打开文件 poemail/course/code/test_files/3-send_mail_content.py
鼠标移到这个括号后面，然后按下键盘的删除键，一直删到 “=”后面。
.jpg)
然后你们把上一章得到的qq邮箱授权码，用英文的引号包裹住，写在后面，就像这样。
用刚才的方法，把这里改成你的 qq邮箱
.jpg)
就像这样
还是老方法修改第三行
比如
.jpg)
正文和主题不用多说了，不过这里的抄送人还是要多提一嘴
这里框起来的就是抄送人的qq邮箱
如果需要抄送人的话，我们还需要做一点修改。
首先把鼠标移到反括号 ) 的前一位，然后输入 , msg_cc=msg_cc
注意，有一个逗号
就像这样
鼠标移到第三个文件，然后鼠标右键单击
找到有三角形这行，鼠标左键单击它就可以了。
运行日志显示发送成功
在网易邮箱也收到了邮件
登录qq邮箱，这是官网地址 https://mail.qq.com/
然后点击 [设置]
再点击 [账号]
然后向下滑动，找到 POP3，先开启服务。因为我已经开启过所以是服务已开启。
再点击 [管理服务].jpg)
接着点击 [生成授权码]
他就会让你用微信扫码，发送短信给一个号码。成功发送后就会得到授权码了，我们要把这个授权码保存好。
打开pycharm ，点击左下角的 小矩形(终端)
接着把鼠标移到大于符合后面，并点击
然后输入 pip install .
注意最后面有一个小点
最后按下回车键，等他安装完就可以了。
朋友们，今天咱就来好好唠唠 PySide 和 PyQt。这俩在 Python GUI 开发圈里那可是大名鼎鼎，很多小伙伴都在纠结它们到底有啥不一样。别慌，咱分章给大家细细道来。
我们利用qt，也开发了多个项目：
PySide 走的是 Lesser General Public License（LGPL）路线，这协议相对宽松，你要是用它来搞开发，那可就方便啦。能自由地用、改代码，分发的时候也不受太多限制。自己开发出来的应用想用啥协议都行，只要把库本身修改的部分按照 LGPL 协议处理好就行。
可 PyQt 呢，人家默认走的是 GNU General Public License（GPL）协议。这协议就有点 “严格” 啦，要是你用了 PyQt 开发应用，然后想把这个应用分发给第三方，那对不起哦，你整个应用的源代码也得跟着 GPL 协议开源。不过别慌，PyQt 也考虑到了商业需求，给咱们提供了商业授权选项，花点钱就能用它来开发闭源的商业软件，是不是超贴心。
PySide 背后可是有 Qt 的商业拥有者 Digia 坐镇，人家开发和维护 PySide 就是为了让更多开发者能轻松用上 Qt 框架，给 Qt 的生态系统添砖加瓦，这 “出身” 可就不一般。
而 PyQt 呢，是由 Riverbank Computing 公司精心打造的。这家公司长期在 Python 和 C++ 软件解决方案领域深耕，PyQt 就是它在 Python GUI 开发领域的一颗明珠，靠着众多开发者和企业的支持，发展得也是风风火火。
PySide 的 API 设计简洁又直观，基本和原生 Qt 的命名规则保持一致。要是你对 Qt 框架比较熟悉，那上手 PySide 就跟玩儿似的。而且它支持的 Qt 版本很新，能第一时间把 Qt 新版本的酷炫功能和特性引进来。比如创建一个简单的窗口，代码就这样：
1 | from PySide6.QtWidgets import QApplication, QWidget |
PyQt 也不甘示弱，它的 API 也遵循 Qt 风格，但多了一些贴心的优化，更贴合 Python 的语言特性。还提供了超多额外的 Pythonic 接口，让咱们开发者在做常见操作时能更省心、更高效。同样创建一个窗口，PyQt 代码如下：
1 | from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget |
不过在引入新功能这块儿，PyQt 相对 PySide 可能稍微慢半拍，但整体功能支持那是相当完善的。
PySide 的性能表现相当不错，日常使用基本没啥问题。毕竟有 Qt 官方相关团队开发，底层优化和 Qt 框架结合得那叫一个紧密，在一些对性能要求高的场景里，能把 Qt 的性能优势发挥得淋漓尽致。
PyQt 的性能更是杠杠的，经过多年优化打磨，稳定得很。在处理复杂的 GUI 界面和大量数据交互时，它都能快速响应、高效运行，而且在长期实践中，不断对性能相关代码和接口进行优化，用起来那叫一个顺手。
