工作的目的也许是对产值的追求，而那句害人的“真理”说是什么最好的方法就是自己最熟悉的方法，也只是一种懒惰的借口，但是在快速追求产值的紧逼下，其成为了既定思考的方式，却殊不知那只是避免转换思维，学习新事物与深度思考的又一种重复性与思维惰性的“手工”劳作。
《学习PYTHON—做个有编程能力的设计师》从编程设计角度阐述利用Python脚本语言辅助设计的方法。在广大设计师从来没有想过设计行业与编程会发生关联时，编程设计已经对传统设计方法产生了影响，甚至变革。编程语言通过图形程序与设计构建了最为直接的联系，使得设计的过程更加智能化，利用语言的魔力实现更复杂设计形式的创造和解决各类设计以及分析的问题。
设计者也开始以编程语言的逻辑思维方式，一种与直观的设计观照截然不同的思维方式，思考设计形式这个在理性逻辑思维与感性设计思维之间不断跳跃的过程，两者之间不断地影响与融合，这正是使用编程语言来辅助设计带来的影响，更是一种让设计者乐此不疲的设计“游戏”，因为编程让设计过程更具创造力！

《学习PYTHON—做个有编程能力的设计师》不是纯粹的Python编程学习，而是在学习基本Python编程语言时阐述辅助设计的方法，从Python Shell到RH_Python再到GH_Python，将Python真正作为设计者从事设计辅助的编程语言；同时这又不是纯粹几何形式编程的说明，而是包括Python编程数据结构、基本语句、函数与类的学习过程。
在掌握Python语言的数据结构、基本语句、函数、类与异常，并通过具体案例阐述深入了解实践应用的方法之后，在“项目”部分探索与详细阐述了十个案例，包括：
“折叠的过程- 圆柱体V 形与Mesh 顶点排序”，结合Kangaroo动力学模块模拟折叠的过程，使用Python编写符合建立Mesh格网输入条件的点组织模式；
“盒体的展开”，讲述了如何把一个盒体连续展开在一个平面上，并获取多个解的方法；
“解读蚁群算法与TSP 问题以及在GH_Python 中的实现”，蚁群算法是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法，灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。本部分详细阐述蚁群算法并探索将其在Grasshopper平台中的Python脚本中实现和解决TSP旅行商问题；
“最短路径与Dijkstra 算法”，最短路径问题是图论研究中经典算法问题，旨在寻找图中两节点之间最短的路径，本部分使用Dijkstra 算法在GH_Python中实现；
“探索性研究适宜分析方法GH_Python 下的实现”，适宜性分析的方法一般是在地理信息系统平台中实现，例如ArcGIS。适宜性分析在城乡规划和风景园林中经常被用到，根据应用的范畴又可以细分为城市建设用地的评价、环境影响评价、自然保护区及旅游区用地评价、区域规划和景观规划等。本次项目主要的研究目的是如何将适宜性分析在GH_Python 中实现；
“使用递归解决八皇后问题与满足特定间距要求的建筑布局”， 八皇后问题是一个以国际象棋为背景的问题：如何能够在8×8 的国际象棋棋盘上放置八个皇后，使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后。为了达到此目的，任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上；
“解读生命游戏_ 元胞自动机与建立生长模型”， 元胞自动机(Cellular Automaton)，是一个时间和空间都离散的动力系统。散布在规则格网(Lattice Grid) 中的每一元胞(Cell) 取有限的离散状态，遵循同样的作用规则，依据确定的局部规则做同步更新。大量元胞通过简单的相互作用而构成动态系统的演化；
“GoogleEarth.KML 文件的调入程序”，规划设计过程中经常借助于Google Earth来寻找和定位地标和路径，那么如何将地标和路径直接加载到Gasshopper平台中，是本部分需要解决的问题；
“解读粒子群(PSO) 算法与建立点运动程序”，粒子群算法，也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization），缩写为PSO，模拟鸟群的捕食行为，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优解；
“城市土地利用结构信息熵”，在信息论中，熵是接收的每条消息中包含信息的平均量，又被称为信息熵、信源熵等。消息往往代表来自分布或数据流中的事件、样本或特征。在规划设计领域引入信息熵，研究土地利用结构，分析功能的融合程度，信息熵的高低可以反映城市土地利用的均衡程度，熵值越高，表明不同职能的土地利用类型数越多。本部分案例主要通过Python 程序，阐述信息熵和均衡度公式计算过程。