最近Sci-Hub网站被永久封禁的消息刷爆了科研圈，我想问科研人的论文还好吗？
这个寒假反正我是恨不得克隆十个自己，一个泡在实验室盯实验结果，一个去盯基金申请，一个去写月底要送审的稿子.....
还有另外七个“我”，还有六七篇论文还没搞定，转眼毕业论文又要开题了，好像加上一个“本我”，刚刚够用，我可真是个数学天才！
好不容易趁着“努力学习”的时候想在朋友圈矫情一次，结果发错分组还被长辈质疑，“至于吗，不就写个作业？”
好家伙，整得我都开始反问自己，是不是只有我这么兵荒马乱？
其实，期末最头疼的不是事情多，是那些没有任何操作性可言的「重复劳动」。
一整天下来，全在
找梯子、找文献、找前沿成果
，然后还要打包下载，有的PDF格式的文档想做个笔记做着做着都不知道自己看到哪儿了......
等到自己要开始写了，已经晚上十一点了，脑子里根本没有什么学术观点，可是不写又不行，只能开始东拼西凑，生产一堆学术垃圾。
可是我同门有一个师兄，也就比我早一年，可他都发了五篇SCI了 ！
导师有时候在群里想让我们帮忙查一些冷门文献，每次也都是师兄最快找到。
同样是搞学术，师兄每天看上去都特别轻松，甚至每周还有空去看（谈）电（恋）影（爱）。
“资料和文献那么多，你都靠自己手动找，能不慢吗？”
说完，师兄就给我演示了他是怎么查文献和找资料的，原来他都是用Python自动完成的！
本来还不太了解，但看完师兄的演示后，我惊掉了下巴：
最让人头疼的文献，用Python 3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
。
实验数据自动
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。
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。
难怪师兄期末气色还这么好，有了这个神器根本就不用熬夜吧！
要是大家都知道用这个查文献、做数据，写论文时也不至于这么煎熬了！
于是，我向师兄打听了一下他为什么会知道Python能够用来做学术，编程一向不都是程序员的看家本领吗？
他说，他是在参加某次中科院组织的论坛时，听了有关于Python的讲座，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：
18年诺贝尔经济学奖的得主Paul Romer，这位经济学领域的专家，也是Python编程语言的忠实粉丝。
经济学研究会涉及到
大量的数学运算和统计
，而Python是最适合数据科学和统计学领域中的语言。
看来，Python真的已经是新时代科研的趋势了，不会Python的科研人，可能连领域前沿成果里的数据模型都搞不清楚了。
你会发现，大多数科研人一旦踏入科研领域，就开始怨天怨地。
实验固然枯燥，文献当然也难啃，
但最痛苦的是你大把的时间都花费在了打杂上。
如果这些杂事都不用自己处理，科研人就能够全身心的投入到学术研究中。
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批量处理Excel&Word&PDF文件，不再怕软件崩溃
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这不需要有科研界的海螺姑娘，只需要几行代码，Python就都能帮你实现。
△几千条论文几秒钟瞬间抓取
工欲善其事，必先利其器。
大数据时代，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，
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