朋友们，这下对 PySide 和 PyQt 的区别应该心里有数了吧。那在开发时就可以根据自己的项目实际情况，综合考虑选择适合自己的库啦。
提示词：Python GUI开发，PySide和PyQt两个库的对决。封面主体部分，用蛇形 Python 图标缠绕在一个现代感十足的立方体上，立方体的六个面分别展示 PySide 和 PyQt 的 logo，背景为科技感十足的代码编辑器界面。在画面中心位置，用醒目的高对比度色彩写上‘PySide vs PyQt：Python GUI开发史诗级对决，谁才是王者？’。整体配色采用蓝色和绿色的科技风配色，同时添加一些流光溢彩的特效，营造出紧张而充满科技感的氛围，体现出这是一场关乎 Python GUI开发领域王座的史诗级对决。
双击这个像两条蟒蛇的图标(正好今年是蛇年哈哈)
双击后会跳出这样一个页面，然后点击 1 处打上勾，再点击2 自定义安装
然后这个页面全部都要勾选，再点击 next
接下来这个页面只勾选前面5项，后两项不选。
再点击 Browse 选择安装位置。不建议安装在C盘，除非你的电脑只有C盘
安装位置选择好后点击 Install
就会开始安装python
安装完成后会出现这三个单词，最后点击 Close
双击这个图标
直接点击 ”下一步“
然后点击 ”浏览“ 选择一个安装位置，同样不建议安装在C盘
选择完成后点击 ”下一步“
这个画面要注意了，全部都要勾选上。再点击 ”下一步“
然后这个画面不用改，直接点击 ”安装“
就会进入安装界面
安装完成后选择”否，我会在之后重新启动“，再点击”完成“
在桌面找到这个图标，双击打开它
点击这个文件夹图标
在这里填入我们保存代码的目录
比如我的代码在这里面，把这个路径复制下来，粘贴到上图箭头的地方，再点 ok
然后点击右下角，因为我安装过，所以有记录，你们应该是无
点击 ”添加新的解释器“ 或者”Add …“
再点击 这个
在弹出的这个框，点击中间这个
点击右边的三个点
找到刚刚安装 python 的位置，然后选择 python.exe，再点击确定
最后点击确定就完成配置了
推荐几个超实用的量化 Python 库，顺便附上代码示例，保准让你看得爽、用得爽！
咱量化分析的 “顶梁柱”，数组操作那叫一个酸爽，矩阵运算快得飞起。
题记：当你发现游戏规则不公平时，你应该退出，而不是继续努力。
大家好，这里是已经转到法务岗的前程序员：晚枫。
最近在准备一些考试和一些新的课程，再加上随着年龄增加，我越来越不想用自己的故事去占用别人的时间了，因为我觉得这个世界上值得关注的事情太多了，我实在是太微不足道了。
但是毕竟是转行法务了，总是有一些读者或者朋友会问我，为了一劳永逸，今天就和大家聊聊我从程序员转行到现在法务岗位的原因。
这次转行看起来跨度很大，实际是“蓄谋已久”。
我是本科电子+硕士法律的学习背景，当时跨专业考法学院的时候，我就思考过未来的职业规划：我这个背景，从事技术+法律+英语，这种复合背景的工作会更有优势。当时我认为这个岗位应该是涉外的专利代理人。
还不知道现在这个海外数据合规的岗位，当时好像也没有这种岗位。
所以我需要以下几个准备：
毕业后的几年里，我就按这个计划执行起来了。
校招加入了一个制造业的IT部门，成为了程序员，并且同时申请海外的学校。
但后来疫情来了，出国的事情没成功。而且当时还有个意外收获：我因为分享自己学习编程的经历，误打误撞的获得了一个几十万粉丝的自媒体账号。
我就放弃了出国，沉迷于涨粉、扩大影响力、变现的“无聊”循环中，这里也要感谢自媒体，让我快速积累了第一桶金，更加有了为自己兴趣打工的底气。
但正如我的职业规划所示，在程序员这条临时的路上，我无心走的更高更远。所以工作了几年之后，我开始思考下一步怎么办。
从去年开始，我就开始了2条路线的尝试：继续完成出国留学的计划，或者直接转到法律行业。
幸运的是，很快我就遇到了一个机会：有一个技术+法律+英语复合要求的工作找到了我。
不得不说，在我的工作经历里，运气真的太重要了。关于这个机会是怎么来的，等以后我会分享。
所以我的转岗，是没有任何犹豫的。
感谢自媒体，让我记录了这一路的故事，不然我都无法证明今天的思考不是马后炮了。
之所以选择这么快速的转岗，还有一些重要的主观原因。
当初选择从事程序员，一定是因为喜欢，不然不可能有这几年的甘之如饴，更不可能有后来几十万粉丝的自媒体账号。
包括现在我虽然转行法务了，下了班我还是回去通过参与开源项目的方式敲敲代码。
