其实 gpt 基本能协助完成这个工作。。为啥不考虑框架壳子载入网页呢？网页只做业务交互动作。其实没啥问题。。
electron.。。。先交付。再优化呗。。

也没啥问题吧。。。新手？踩 1-2 次雷不就知道了。。

谈不上坚守不坚守吧。公司让用啥就用啥。什么？你看不起 php ？出门右拐

本来我也是这么做的，结果我媳妇在 p2p 时代拿钱去投资。。。然后我就收回财政大权了

@woduzibue 如果是领导要求的，就要文档写清楚。这是拍脑袋的，请领导同意。领导同意了，锅就不会在你头上

@woduzibue 事实就是这样的，世界就是一群草台班子组成的。除了极个别大公司有足够的资源正儿八经的去验证得到一个正儿八经的值。这个道理很简单，图啥啊？原先没有就一点事都没。现在有了，那我只要保证在现在没问题就好了。。

@b1u2g3 巧了。。身边统计学结果：80% 除了 IDE 点 run 。编译报错得找运维给看

经验之谈。先拍脑袋写一个。然后再以事故为导向

@wmlz 我个人觉得 lz 吐槽的不是这玩意难安装，是被动接受，不愿意去接受。。

是的，可以用 NumPy 的广播功能来去除 for 循环。NumPy 是一个强大的科学计算库，它允许你对整个数组或矩阵进行快速操作，而不需要显式地编写循环。在你的例子中，你可以使用 NumPy 的布尔索引来直接设置 alpha 通道的值。

下面是一个如何用 NumPy 的广播和布尔索引来替换掉 for 循环的例子：

from PIL import Image
import numpy as np

def jpeg2png(path, name, mask=(255, 255, 255), limit=32):
img = Image.open(path)

arr = np.array(img.convert('RGBA'))

# 创建一个布尔掩码，其中接近指定 mask 颜色的像素为 True
mask_arr = np.all(np.abs(arr[:, :, :3] - mask) < limit, axis=-1)

# 设置 alpha 通道为 0 (透明) 在 mask_arr 为 True 的地方，否则设置为 255 (不透明)
arr[:, :, 3] = np.where(mask_arr, 0x00, 0xFF)

Image.fromarray(arr).save(f'{name}.png')

# 使用函数转换图片
jpeg2png('input.jpg', 'output')
在这个改写后的函数中，np.where 函数用于选择性地替换数组中的元素。mask_arr 是一个与输入图像同样形状的布尔数组，它标志了所有需要被设置为透明的像素。np.where 根据 mask_arr 的值来设置 arr 的 alpha 通道，如果 mask_arr 为 True 则设置为 0x00 ，否则设置为 0xFF 。

这种方法比双层 for 循环更有效，因为它利用了 NumPy 的内部优化来处理数组操作，从而可以显著提升性能，特别是在处理大图像时。


善用工具。。。

@wmlz 你这个逻辑是通的，就跟我说不应该运维管一样。运维如果是主动去接触的，没啥毛病，如果是被动的。就看谁拳头大。。这没啥好纠结的，打工嘛。。谁拳头大听谁的，不然就和稀泥。

对于这种疑问我都是一句回复：我有 32G 内存谢谢

举个简单的例子。假设研发想上 clickhouse 。。。是让运维去研究怎么部署。然后才能上么？最精通的应该是研发而不是运维吧。。。

@wmlz 这种类似的事情研发也跟我争论过。您说的确实也没错，关注不同的方向是会不一样的。但是，实际运维的工作是研发先研究，研究好了。这东西可以上了，提交给运维部署文档。运维按照运维部署文档操作。这事也是商量着来的，不能甩手掌柜啊。一般和合作多了的研发就会变成，商量一下，我先按官方的文档给你部，参数对不对我也不知道。研发你来看一下参数会实际产生什么后果，有什么重要的参数要注意的。是合作关系不是对抗关系。

我是运维。。。是我我也把锅甩出去。
原则：谁用谁研究谁第一次部署
运维有几个会写代码的？为啥是系统运维去首次部署？生产环境除外，生产环境肯定是厂商交接给运维，运维去维护。
第一次在开发环境弄的东西，麻烦金贵的研发先自己搞明白。出了问题别让我们运维抓瞎除了找厂商就是网上找文档