让你轻松出门的「行李整理指南」

2020 年 2 月 20 日 少数派
编注:本文是「少数派 2019 年度征文活动」的入围文章,本篇征文的投稿赛道为:生活方法论。本文仅代表作者本人观点,少数派对标题和排版略作调整。
想了解如何参与本次征文,赢取各种丰厚奖品,你可以  点此查看  活动规则和奖品清单。
身边的大部分朋友旅行都会拖着至少一个超大号的行李箱,在机场更是可以看到等托运行李的队伍里,拿到二三四五个行李箱的旅客。而我每年的旅行,都保持着一只 20 寸登机箱解决所有行李问题的习惯,尽量避免托运的时间成本和以及旅途中时常需要拖着大箱小箱奔波的疲劳,给自己一个轻松自由的旅程。

🧾 整理行李前先决定好要带出门的物品

在收拾行李之前,需要先列出要带的物品清单,刚开始列的清单可能包括一切你想带到旅行目的地的东西,之后要在保证旅行品质的基础之上,对携带的物品进行进一步筛选,达到最大的物品利用率。但也不要一味精简,这甚至可能毁掉这场期盼已久的旅行。
用任何带 checklist 功能的笔记软件生成一个固定格式的模版。涵盖必备品、衣物、洗护、电子设备的清单,再根据每次行程需求的微妙不同进行调节。比如去泰国度假要选择短衣短裤,增加防晒防蚊用品,去北海道跨年需要增加保暖衣物和防滑装备,还可以带上墨镜防雪盲。
印象笔记里的出行清单模版
在筛选物品的过程中,首先要考虑自己的日常习惯,在不影响自己生活品质的前提下进行精简。比如睡觉必须穿某一种特定材质的睡衣,那就不能用更便携但材质不同的睡衣替代。其次需要参考之前行程中的使用习惯,比如上次去玩带了一本书,结果完全没有看,这次就可以选择不带。最后还可以考虑行程中交通路程的变化,比如整个行程中在路上的时间很长,一定需要带多功能颈枕,如果行程中几乎都不会遇到交通时间过长的情况,可以考虑不带,节省空间。

🧳 节约空间的好物推荐

除去在根源上精简物品数量来节省空间之外,还有一些额外的技巧,进一步提高行李箱空间利用率和携带物品的使用效率。

压缩袋手卷

压缩袋大家在房间收纳的时候应该会用到,但通常情况下的压缩袋都会比较大,衣物都一股脑放进压缩袋也不方便每天更换和拿取,不太适合短期旅行。这时候可以考虑使用压缩袋手卷。
手卷型的压缩袋和抽气泵的真空压缩袋的原理类似,都是把空气挤压排出去,压缩到体积更小。
图片来源:淘宝
比起直接把衣服装进行李箱,使用压缩袋会节省至少三分之一的空间,甚至达到节省一半空间的惊人效果。手卷的优势还在于灵活性强,可以平铺或者真的卷起来收纳,更适合少量多类衣物的分类包装,不需要额外再带抽气泵,徒手卷起来就可以把空气排出去。在行李箱里多装几个,把替换下来的脏衣物也压缩起来,提供卫生分区。
一周 7 天的衣物,用手卷或者小号的压缩袋装好可以直接塞进 20 寸行李箱的一侧空间,还会剩余一些空间放零碎的物品或者鞋子。衣物收纳完毕之后,行李箱还有整整一半的空间可以装其他的物品。
如果是情侣或者两个人同行,可以把衣物类和其他不需要在海关打开再检查的行李集中放在一个行李箱里节省更多的时间。

一次性内裤

一次性内裤是旅途中节约空间、保持卫生,非常好的选择。对于日常生活来说,内裤属于随穿随洗的衣物,可能拥有的数量不足以支撑整个行程,而且在旅行中也没办法保证随洗随干,也容易带来卫生健康问题。占据空间不说,行程结束还要原封不动带回来,而且还得回来一起洗。而一次性内裤穿完就可以直接扔掉,也不需要再回程继续占用行李空间,方便很多。
一次性内裤属于直接接触肌肤的产品,所以在电商平台选择一次性内裤时,需要注意查看内裤是否符合要求。至少需要满足 B 类(直接接触肌肤的产品)的要求。同时,还需要选择经过有效的消毒方法进行灭菌的产品。尽量选择纯棉材质的产品,更贴身,透气性更佳。关于一次性内裤的选择问题,也已经有公众号发布了专门针对  一次性内裤的测评 ,可以参考一下。
市面上大部分一次性内裤产品都是独立包装的,可以拆出来分散放进行李箱的空隙里,不需要单独占用整块的空间。
图片来源:淘宝