而且我干程序员的工资也比法务高，律师更像个体户，再过几年转行，赚几年程序员的钱，也来得及。
为什么毫不犹豫的离开呢？因为我无法忍受当时的工作环境了：
在原来的部门里，代码不重要，会写报告更重要，讨好上级更重要。一个软件开发部门，年年高绩效的人竟然连代码都不会写。
所以日常的工作就成了比傻的恶性循环。拿到一个代码开发任务，谁更会写代码，就会被安排去写代码。代码出了bug就有了给差绩效的理由。
谁表现的不会写代码就可以去干沟通、写文档的任务，这种任务哪怕出了问题，只要会编借口，并且平时会来事（我写出这个词都恶心），哪来的问题呢？
我对代码有一种纯粹的追求，每次看到那些所谓优秀的同事把时间花在谄媚的油嘴滑舌上，我就想吐。
甚至领导年终谈绩效的时候，也从不谈技术发展问题，因为领导也完全不懂，竟然鼓励我多和别人社交：广结人脉。
我非常心累：如果要搞关系，我还需要和搞技术的直男学吗？法律行业是不是在搞关系方面更专业？
既然这里不是看技术水平的环境，那我就没有努力的必要了。
对了，那是一家国企，经历过的朋友可以在评论区 帮我证明一下我并没有瞎编。
很多朋友也会咨询我是否转行的问题，我一般都会送一句话：请认真评估一下呆不下去是自己能力不行，还行规则不行。当你发现游戏规则不公平时，你应该退出，而不是继续努力。
今天这篇文章算是我对之前程序员职业生涯的告别。
但我也要开诚布公的分享一下：不要冲动换行业。
例如：我因为换岗，损失了一些奖金，还有一些工作机会。
这是因为除了上面的客观、主观原因，我自己还有一些特殊的底气，比如：
另外关于我在全网的账号程序员晚枫，我应该短期内也不会改名，一方面我的开源项目还在继续维护，另一方面技术也是我未来职业生涯的一个重要依托，请允许我继续做一个赛博程序员吧！
经常开车的朋友都知道，持证驾驶很重要，从各种意义上来说都是这样。今天咱就谈谈AI识别驾驶证。
电动汽车行业正处于快速发展阶段，传统油车也不甘示弱。正所谓电油相争，“渔翁”得利，现在识别驾驶证的需求越来越大了。那么有没有什么办法可以满足这个越来越大的需求呢？
我借助百度OCR接口，成功打造了一款驾驶证信息自动化识别工具。用户操作极为简便，仅需上传驾驶证图片，系统便会自动且精准地提取其中诸如姓名、身份证号码、驾驶证编号、有效期等关键信息。随后也可以保存为Excel文件格式。
值得一提的是，调用百度OCR服务每日都提供一定量的免费额度。这一特性使得用户能够免费使用该工具完成驾驶证识别任务。对于绝大多数个人用户以及小型企业而言，每日的免费额度完全能够满足日常的使用需求。
需要源代码的朋友可以访问以下链接
https://gitcode.com/python4office/pobd
1 | pobd.ocr2excel.driving_license(img_path=input_file, output_excel_path=output_file, app_id=app_id, api_key=api_key, secret_key=secret_key) |
这时候有人就会说这太麻烦了，还有更简单的吗？
这个可以有，我还开发了exe小程序版的，感兴趣的可以在评论区留言，我会尽快将发送给你。
在上次分享的发票识别工具之后，许多用户反馈希望能够扩展功能，支持其他类型证件的识别，比如社保卡。社保卡作为重要的个人信息载体，其识别和处理同样是一项繁琐的任务。为了满足这一需求，我开发了一个基于AI的自动识别社保卡工具，可以将社保卡信息自动识别并保存为Excel文件，进一步提升数据处理的效率。
我继续利用百度OCR接口，开发了一个能够自动识别社保卡信息的工具。通过这个工具，用户只需上传社保卡图片，系统就能自动提取社保卡中的关键信息，如姓名、身份证号、社保卡号等，并将这些信息保存为Excel文件，方便后续管理和使用。
仍然是调用一行代码，就可以实现识别社保卡上的所有信息，并且生成excel 表格
1 | pobd.ocr2excel.social_security_card(img_path=input_file,output_excel_path=output_file,api_key=api_key,secret_key=secret_key) |
如果你感兴趣是怎么实现的，那么下面这段核心代码的你一定要看看。
1 | base64_image = self.image_to_base64(img_path) |
当然，我也把这个功能加进了exe的小程序里，感兴趣的话，请在评论区留言，我会尽快将发送给你。
大家好，这里是程序员晚枫。
