最近在处理 pre-steady-state data，一不小心每次都要处理几十组，加上 cross-fit 后每次都要上百组，已非手动可以完成的数据量了。虽然一直都是在 cluster 上跑数据，但是文本预处理也是个麻烦事。权衡各种语言后觉得 Python 比较适合这种文本预处理，所以今天花了点时间学了下 Python。

Editor & IDE

其实 Emacs 就是很方便的 Python 编辑器，而 Mac 也自带 Python 2，两者加起来也算够用了。无奈我作为一个编程初学者，还是想要更为傻瓜的软件，所以采用对学生免费的 Pycharm 来学习。

参考教材

找了几本小册子，比如 Python Tutorial, Think Python, Python Programming，感觉用来作为编程参考足够了。然而我学习语言一般都喜欢直接拿例子来看，这几本书把 Python 的特性函数什么的讲得都很清楚，但是缺少最基本的可执行的程序范例。网上倒是有不少网课，比如MIT的6.00sc，虽然看着都不错，但都是视频的形式，没个十天半个月看不完。还好，查了一下，还真被我找到一个速成教程：Google’s Python Class。

不得不说，这个教程设计得挺好的，有简洁的入门课件，也有容易上手的小练习。今天花了一天时间，Python 基本上算是上手了。