python课程开课吧怎么样-律所：我们更想招这样的人……
原标题：律所：我们更想招这样的人……
霍姆斯的法谚 "法律的生命在于经验，而非逻辑”， 是我们法律人耳熟能详的。
那么对我们而言，经验只能通过时间积累，慢慢来吗？
近两天，跟我一个律师朋友小宇聊天，他在香港某著名律所实习，坦白地告诉我说：对占用时间超过1分钟，不必用脑又必须做的事情，都会用几行代码去帮他完成。
比如，把填入办案系统等事交给电脑自动化处理，既可以节省精力又可以减少错误，省下时间可以好好分析下案件中的证据材料和法律关系。
听了之后，我非常羡慕。
律师的时间，更要有价值
的确，律师需要花费很多时间在劳动力密集型的工作上，尤其初级律师，70%以上的工作时间都要用在数据、法条、案例等信息的搜索、整理上，常常缺少足够时间和精力去做法律分析。
例如，当你需要搜集近5年我国经济类案件的案例，整理定罪和量刑情况给当前的案子作参考时，你会怎么做？
一般情况下我们至少要花1-2天时间，到各法院官网、法律数据库、裁判文书等网站上搜索，再手动将案件分类，一个个摘出案件的判决情况，才能得出结论。
而对于小宇来说，他每次都用Python爬虫，2分钟内就能获取大量关于经济犯罪的司法文书数据，并且，完全不用忍受裁判文书网的日常"数据错误”......
法律人积累经验 ，
除了时间，还有工具
如果法学院的师生们掌握了Python这个工具，通过它来进行海量裁判文书的获取工作，收集第一手信息；
就不必再去等待每年最高人民法院发布（不完整的）年度报告，而是直接利用自己收集到的信息，展开学术研究工作。
比如，我打算研究近年来，某一区域内法官离职对案件审理的影响，就可以利用裁判文书，分析当地案件审理时间、审理周期的变化等，得出相应结论。
于是，对于法律从业者而言，获取经验除了通过时间积累以外，还可以通过对公开裁判文书的挖掘来获得。而挖掘这座宝库的挖掘机，正是编程技能。
"可编程，离我们法律人还远着呢！”
之前我也这样认为，后来才发现是自己后知后觉了。
编程已悄然进入各行各业
早在2016年12月，英国著名"魔力圈”律所 Linklaters就启动了一项全球计划，旨在教授律师新人编程入门技能。
美国哈佛大学，乔治城大学等高校的法学院也已经将编程入门课引入到了教学大纲中，甚至列为知识产权法、科技法等方向的必修课程。
上图内容：哈佛大学法学院的律师编程入门课
在之后的2018年2月份，AI合同审查平台LawGeex发布了一项最新研究，使我们看到另一个人工智能不断超越人类的领域——法律界。研究项目的测试任务是审查保密协议并准确识别文件中的法律风险。
经过两个月的测试，人工智能完成了测试， 平均准确率达到94%，律师的准确率为85%，其中人工智能的准确率最高得分为100%，而律师则为97%。
而在速度和效率上，相差更为惊人。
人类律师平均花费92分钟完成合同审查，最快的人用了51分钟，最慢的则用了156分钟。对比而言，LawGeex的人工智能平均用时仅为26秒。
根据2018年的Gartner报告，北美律师事务所通过技术可以将项目交付增加63％，并将法律和合规风险降低43％。
然而，这在目前只有19％的法律团队可以做到，因此行业需要未来的法学院毕业生们，能够精通技术。
———EdTech杂志
当下，法学院教育从入学考试到创新课程，数据分析、编程技能的培训，都成为了极其重要的课题。
或许你也曾看到过身边的人为你推荐学习编程，或许你也曾心动过，但往往一想到"我一个法学院的人根本没编程基础，怎么学得会呢？”就转身放弃了。
但其实，编程真没想象的那么难？
尤其是Python作为最接近人类自然语言的机器语言，以代码简洁、操作简单、易懂易学，在信息搜集、整理和数据分析方面的应用已经非常普遍，逐渐成为各行各业的新宠儿。
在信息搜集、整理和数据分析方面的应用已经非常普遍，逐渐成为各行各业的新宠儿。
金融行业
用Python爬虫可以帮客户批量下载上市公司财报，独立搭建一套金融量化投资系统。
财务专业
用Python完成庞大的税务数据统计，做公司整体财务分析报表，以及第二年的支出预测。
法律行业
通过Python可以完成系统录入、证据摘录、咨询自动回复、案例批量爬取等琐碎和关键的工作，提高效率和准确率。
......
这也是我为什么一定要把一门兼顾了"易学”、"实用”的Python编程小课推荐给大家的原因。它改变了我对编程的认知，以及我原始的工作方法和效率。
希望这一次，你也可以抢先抓住机会，在行业的赛车道，实现加速超车！
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