作为一名计算机专业的大学老师。这十多年来我也一直从事着编程和科研工作。我发现有很多临床科研中比较繁琐的手动操作都可以通过编程来实现大幅的提高我们的科研效率之前在澳大利亚学习的时候也发现在国外医学科研人员普遍也都掌握着一些编程知识用来辅助研究。大家可能之前也有人接触过一些语言比如有一些人可能会比较熟悉R语言,比起我们已经熟悉的R语言为什么我们还要学习Python?python是一门计算机程序设计的高级语言。很多人提起编程语言就会觉得高深莫测，其实编程语言并没有那么难。它就是我们和机器对话时使用的一种语言就像我们平常会很自然的使用中文和身边的朋友聊天到了国外我们就会选择用英语和外国人来沟通一样。当我们的沟通对象变成了机器的时候。我们就要选择一种机器能够听得懂的语言。也就是编程语言。大家可能听说过C++吧。觉得他们晦涩难懂，但python其实和它们不太一样。它更是一门更接近于我们日常对话的一种语言等大家掌握了python之后。你就会觉得读一段python语言就像读一段英语一样简单。虽然python很简单但是它的功能却很强大，尤其要在近几年python越来越火爆。在很多个非计算机行业都有很好的口碑。这也可以证明这个python语言还是很容易掌握的。很多人以为python近两年火爆是因为他近两年才出现但其实python是个90后！它在91年的时候就已经发布了。
python的创始人是荷兰的程序员吉多·范罗苏姆(GuidovanRossum)这个名字很长很难记。所以我们调皮的中国程序员就发挥了拼音的特长给他起了一个特别短的名字龟叔。那么python到底擅长做什么？其实他能够处理各种数据完成科学计算。同时它还是现在发展的热火朝天的人工智能的首选语言，也是爬虫领域的霸主。此外他也还支持一些外部开发、游戏编写等等.Python是现在非常流行的语言之一。对于我们开展临床研究的人来说大部分工作都和数据分析相关。在年python就已经是数据科学领域中占比比较高的语言了。而且从年以来python的占比就逐年的上升抢占了很多的语言的份额。从各个领域python其实已经成为了我们各个领域中的一个主流语言了。有很多同学有这样的疑问学习了R语言我们还需要学习Python吗？也有很多同学会问那如果我学习了python其他的工具和语言我还需要学习吗？我把我们日常生活中经常会接触到的一些数据的分析工具还有语言拿出来做了一个比较我们从这个数据管理数据分析还有我们的图表制作医学程度还有我们的可靠性运算效率还有可扩展性这七个方面的分别对他们进行了量化。
从图中我们就可以看得出来我们最常用的excel非常容易上手但是他在面临着一些大数据的处理或者频繁的数据改动的时候它的弊端的就比较明显了。那么另外一个大家比较熟悉的是R语言。那么R语言在我们的数据分析还有图表制作方面确实很出色。但是它在面对一些其他的自动化操作,数据的自动化收集方面就显得力不从心了。因为R语言各位医生朋友们都有所接触所以我在这也就多说两句聊一下R语言和python语言他们的一些根本区别。R语言其实最早来源于统计学，是两名统计学家制作的一个软件。后来逐渐扩展演变成为了一门可编程的语言。而python最初就是由程序员设计的一门编程语言。后来随着在数据科学领域的一个大量应用就形成了很多成熟的支持数据分析的工具包。那举一个例子，我们都知道我们的手机操作系统现在有两大阵营：安卓和苹果，用过安卓的朋友大部分的人都有这样的一种体验，虽然它经常的升级但是还会有一些卡顿黑屏。特别是安卓刚兴起的时候，大家总是有换手机的想法。而苹果手机的用户就少了很多这样的烦恼，为什么？因为安卓最开始是为了数码相机设计的一个操作系统那只是他后来移植到了手机上扩展成为了手机操作系统而苹果系统最开始就是为了苹果手机设计的操作系统。那么这个例子我就是想告诉大家什么python和R语言它的底层逻辑是不同的。看起来他们都能够处理数据分析和图表制作但是在其他的很多的场景上它们之间的区别和差距就会很大。比如说我们R语言是需要将所有的数据都先读入到内存中来才能处理的那就注定着我们很难处理这些海量的数据场景但是我们未来的数据会越来越多。那么等到我们的数据量达到一定程度的时候我们就会发现R语言的极限.那么python语言就没有这个问题。python语言除了我们大家比较熟悉的数据处理功能以外它在其他方面也表现得非常的好。那我们其实可以得出这样的结论：在功能上python是可以代替其他工具的但是我要给大家说的是并不代表其他工具就没有使用和学习的价值。那就比如我们日常生活中我们有手机，但是我们也会使用电脑、电视、ipad的甚至计算器。那具体我们是要根据我们的任务需求去选择更适合我们更高效、我们掌握更熟练的工具。那如果我们能够掌握python这个工具我们也可以在未来的更多场景中去运用它用它来帮助我们更快速的解决问题。在编程圈里有一句名言是：人生苦短我用python。大家为什么会有这么一种感叹？首先python是一门相对非常容易学习的编程语言，语法非常的简单，语句也很清晰。我们不需要花太多的精力去学习他的语法、语句的格式。我们只需要把我们的精力集中在我们想要解决的问题上来那么同时python它的库、关键字都很接近英语它有很好的可读性也非常方便我们去记忆学习。python大火的另外一个原因就是这么一个容易学习的语言可以应用在很多的领域和场景里。它不仅可以应用在我们熟悉的数据处理还可以用来做网站，处理图表，还可以实现人工智能的算法，在各行各业都有非常大的应用潜力。我们在科研中经常需要去处理我们的数据文件，比如说excel表格，那么这个工作其实非常的繁杂也往往会花费我们大量的时间和精力。那么大家往往可能会需要把一张表格它的一些数据进行重塑。比如那一些行业的变化呀扩展呀那么在python中我们就可以很容易的把它用自动的方式去实现。再比如我们经常可能会把不同结构的数据文件按照我们需要的格式进行合并统计分析。之前我们可能都要用手动的方式去逐个文件进行复制、粘贴、修改。这样做不仅效率很低，而且很有可能会出现错误。那么我们就可以通过python编程来很高效的批量化的处理这些文件。