多口快充插头

酒店里适合充电的插头一般比较少,可能只分布在床头和电视柜旁。一般电视柜旁的插头还会被电视或者电热水壶占据,能满足随身带的电子设备同时充电需求的可能性微乎其微。比如我出门需要 iPhone、蓝牙耳机、Apple Watch、iPad Pro 还有移动电源甚至相机。如果两个人一起出门,需要充电的设备还会翻一倍。不同设备的充电头也可能不一样,这时候就需要一个多口充电器了,而多口快充头就再完美不过了,不仅满足多口,还提高的充电效率。
图片来源:淘宝
我今年买了紫米的 65W 快充插头,有 1 个 USB-C 接口和 2 个 USB-A 接口,可以同时帮 iPhone、Apple Watch 和 USB-C 接口的 iPad Pro 充电,却只需要占据一个插座。因为是快充插头,可以用更少的时间把支持快充的设备充满,换上其他需要充电的设备,可以说是非常实用的旅行必备产品了。

化妆品/护肤品小样或者分装瓶

出门在外护肤品和洗漱用品是不能少的,可能还需要带上化妆包。为了进一步减轻行李负担,节约空间,尽量避免不必要的托运以节省更多时间,护肤品和洗漱品选择小瓶分装的方法。MUJI 和 MINISO 都可以买到对应不同种类产品的分装瓶。
图片来自:MUJI 官网
在日常购买护肤品和洗漱用品的时候,商家也会经常赠送一些小样,甚至还会赠送洗漱包,洗发水和沐浴露也有很多品牌会在打折促销的时候送 50ml 的旅行装。如果有出行打算,完全可以留着这些小样,等到旅行时派上用场。这样出门的时候,既可以继续使用自己平时会用的洗漱、护肤品,又能节约行李空间和重量。
另外,飞机允许随身携带的液体容积一般是 100ml,通常洗漱护肤品在短期旅行中,50ml 就足够用到行程结束了。另外还有一些有压力的喷雾类型产品,比如定型喷雾可能会有需要托运的可能。具体需要查阅一下航司或者高铁的说明。

洗漱包

有了分装瓶和小容量包装的洗漱用品,一个大小合适的洗漱包能做到把这些零碎的小物品都收纳起来,放在随身包或者行李箱的外侧袋里,方便安检时统一取出。
旅行洗漱包的另外一个好处就是可以直接悬挂在浴室的墙上,牙刷和各种护肤洗漱品,一个包包就可以解决,也能减轻旅途中收纳整理的负担。用完之后可以尝试物品归位,可以降低物品遗落的概率。
图片来源:淘宝

可折叠背包

折叠背包的目的主要是防患于未然。去程可能不需要背包,一个行李箱就可以解决,但回程可能会需要带回一些礼物或者免税产品,有可能导致行李箱不够用,这时候折叠包就派上用场了。
折叠包也可以直接用做随身的背包。行李箱放在酒店,随身物品放进折叠包背出门就可以轻松在当地逛起来。
图片来源:淘宝
折叠包占据的空间体积小,完全可以直接塞进随身的单肩包或者斜挎包里,日常也可以随身携带,减少塑料袋的使用,也算是为环保做贡献了。我的折叠包是朋友送的 Cath Kidston 折叠书包,看起来可爱一些。很多户外品牌也有推出折叠包,更侧重功能性,所以折叠收起后,只有手掌大小。

折叠杯

折叠杯最大的好处是卫生环保和节约空间。飞机、高铁上,酒店里都可以用它来喝水,还可以临时用来做漱口杯,完全可以告别一次性纸杯或者酒店里不知道消毒有没有做好的玻璃杯。
我现在用的是 stojo 的硅胶折叠杯,折叠收纳非常轻松,隔热套还起到了稳固硅胶杯体的作用,压缩后也可以直接卡在杯底,颜值也很高。日常通勤的使用率也很高,放在随身的包里,在很多咖啡店还可以享受自带杯的折扣,买饮品的时候就可以掏出来递给店员,让他用你的自带杯装一杯饮品。
图片来源:淘宝

五折口袋晴雨伞

晴雨伞可以应对多种天气状况,雨雪晴天都可以用。五折伞自然会比更常见的三折伞体积还要小一些,也更轻便,可以直接放进风衣口袋,旅程中必不可少。即使不在旅途中,也可以日常随身携带,以防万一。又能遮阳,还能挡雨雪,属于救场型必备品。
图片来源:淘宝

密实袋

密实袋比保鲜袋密封性好,也更结实,可以反复使用,用来装毛巾或者其他未干的衣物,做干湿分离。打包行李时,随手塞在行李箱里一两只就足够了。
密实袋在家里也非常实用,把食材单独分装密封再放进冰箱,也可以防止串味,延长蔬菜保鲜期。
图片来源:淘宝

速干毛巾

之前在推荐迪卡侬的文章(https://sspai.com/post/57441)里强烈推荐过速干毛巾。出门在外,还是用自己的毛巾安心一些,带一块 S 码的毛巾,尺寸折叠起来也只有巴掌大,一晚就可以干透,非常适合移动携带的场景。
图片来源:迪卡侬官网

