上网强迫症患者
  • 攒了一大堆琐事要处理的人
  • 对如何将规模较大的工作分批处理有困难的人

你需要什么

  1. 一个计时器
    1. 必须设置简单
    2. 超市里卖的那种厨房用计时器就很好
    3. 也可以是一个计时器软件
  2. 一个简化过的行事列表(Todo List)
    1. 能够在十分钟一个周期的条件下去做的事情(不需要是十分钟内能完成的)。
    2. 按照GTD原则:下一件能马上开始动手去做的工作。
  3. 一个小时的时间
  4. 你那拖拖拉拉的臭毛病

如何实施

(10+2)*5是这么来的:

  • 10-在十分钟内全心全意的只做一件事情,100%投入工作状态,时间到了再休息。
  • 2-十分钟一到,休息两分钟,喝喝茶,上上网,干什么都行。但是两分钟一到,立刻回到工作状态,开始列表中的下一件事。
  • *5-一个小时,刚好把这种方式循环五次。

重要的原则

  • 不需要在十分钟内非得完成你的工作,只需要取得进展就可以。
  • 如果还没到10分钟就完成了,停止,休息2分钟,然后再进入下一个10分钟。
  • 不要跳过休息时间!不允许你这么做,时间一到必须休息。

会产生什么结果

度过充实高效的一小时工作时间。


转贴自生活帮

在 Python 中,多个切片操作通常可以通过一些技巧来简化,尤其是利用 Python 的切片语灵活性和一些内置函数或模块。以下是一些常见的简化方式: 1. **链式切片**:Python 允许对可迭代对象进行连续的切片操作,例如 `a[start:end:step][another_start:another_end]`,这种形式可以替代嵌套的切片操作[^2]。 ```python a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] result = a[6:3:-1][0:2] # 简化了多个切片操作 print(result) # 输出 [6, 5] ``` 2. **使用 `slice()` 函数**:可以将切片操作封装为 `slice` 对象,这样可以提高代码的可读性和复用性。`slice(start, stop, step)` 是一个生成切片对象的函数,可以用于任何支持切片的对象。 ```python a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] s = slice(3, 6) result = a[s] # 替代 a[3:6] print(result) # 输出 [3, 4, 5] ``` 3. **结合 `itertools.islice()`**:对于大型数据集或惰性求值的迭代器,可以使用 `itertools.islice()` 来避免创建中间列表,从而优化内存使用。它适用于任何可迭代对象,但不会支持负数索引。 ```python from itertools import islice a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] result = list(islice(a, 3, 6)) # 替代 a[3:6] print(result) # 输出 [3, 4, 5] ``` 4. **利用 NumPy 的多维切片**:如果处理的是数组数据,可以考虑使用 NumPy,它支持更复杂的多维切片操作,例如布尔索引、整数数组索引等。 ```python import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) result = a[[3, 4, 5]] # 通过列表索引简化切片 print(result) # 输出 [3 4 5] ``` 5. **使用推导式和条件表达式**:对于某些特定的切片需求,可以结合列表推导式或条件表达式来简化代码逻辑。 ```python a = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] result = [x for x in a if 3 <= a.index(x) < 6] # 利用列表推导式替代切片 print(result) # 输出 [3, 4, 5] ``` 这些方可以有效简化多个切片操作的代码,并提升代码的可读性和性能[^1]。
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