《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。