在读研读博之前，看见导师们在说话会觉得他们肯定在讨论学术。
后来才发现，大多数都是这种对话：
我看了我学生给我发的文章草稿就想打人！
害，别气啦，不打自招～
。。。。
最近审学弟学妹的论文，可把我导熬（气）得快脑溢血了。
随便一看就是三千字逻辑清晰的废话，再一看又是云山雾罩自相矛盾的表述...
撇开内容不说，那天往群里发了几张论文截图之后，我导放弃吐槽开始幻想。
竟然说，要是有「论文美颜相机」就好了：
“自动美化，保护导师身心健康！”
脑补出我导快被丑哭的样子后，我不禁想告诉科研人，“丑”论文真的害人害己。
01
说起论文的颜值，这让我又想到了第一次被审稿人拒稿的经历。
不是因为别的，就是因为配图和数据的处理过于粗糙，影响了文章的整体质量。
后来我发现，其实“丑拒”是大多数的科研人都会面临的问题。
一开始我也很费解，科研人居然还要被“颜值”拖后腿吗？
带着一肚子疑惑，我决定去向一位同门师姐请教。
师姐是我导的得意门生，刚入门起手就发了一篇2.21分的SCI。
在别人为了文献翻译、实验数据焦头烂额地时候，她总是一身轻松的样子。
我原本以为，这大概就是科研小天才，做什么事儿都不费劲。
聊过后才知道，师姐也是从小白一路过来的，只是现在比别人多了一个“秘密武器”！
一年3篇SCI，师姐靠它事半功倍
“如果再回到当初，我一定尽早开始学辅助性技能！”师姐拍着大腿激动地跟我说。
很少会有人告诉科研新手，辅助性技能的重要性：
如何排版，如何制图制表，如何处理数据、科学计算，如何对文献快速检索和翻译...
这每一项拎出来都有很大的学问，但却被大多数人忽略了。就拿将数据绘制成图表来说：
图表的科学风格，包含了数据的规律性、标注的合理性、科学发现的明确性；
三种类型的图形
ChristiansenJ.,VisualizingScience:illustrationandbeyond,ScientificAmerican
图表的美观程度，涉及了图形元素的清晰度、对比、大小、颜色、线条粗细等等；
图表描述的规范，包括了如何给图形编号和设置题注，在正文中如何引用或描述图表；
具有极高水平的示意型图
E.M.Burbidgeetal./ReviewsofModernPhysicsVol.29,No.4,P.()
光是一项就已经如此复杂，如果都能等到要用的时候，再去一一精通。
可想而知，你大多数的时间都将耗费在这些基础技能上，而不是科学研究。
光是一个图表制作，已经听得我头大，我急忙请教师姐有没有什么法子救救孩子。
“对于现在的科研来说，有一个神器，能覆盖所有的辅助性工作，那就是Python！”
一门编程语言？我将信将疑，但看过她的演示后，我惊得说不出话来：
●可视化图表●
Python能把数据自动输出成折线图、三维图、直方图、嵌套饼图等规范高质量的图表，直观展示千辛万苦得来的研究成果，助力文章发表。
●处理数据●
调研数据自动整合成列表，便于查看筛选；还能自动清洗，一键剔除用不到的。
●下载文献●
最让人头疼的文献，用Python3秒就能定位，5分钟一并下载相关领域的关键文章、重要作者和科研热点，追溯引证关系。
难怪师姐天天不慌不忙的，论文却能发好几篇，各种冷门文献读起来也是飞快。
要是所有人早点知道用这个画图表、查文献、做数据，也不至于没日没夜的熬了！
于是，我和这位师姐打探了一下她和Python的“前世今生”。因为我非常好奇，编程到底是怎么和科研扯上关系的！
她说，她是在参加某次中科院组织的论坛时，接受了有关于Python的培训，发现它功能强大，然后开始学习的。
不查不知道，一查吓一跳。中科院早已开始在科研领域普及Python了：
△中科院官方网站截图
甚至还面向科研人群组织了数据分析方面的Python培训：
△中科院计算所培训中心官方账号截图
用Python为科研助力，真的是新时代的趋势了。
聪明的科研人已经摒除“杂事”，潜下心来做研究了。
02
我们以前总以为，做科研就是要往高深的研究里去。
却忽略了，“高级”的获取和实现，正是因为有基础在。
为什么每年都有这么多人一腔热忱投身科研，不到半年就痛苦万分，在论坛上大倒苦水？
很大一部分原因是，被“低级”的事情，绊住了科研的脚步。
最痛苦的不是枯燥实验，而是在浩如烟海的资料中手忙脚乱，在堆积成山的文献里扒拉一个正确的版本……
所以，掌握一项基础的辅助工具太重要了。
只有这样，你才能把精力集中在“高级”的科研本身。
近几年Python流行起来，也正是因为它在资料收集、数据分析方面实在强势。
只需要几行简短的代码，它就可以：
●网络爬虫，一键爬取全网公开资料
●对实验结果进行数据分析，让观点更科学严谨
●批量处理上百个Excel、Word、PDF文件
●生成可视化图表，成果展示更专业
……
每一个功能都非常适合科研人，就好像你专属的科研助理。
△几千条论文几秒钟瞬间抓取
聪明的科研人，要懂得为自己减轻负担。
工欲善其事，必先利其器。新时代的科研人想要如鱼得水，学会Python应当提上日程。
这也是我想把风变编程-Python小课推荐给大家的原因。它家做的是针对小白的Python课程，不用看视频，每天抽出半小时，4天0基础就能入门。
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