不知从何时起，医学生不仅仅要上好课，还有承担大量的科研任务。

前几天，有个同学在后台给我留言，他说：

“大量的医学文献，背不完的书，写不完的论文，放暑假还要做学院的创新创业项目、学校的创新创业项目、国家创新创业项目、君政基金项目、循证医学科研课题、临床病例讨论、四六级、托福、雅思等，压力很大，可能这些对于有科研兴趣的学生来说，并不觉得是负担，但我整个大学生活真的处在焦虑状态好迷茫.....”

身为正统临床医学生，不知道如何一脚踏入科研的大门是很多临床医学生心中永远的痛。

面对如此多的知识无从下手，扎心不？

授人以鱼不如授人以渔。我的小师妹小琳就是一个很好的例子。

一年发3篇SCI

真不是吹的！

凌晨三点半，小琳还在研究数据，面对海量的数据资料，她痛苦难耐。天空渐渐泛白，才发现数据才整理了一半。

回到寝室，她猛地抬头照了照镜子：面容枯槁得像蜡纸，黑眼圈已经浓重的不用再打眼影了。

一审耗时1年有余，一修之后，刚巧碰到杂志社换了审稿编辑，二修返回被拒稿。给到的理由就是数据不连续，两个单一的点做回归。

“我真的做不到啊！”

小琳忍不住对镜哀嚎。

就在她一筹莫展时，隔壁班师姐王珺却已经发了3篇SCI，还登上了学校的荣誉墙，引来大家仰慕的眼光。

纠结了半天，小琳决定鼓起勇气，向师姐请教一二。

本来对这样冒昧的请教，小琳是不报多大希望的。但是，师姐却很爽快地帮助小琳梳理了一下，写论文过程中需要注意的事项，并建议她抓紧去学Python编程语言。

“什么鬼，学Python？”小琳以为自己听错了。“我一个临床狗这么忙为什么要学编程？Python 除了爬虫还能做啥？我们医生真的能应用到实际工作中吗？“

“一开始我也和你一样，对Python很抗拒，觉得和自己做学术没关系。但你仔细想，临床医生工作极其忙碌，科研任务越来越重，医生这个需要终身学习的职业，在乎的就是时间与效率！ Python 最重要的就是能帮医生高效处理那些重复、耗时的工作，直接节省 80% 的重复工作时间，尤其在科研学习中。”

师姐说起Python，简直是停不下来的节奏。

她一边说，一边用电脑演示，一顿操作让小琳惊掉下巴：

相信作为医生或是医学生，这些场景大家都不陌生：

1批量下载文献

当我们还在五六个数据库、几十个期刊中扒拉有用文献时，她用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。独有的爬虫功能就能帮你快速扒到你想要的文献，省时省力。

再也不会出现引用二手资料的尴尬情况出现了。

△用python自动下载文献

2轻松翻译外文

在搜集文献的时候，很多都是外文的，Python还可以设置对外文文献的自动翻译，并且把翻译下载好的文件进行归类，存放到指定的位置。

大大节省了我们自己去网站翻译的时间。

3自动化处理数据

4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。

5影像增强分析器

在临床科研分析中，我们很难判断影像中，各类不规则影像的面积。

Python写一个小程序，能自动对医学影像做特殊化处理，从而轻松获得面积、形状、比例等关键数据，论文数据引证变得更加简单。

如果你是在做干预性研究，病历的录入与规范耗费几多心力，Python 可以在得到医院认可后，对接到我们的电子病历系统，帮我们导入规范化的数据！

临床统计软件对比图

看看优秀的 Python，与 SPSS，Graphpad 等常用统计软件相比，数据管理与统计，图表制作等功能都更加强大，与 R 语言相比，运算效率与易学程度都至少高了四分之一！

不查不知道，一查吓一跳。小琳去了解后才发现，中科院早已开始在科研领域普及Python了：

中科院官网信息

甚至就连公务员、事业单位这种政府单位，现如今招聘中也需要掌握Python技术的人才。

小琳这才明白：埋头苦干没用，哪怕是做学术，也需要找对策略，让自己事半功倍。

科研路漫漫

学会吃苦 也要学会借力

平静的湖面练不出精悍的水手，手无利器写不出优秀的论文。

别人写一篇论文的时间，师姐充分运用Python找资料，做数据，做出来3篇论文。

于是，小琳也迅速开始学习Python。一扫之前痛不欲生的状态，取而代之的是每天都动力满格：

“三修过了，谢谢编辑大大。”“我用Python帮助导师整合了很多资料，被夸了。”“室友也跑过来问我，最近是什么神仙附体了？”

小琳发现，只需要少量代码，Python就能帮你完成各种学术辅助工作：

爬取全网公开资料，找到有效信息，让论文不再空洞；

对实验结果进行数据分析，让报告更加科学严谨；

批量处理excel word pdf 文件，不再怕软件崩溃；

自动生成可视化图表，成果扎实更加直观，答辩不卡壳。

因此，我建议每个走在学术科研道路的同学，一定要尽快学习Python。

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