第二个应用场景我们也经常需要从很多的病例中去手动的提取我们需要的一些生化指标或者其他的一些病人信息来收集我们的数据我们就可以用python加上一些自然语言处理的技术让他能够快速的帮助我们从这么多的病例中那比如说我们常用的这些柱状图、散点图、森林图用python都很容易实现除此之外python可以应用在更多的复杂场景中比如说我们随着数据量的增大python就可以比较好的对于这些大数据进行分析.那么还有现在很多热门的基于深度学习的医学影像的处理、自动阅篇包括一些数据的深度挖掘方向等等等等都有很多是可以利用python语言来实现的。首先一起来了解python的基础知识主要讲解一些python的基础语法编程思维然后我们就会进入到我们python的实例编程部分围绕着我们刚才说的文件处理病例整理还有自动的爬行还有绘图这样的四大场景来进行学习最后给大家介绍一下人工智能在医学领域中的一些热点应用。整理出我们想要的数据并且形成我们希望的表格还有再间接一点的应用我们可以利用python来构建爬虫从网上的爬取一些相关的文献或者公开的数据根据我们设置的条件快速的完成这些数据的自动收集。当然我们大家在写论文的时候也少不了一些图表那么这些图表我们也是可以用python快捷美观的制作出符合我们需求的这些图。
那比如说我们常用的这些柱状图、散点图、森林图用python都很容易实现除此之外python可以应用在更多的复杂场景中比如说我们随着数据量的增大python就可以比较好的对于这些大数据进行分析.那么还有现在很多热门的基于深度学习的医学影像的处理、自动阅篇包括一些数据的深度挖掘方向等等等等都有很多是可以利用python语言来实现的。首先一起来了解python的基础知识主要讲解一些python的基础语法编程思维然后我们就会进入到我们python的实例编程部分围绕着我们刚才说的文件处理病例整理还有自动的爬行还有绘图这样的四大场景来进行学习最后给大家介绍一下人工智能在医学领域中的一些热点应用。
大家一定会问这么强大的python是不是很难学答案是否定的python的是一个特别适合新手学习的语言尤其特别适合那些从来没有学过任何编程的人来学那么只要你会使用电脑即使从来没有写过程序也没有关系现在你们可能也听说了很多的中小学已经陆陆续续的开设了python的课程。这就足以证明python语言不需要太多的基础而且也会成为和英语一样未来人人都要掌握的这样的11种基本技能那么大家也可以在网络上看到各行各业关于python的,这也证明了python已经是一门非常网红的语言我们要相信这么有群众基础的东西一定不会特别的难刚才我们也已经介绍了这是我们python之父龟叔也曾经说过学习python你也许两个月时间就够了那也许你是在校的学生你能够每天火力全开学python那可能不用两个月你就能掌握即便你需要上班只能在业余时间学习也是没有问题的.每天拿出一定的时间坚持来学习也是可以很快的掌握的就像刚才我们大纲上写的我们会先来了解熟悉python的一些基础的内容然后跟着实例项目去熟悉编程锻炼我们的编程思维最后。希望大家都能够熟练的掌握python可以自己去编程解决一些工作科研中遇到的问题如何避免一些在编程学习中常见的问题我在大学的编程教学中我发现了很多初学者容易掉入的坑。新手在学习python的时候，很多人喜欢去选择全面的教程学习效率其实是非常的差因为系统的教程上大多都是理论的知识，你并不知道哪里是重点所以每个地方的你都要去看但往往事实上大多数的东西你都很难理解因此不求高大全而是针对我们医学领域的研究场景力求让自己学到的知识都是有用的还有一些同学就是天天的看书看视频看代码就是不动手结果课程听懂了但是自己不会动手写，这也是新手学编程的大忌。不去动手写不去和我们的编译器和开发环境做斗争,你永远就不知道其中的乐趣和秘密还有同学很喜欢立flag可是计划在完美书籍在经典视频水平再高如果你不去按时的坚持学习计划另外学习python不能只靠自己的顽强意志需要多和周边的朋友来交流别人的一句话也许就能让你毛色洞开学技术切记不要闭门造车特别是新手更不能不好意思去问问题这里也可以给大家分享一个小方法去督促自己就是坚持写一个技术日志把你解决的问题记录下来上传到社交平台比如大家平常经常用的知乎豆瓣都可以把自己的成果分享出来你就更像一个专业的programmer了.
python真的是一门很轻松的语言。python之父拥有令人羡慕的发量。同样作为高级编程语言。我们只要坚持学习都可以成为了这样一个聪明而不决定快乐又高效的科研工作人员python的医学科研应用详见