致正煎熬的科研人：一個工具讓你快速“KO”學術文獻！

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最近在后臺多次收到同學的留言：

“面對浩如煙海的學習資料和科研文獻，了解科學前沿背景，總是沒日沒夜的搜集整理，但效果甚微呀？”

“怎么控制實驗儀器的敏感度，不能同時啟動設備，但程序復雜還總是出錯？”

首先我的原則是：一切機械的重復性的工作都應該自動化。

工欲善其事必先利其器，而據我所知，很多行業專家逐漸在使用python進行文本數據處理、特殊圖像的處理、仿真腳本的撰寫。

那么可能就有善于發掘的同學會問，做科研是不是一定要會一些編程呢？

其實這個問題的答案顯而易見，不過為了讓大家更加容易理解和接受，我們接下來先看看大家都有什么疑問。

如何提高平時的工作效率？

有沒有什么好的整理信息的方法？

為什么我的數據分析計算多次還是錯誤？

有沒有XXX的自動化處理資源？

... ...

總之問題是五花八門

不過，

有句話說得好，授人以魚不如授人以漁。

我覺得無論什么時候我們都要保持不斷學習的狀態，要學習借助各種力量去解決機械重復性的動作。

說到不斷學習

嘿！這不巧了嘛！這兒剛好有個活生生的例子

表弟前段時間為完成畢業論文，崩潰了無數次。

有時候，你明明已經很努力了 結果卻總是不盡人意

為了找一些數據資料，表弟經常需要點開百十個網站，一個一個地手動篩選數據，耗費巨大的時間和精力。

“凌晨兩點半，我還開著燈，望著滿屏幕飛舞跳動的論文。和扒了一層皮一樣痛苦……寫到天昏地暗，寫到頭腦發昏……”表弟和我抱怨。

好不容易湊出了一版稿子，結果被導師以各種理由退回來重新寫：

沒有文獻積累，不了解前人的學術成果；

想當然，缺乏分析討論；

舉例單一，形成孤證。

作為過來人，我幫他分析：出現這些問題主要是就是積累的素材不夠，了解的信息和數據不全面。

于是我用python幫他爬取了論文需要的所有相關文獻和數據，供他學習和參考。

答辯那天他興奮地告訴我，由于論文比較出色，自己被評選上了這一屆的優秀畢業生。

后來，在我的強烈建議下，表弟也去學了python。

他告訴我：用幾十行代碼寫一個簡單的爬蟲工具，幾分鐘不到，就能自動抓取指定網站上的成千上萬條數據，要多少有多少。

那感覺，就跟玩游戲的時候開了個掛差不多，非常爽！

幾千條論文幾秒鐘瞬間抓取

這一次，表弟也在秋招隊伍中。

幸運的是，當同學還在為自己去哪兒發愁的時候，表弟在一個月前就已經拿到了一家外企的offer。

與其焦慮 不如學會如何高效工作

在學習和工作中，我們也面臨大量搜集資源、整理信息的重復工作，這時，不妨學會借助工具去幫我們完成，這就相當于你坐飛機，別人還在翻山越嶺慢慢地走。職場的車道上，你當然走得比別人快了。

而這些，都能通過編程來實現。

“學編程不就成了程序員嗎？”

其實不是這樣的。

作為職場必備技能，很多高薪行業都在招聘JD中，紛紛給出了“熟悉Python優先”這樣的招聘條件。

各類高端崗位的招聘要求

我一開始也覺得這些招聘JD很奇怪，但仔細想想發現好像又很有它的道理：

如今，國家政策的大力扶持，各大高校也相繼開設人工智能專業，加上求職率極高的互聯網行業蓬勃發展，這一系列的跡象都表明，python確實是當下發展的趨勢。

當下，python在信息搜集和數據分析方面的應用已經非常普遍，早就不是程序員的專屬技能了。因為編程而擁有的“高光時刻”越來越多，編程已經幾乎變成了職場的必備技能。

可能你還沒有察覺，但這就是正在發生的大趨勢。

幾個“栗子”——

01

一位金融行業的同學，用不到200行的代碼，自動獲取財經網站里的數據生成股市分析圖。

幫助他更快更準確地判斷接下來的走勢，贏得客戶的信賴。

02

一個從事電商市場運營的職場萌新，每天午休抽空學習 python爬蟲，通過抓取客競品店鋪的單價、客戶群、銷售額、每日價格趨勢分析、并制作數據報表，大大提升了運營效果。

店鋪活動效果達到了之前的兩倍，每天準時下班還漲薪兩倍。

03

一個非常有生意頭腦的商學生，爬取了學年論文所需要的素材，發了截圖在行業交流群中，沒想到竟然有同學問她：能不能賣一份給他？

30分鐘抓取畢業論文素材，賺了200元

為工作的學長抓取某點評網站5k+評論，賺了800元

單靠這一技能，她輕松賺取了不少的收入。