☝️ 打包行李

根据最终确定的清单,首先把衣物装进压缩袋或者手卷,压缩时尽量注意保持整体形状规则,更有利于空间利用。片状方体的压缩形式可以采用纵向叠放的方式,卷状的柱体可以采用横向依次的形式。参照下图示意。
图片来源:淘宝
通常 7 天左右的行程,在压缩袋的帮助下,只需要占用 20 寸行李箱的一半箱体,空余一些缝隙可以适当放一次性内裤,毛巾,人字拖。
另外一半的行李箱,继续放其他不需要在到达目的地前就需要使用的物品。每次我出门旅行,另外一半行李箱都可以空余 50%,回程时也能保证有足够的空间放在当地购买的东西。
另外,钱包、护照、入境的各种文件、机票车票等重要物品一定要随身携带,不要放在行李箱里。

❤️ 防遗失小贴士

遗失物品最大的原因就是——乱,所以住酒店也保持良好的生活习惯,用过的东西不乱放,尽量保证用完归位,保持房间整洁,也可以提高居住的舒适度。
离开酒店前可以整理床铺,盥洗室,将物品归位,尽量还原酒店入住前的模样,丢东西的几率会小很多。也要注意检查床边缝隙,床下,查看枕下,被褥下被遮盖的地方有没有东西遗落。
以上是我在外出旅行时的经验总结和常用旅行好物推荐。希望可以对大家下次旅行提供到一些帮助!最后祝大家轻装上阵,旅程愉快。
更多热门文章

登录查看更多
0

相关内容

【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
还在修改博士论文?这份《博士论文写作技巧》为你指南
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年6月6日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
196+阅读 · 2020年5月22日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月15日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【书籍推荐】简洁的Python编程(Clean Python),附274页pdf
专知会员服务
179+阅读 · 2020年1月1日
【强化学习】深度强化学习初学者指南
专知会员服务
179+阅读 · 2019年12月14日
清华大学两名博士生被开除:你不吃学习的苦,就要吃生活的苦
机器学习算法与Python学习
25+阅读 · 2019年9月16日
携程用ClickHouse轻松玩转每天十亿级数据更新
DBAplus社群
11+阅读 · 2019年8月6日
R_leaflet包_最易上手地图教程(一)
R语言中文社区
10+阅读 · 2019年3月6日
2018年推荐系统入门指南
论智
15+阅读 · 2018年7月14日
10个深度学习软件的安装指南(附代码)
数据派THU
17+阅读 · 2017年11月18日
机器学习实践指南
Linux中国
8+阅读 · 2017年9月28日
码农日常工具推荐
架构文摘
4+阅读 · 2017年9月26日
有了场景和画像才懂用户
互联网er的早读课
6+阅读 · 2017年8月26日
这位程序员为什么要弃用Facebook?
CSDN
5+阅读 · 2017年7月14日
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Learning Recommender Systems from Multi-Behavior Data
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
VIP会员
相关VIP内容
【2020新书】实战R语言4,323页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年7月1日
还在修改博士论文?这份《博士论文写作技巧》为你指南
最新《自动微分手册》77页pdf
专知会员服务
100+阅读 · 2020年6月6日
商业数据分析,39页ppt
专知会员服务
160+阅读 · 2020年6月2日
少标签数据学习,54页ppt
专知会员服务
196+阅读 · 2020年5月22日
德勤:2020技术趋势报告,120页pdf
专知会员服务
190+阅读 · 2020年3月31日
机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
338+阅读 · 2020年3月15日
Python数据分析:过去、现在和未来,52页ppt
专知会员服务
99+阅读 · 2020年3月9日
【书籍推荐】简洁的Python编程(Clean Python),附274页pdf
专知会员服务
179+阅读 · 2020年1月1日
【强化学习】深度强化学习初学者指南
专知会员服务
179+阅读 · 2019年12月14日
相关资讯
清华大学两名博士生被开除:你不吃学习的苦,就要吃生活的苦
机器学习算法与Python学习
25+阅读 · 2019年9月16日
携程用ClickHouse轻松玩转每天十亿级数据更新
DBAplus社群
11+阅读 · 2019年8月6日
R_leaflet包_最易上手地图教程(一)
R语言中文社区
10+阅读 · 2019年3月6日
2018年推荐系统入门指南
论智
15+阅读 · 2018年7月14日
10个深度学习软件的安装指南(附代码)
数据派THU
17+阅读 · 2017年11月18日
机器学习实践指南
Linux中国
8+阅读 · 2017年9月28日
码农日常工具推荐
架构文摘
4+阅读 · 2017年9月26日
有了场景和画像才懂用户
互联网er的早读课
6+阅读 · 2017年8月26日
这位程序员为什么要弃用Facebook?
CSDN
5+阅读 · 2017年7月14日
相关论文
Learning to See Through Obstructions
Arxiv
7+阅读 · 2020年4月2日
Learning in the Frequency Domain
Arxiv
11+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
14+阅读 · 2020年1月27日
Arxiv
3+阅读 · 2018年10月25日
Arxiv
5+阅读 · 2018年10月11日
Learning Recommender Systems from Multi-Behavior Data
Arxiv
5+阅读 · 2018年1月29日
Arxiv
5+阅读 · 2016年10月24日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员