今天给大家分享的是我自己的故事：我要准备考证了。
从本科到研究生，在大学里待了7年，我连个驾照考试都没去参加过。
当时一门心思就是想不走寻常路：不想浪费一分钟在考证这种没有意义的事情上。
也确实度过了一个充实的学生时代：用尽时间，看了所有我想看的书，做了我想做的任何事情。
但是从去年开始，遇到了一些事情，让我决定考几个证书了，准确的说是3个：软考中级、专利代理人、司法考试。
司法考试，现在是不是已经改名了？我上次参加考试到现在有10年了。
为什么准备考试呢？甚至还报名了我以前看不上的软考中级。
应该是因为我怂了吧。
从去年夏天开始，我就发现了一个问题：机会很多，但是我都抓不住。
抓不住的原因也很简单：我的确是没能力。
我是19年毕业的，从实习开始，主业干过产品经理、主播、程序员，现在是法务工作专员。自媒体方面，从卖资料到原创课程，再到现在主攻开源项目和接广告。
因为运气很好，一路都走的很顺。很顺的原因，我在19、20年就总结过了：
运气好有个副作用：忽略了收获和自己的能力无关。
现在想想过去的几年，自己就像一个拉磨的驴，完全没发觉每天拉磨的多少，其实取决于上面倒了多少麦子，还以为是因为自己选择了顺时针而不是逆时针拉磨。
当上面不再倒麦子时，我换成逆时针也拉不出任何粮食了。
自己能力差，在工作中还感觉不明显。但是在遍地都是天才的自媒体人里，每次出去参加活动我都因为自己能力的浅薄而无地自容。
之所以选择考证，其实我内心里觉得认怂了，也坦然了。
但认怂不代表认输。
我想趁着现在还有机会，从头开始学点知识，去看看麦子是怎么种的，真正的收获是怎么来的。
至于为什么彻底放弃了程序员岗位，那又是另一个故事了。下次再给大家分享吧。
最近有朋友向我吐槽：”每天对着几十张发票手动录入系统，眼睛都快看花了，还总担心数字打错。” 这种重复性高、容错率低的工作，确实让财务和行政人员苦不堪言。作为程序员，我深知这类场景完全可以通过技术手段优化。
我利用百度OCR接口，开发了一个能够自动识别发票信息的工具。通过这个工具，用户只需上传发票图片，系统就能自动提取发票中的关键信息，如发票号码、金额、日期等，并将这些信息保存为Excel文件，方便后续管理和分析。
而且调用百度OCR每日都有免费的额度，这意味着你可以免费使用这个工具进行发票识别。对于大多数个人用户和小型企业来说，这个免费额度已经足够日常使用。
为了让更多人受益，我将这个工具的源代码免费开源，并托管在GitCode上。你可以访问以下链接获取源代码
https://gitcode.com/python4office/pobd
为了让不懂代码的朋友也能轻松使用，我将功能都封装到了一行代码里。你把源代码下载下来后，只需要调用下面这行代码，就可以实现识别发票，并保存为excel表格。
这行代码在文件 pobd\exmaples\course\code\11_vat_invoice.py 里。
1 | pobd.ocr2excel.vat_invoice(img_path=input_file, output_excel_path=output_file, app_id=app_id, api_key=api_key, secret_key=secret_key) |
input_file 就是你存放增值税发票的目录， output_file 是生成excel表格的目录。
而 app_id、api_key、secret_key 的获取方法，可以留言区联系我，也可以访问参考文档 https://blog.csdn.net/2301_81016982/article/details/147276083?spm=1001.2014.3001.5502
发票上的信息几乎都能识别，这里只截图了一部分。.jpg)
如果你觉得这样还是不得劲，我还开发了一个exe版的小程序。你可以直接下载并运行这个程序，无需安装任何额外的软件。
如果你也受困于发票录入工作，不妨试试这个方案。技术本应服务于人，让AI帮我们完成这些机械劳动，把时间留给更有价值的工作吧！
感兴趣的话，请在评论区留言，我会尽快将发送给你。
缺失模块。
1、请确保node版本大于6.2
2、在博客根目录（注意不是yilia根目录）执行以下命令：
npm i hexo-generator-json-content --save
3、在根目录_config.yml里添加配置：
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