Python軟件，可全網(wǎng)尋找科研圈中外文獻(xiàn)！

學(xué)術(shù)圈地震了。2020諾獎(jiǎng)剛過(guò)，2019年諾貝爾獎(jiǎng)得主賽門扎卻被爆出學(xué)術(shù)不端。

賽門扎被指出至少40篇論文涉嫌造假，部分圖片甚至使用了PS。

△論文中有筆刷擦除痕跡

國(guó)外學(xué)者質(zhì)疑這是使用圖片編輯工具的痕跡

網(wǎng)友嘩然：諾貝爾獎(jiǎng)？頂級(jí)學(xué)者也P圖？

有學(xué)者說(shuō)，“如果早兩年曝出這種情況，塞門扎很可能不會(huì)獲得諾貝爾獎(jiǎng)?！?/span>

造假丑聞層出不窮，咱們國(guó)家一直在努力防禁。

最近教育部發(fā)布通知：所有已經(jīng)畢業(yè)的碩博士，論文將倒查五年。

△教育部網(wǎng)站文件原文

這個(gè)舉措，使造假者藏不住，后來(lái)者不敢為，所有研究生瞬間警醒。

只要論文造假，那就永遠(yuǎn)是顆”定時(shí)炸彈“！

值得深思的是，為什么總有人冒險(xiǎn)去造假，就連諾貝爾學(xué)者都逃不過(guò)？

就是因?yàn)?，寫好論文太難了！

論文不是“寫”出來(lái)的。而是“熬”出來(lái)的！

出idea，找gap，做實(shí)驗(yàn)，做模擬，做建?！?/span>

申請(qǐng)經(jīng)費(fèi)、實(shí)驗(yàn)條件、實(shí)驗(yàn)場(chǎng)地……

最關(guān)鍵的是，還要說(shuō)服導(dǎo)師，獲取導(dǎo)師的支持。

這些事情，遠(yuǎn)比一門心思寫文章本身難。所以不少人選擇鋌而走險(xiǎn)。

說(shuō)來(lái)也怪，我身邊有個(gè)“奇葩”，在別人被論文虐得焦頭爛額之時(shí)，時(shí)，他已經(jīng)發(fā)表了三篇SCI！

而且他和導(dǎo)師的關(guān)系很好。導(dǎo)師經(jīng)常讓他幫忙找一些冷門文獻(xiàn)，一塊交流研讀。

每次看到他都是神采奕奕的樣子，好像寫論文搞研究對(duì)他來(lái)說(shuō)是一件樂(lè)事。

我原本以為他是個(gè)天才。沒(méi)想到深聊后才發(fā)現(xiàn)，原來(lái)他有一個(gè)“秘密武器”！

01

一年發(fā)3篇SCI，師兄靠這招事半功倍！

“我跟你說(shuō)，論文好不好，主要還是看文獻(xiàn)?！?/span>他對(duì)著我滔滔不絕。

“多查文獻(xiàn)是為了不重復(fù)別人的工作，為了激發(fā)新的想法，為了站到你研究的領(lǐng)域的前沿。如果你幾個(gè)月不看文獻(xiàn)，那么，你已經(jīng)在這個(gè)領(lǐng)域里out了?！?/p>

“所以啊，網(wǎng)上的信息這么多，怎么樣快速查到你想要的資料，就特別重要。“

說(shuō)完，他向我透露了他用來(lái)查文獻(xiàn)的神器： Python。

本來(lái)還不太了解，但看他演示后，我驚掉了下巴：

● 下載文獻(xiàn) ●

最讓人頭疼的文獻(xiàn)，用Python 3秒就能定位，5分鐘一并下載相關(guān)領(lǐng)域的關(guān)鍵文章、重要作者和科研熱點(diǎn)，追溯引證關(guān)系。

● 處理數(shù)據(jù) ●

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)整合成列表，便于查看篩選；還能自動(dòng)清洗，一鍵剔除用不到的。

● 可視化圖表 ●

Python能把數(shù)據(jù)自動(dòng)輸出成折線圖、三維圖、直方圖、嵌套餅圖等規(guī)范高質(zhì)量的圖表，直觀展示千辛萬(wàn)苦得來(lái)的研究成果，助力文章發(fā)表。

看他天天不慌不忙的，論文倒是發(fā)了好幾篇。要是所有人早點(diǎn)知道用這個(gè)查文獻(xiàn)、做數(shù)據(jù)，寫論文時(shí)也不至于這么煎熬了！

于是，我和這位老兄打探了一下他和Python的“前世今生”。因?yàn)槲曳浅：闷妫幊痰降资窃趺春涂蒲谐渡详P(guān)系的！

他說(shuō)，他是在參加某次中科院組織的論壇時(shí)，接受了有關(guān)于Python的培訓(xùn)，發(fā)現(xiàn)它功能強(qiáng)大，然后開始學(xué)習(xí)的。

不查不知道，一查嚇一跳。中科院早已開始在科研領(lǐng)域普及Python了：

△信息來(lái)自中科院官方網(wǎng)站

02

你有多少寶貴的時(shí)間花在了打雜上？

和這位大神聊過(guò)之后，我自己又想了很多。

為什么每年都有這么多人一腔熱忱投身科研，不到半年就痛苦萬(wàn)分，在論壇上大倒苦水？

很大一部分原因就是，那些雜亂的事情，分散了太多注意力。

最痛苦的不是枯燥實(shí)驗(yàn)，而是在浩如煙海的資料中手忙腳亂，在堆積成山的文獻(xiàn)里扒拉一個(gè)正確的版本……

所以，掌握一個(gè) 幫你打雜的工具太重要了。只有這樣，你才能把精力集中在科研本身。

近幾年P(guān)ython流行起來(lái)，也正是因?yàn)樗谫Y料收集、數(shù)據(jù)分析方面實(shí)在強(qiáng)勢(shì)。

只需要幾行簡(jiǎn)短的代碼，它就可以：

● 網(wǎng)絡(luò)爬蟲，一鍵爬取全網(wǎng)公開資料

● 對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，讓觀點(diǎn)更科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)

● 批量處理上百個(gè)Excel、Word、PDF文件

● 生成可視化圖表，成果展示更專業(yè)

……

每一個(gè)功能都非常適合科研人。就好像雇了一個(gè)助理。

△幾千條論文幾秒鐘瞬間抓取

聰明的科研人，不僅懂得為自己減輕負(fù)擔(dān)，更懂得為未來(lái)考慮。

大家常用的MATLAB的體積很大，在7-17G左右，版權(quán)費(fèi)也要上千一萬(wàn)。

Python的體積則比MATLAB小得多。而且Python開源且免費(fèi)，學(xué)起來(lái)比較便利。

在常用的數(shù)學(xué)、數(shù)據(jù)方向，可以做的，Python基本都可以做，并且可以做得更好。有不少學(xué)者認(rèn)為，Python在不久的將來(lái)即可徹底取代MATLAB。

即使你不以編程為生，Python也是諸多高端崗位必備進(jìn)階的技能。

工欲善其事，必先利其器。大數(shù)據(jù)時(shí)代，科研人想要如魚得水，學(xué)會(huì)Python應(yīng)當(dāng)提上日程。