最近，Sci-Hub网站被永久封禁的消息刷爆了科研圈。
我读博的朋友小玮被论文折磨得快崩溃了，甚至念叨着要放弃。
他把改了第八次的论文交上去，结果换来了导师的白眼：
文献资料匮乏、版本不对
积累数据量太少，图表展示质量太差
缺乏论证逻辑，引用案例不够丰富
他不是个例，成千上万的科研人都要面对无尽的实验、反复修改的论文。
难道就只有被虐的份吗？
当然不是。
我认识一个师弟，在别人焦头烂额地改论文时，他已经发表了三篇SCI！
而且他和导师的关系很好。导师经常让他帮忙找一些冷门文献，他找得飞快，两人经常一块交流研读。最近导师还拉他进了一个新课题。
每次看到他都是神采奕奕的样子，好像写论文搞研究对他来说是一件乐事。
我原本以为他是个天才。没想到深聊后才发现，原来他有一个“秘密武器”！
一年发3篇SCI，师弟靠这招事半功倍！
“我跟你说，论文写得好不好，主要还是看文献。”他对着我滔滔不绝。
“多查文献是为了不重复别人的工作，为了激发新的想法，为了站到你研究的领域的前沿。如果你几个月不看文献，那么，你已经在这个领域里out了。”
“所以啊，网上的信息这么多，怎么样快速查到你想要的资料，就特别重要。“
说完，他向我透露了他用来查文献的神器：Python。
本来还不太了解，但看他演示后，我惊掉了下巴：
● 下载文献 ●
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。
● 处理数据 ●
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。
● 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。
看他天天不慌不忙的，论文倒是发了好几篇。要是所有人早点知道用这个查文献、做数据，写论文时也不至于这么煎熬了！
于是，我和这位老兄打探了一下他和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！
他说，他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：
甚至还面向科研人群组织了数据分析方面的Python培训：
看来，Python真的是新时代科研的趋势。
编程是程序员的专属，这个观点早已过时了。
你有多少宝贵的时间花在了打杂上？
和这位大神聊过之后，我自己又想了很多。
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？
很大一部分原因就是，那些杂乱的事情，分散了太多注意力。
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，掌握一个帮你打杂的工具太重要了。只有这样，你才能把精力集中在科研本身。
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。就好像雇了一个助理。
聪明的科研人，不仅懂得为自己减轻负担，更懂得为未来考虑。
大家常用的MATLAB的体积很大，在7-17G左右，版权费也要上千一万。
Python的体积则比MATLAB小得多。而且Python开源且免费，学起来比较便利。
在常用的数学、数据方向，可以做的，Python基本都可以做，并且可以做得更好。有不少学者认为，Python在不久的将来即可彻底取代MATLAB。
即使你不以编程为生，Python也是诸多高端岗位必备进阶的技能。
所以如果打算在国内就业，用Python代替MATLAB是必备的基础。这不是哪个好与坏的问题，而是现实综合成本比较后压倒性的选择。
现如今打开招聘网站，“会用Python”常常出现在高薪岗位的任职条件里。
据统计，目前国内Python人才缺口越来越大，相关人才受大公司青睐，非常吃香
知名互联网企业都在使用Python，比如Google、Facebook、NASA、百度、腾讯、美团等。
20年前不会英语等于文盲；而未来不会Python等于文盲。
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。
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Python 语言参考 描述了 Python 语言的具体语法和语义，这份库参考则介绍了与 Python 一同发行的标准库。它还描述了通常包含在 Python 发行版中的一些可选组件。
Python 标准库非常庞大，所提供的组件涉及范围十分广泛，正如以下内容目录所显示的。这个库包含了多个内置模块 (以 C 编写)，Python 程序员必须依靠它们来实现系统级功能，例如文件 I/O，此外还有大量以 Python 编写的模块，提供了日常编程中许多问题的标准解决方案。
其中有些模块经过专门设计，通过将特定平台功能抽象化为平台中立的 API 来鼓励和加强 Python 程序的可移植性。
Windows 版本的 Python 安装程序通常包含整个标准库，往往还包含许多额外组件。对于类 Unix 操作系统，Python 通常会分成一系列的软件包，因此可能需要使用操作系统所提供的包管理工具来获取部分或全部可选组件。
在这个标准库以外还存在成千上万并且不断增加的其他组件 (从单独的程序、模块、软件包直到完整的应用开发框架)，访问 Python 包索引 即可获取这些第三方包。
文末说句正事
这些高校的研究生留学要注意了！美国新政：大力度保护本国学术不被中国学者窃取...
