城市規劃與設計專業博士，任教於西安建築科技大學建築學院，主攻計算機輔助設計應用研究，從作為設計者的角度尋找和融閤編程與建築、風景園林、城鄉規劃等設計規劃學科之間的關聯，建立麵嚮設計師的編程設計知識係統，力圖使編程設計成為設計領域的基礎環節，探索未來設計的方法。

2012 年，作為caDesign 設計創始人之一，以“編程讓設計更具創造力！”的信念為指引，分享研究成果，發展麵嚮設計師的編程設計知識係統網絡服務體係。

《學習PYTHON—做個有編程能力的設計師》不是純粹的Python編程學習，而是在學習基本Python編程語言時闡述輔助設計的方法，從Python Shell到RH_Python再到GH_Python，將Python真正作為設計者從事設計輔助的編程語言；同時，這又不是純粹幾何形式編程的說明，而是包括Python編程數據結構、基本語句、函數與類的學習過程。

在掌握Python語言的數據結構、基本語句、函數、類與異常，並通過具體案例闡述深入瞭解實踐應用的方法之後，在“項目”部分探索與詳細闡述瞭十個案例，包括：

“摺疊的過程- 圓柱體V 形與Mesh 頂點排序”，結閤Kangaroo動力學模塊模擬摺疊的過程，使用Python編寫符閤建立Mesh格網輸入條件的點組織模式；

“盒體的展開”，講述瞭如何把一個盒體連續展開在一個平麵上，並獲取多個解的方法；

“解讀蟻群算法與TSP 問題以及在GH_Python 中的實現”，蟻群算法是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型算法，靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。本部分詳細闡述蟻群算法並探索將其在Grasshopper平颱中的Python腳本中實現和解決TSP旅行商問題；

“最短路徑與Dijkstra 算法”，最短路徑問題是圖論研究中經典算法問題，旨在尋找圖中兩節點之間最短的路徑，本部分使用Dijkstra 算法在GH Python中實現；

“探索性研究適宜分析方法GH_Python 下的實現”，適宜性分析的方法一般是在地理信息係統平颱中實現，例如ArcGIS。適宜性分析在城鄉規劃和風景園林中經常被用到，根據應用的範疇又可以細分為城市建設用地的評價、環境影響評價、自然保護區及旅遊區用地評價、區域規劃和景觀規劃等。本次項目主要的研究目的是如何將適宜性分析在GH_Python 中實現；

“使用遞歸解決八皇後問題與滿足特定間距要求的建築布局”， 八皇後問題是一個以國際象棋為背景的問題：如何能夠在8×8 的國際象棋棋盤上放置八個皇後，使得任何一個皇後都無法直接吃掉其他的皇後。為瞭達到此目的，任兩個皇後都不能處於同一條橫行、縱行或斜綫上；

“解讀生命遊戲_ 元胞自動機與建立生長模型”， 元胞自動機(Cellular Automaton)，是一個時間和空間都離散的動力係統。散布在規則格網(Lattice Grid) 中的每一元胞(Cell) 取有限的離散狀態，遵循同樣的作用規則，依據確定的局部規則做同步更新。大量元胞通過簡單的相互作用而構成動態係統的演化；

“GoogleEarth.KML 文件的調入程序”，規劃設計過程中經常藉助於Google Earth來尋找和定位地標和路徑，那麼如何將地標和路徑直接加載到Gasshopper平颱中，是本部分需要解決的問題；

“解讀粒子群(PSO) 算法與建立點運動程序”，粒子群算法，也稱粒子群優化算法（Particle Swarm Optimization），縮寫為PSO，模擬鳥群的捕食行為，通過追隨當前搜索到的最優值來尋找全局最優解

“城市土地利用結構信息熵”，在信息論中，熵是接收的每條消息中包含信息的平均量，又被稱為信息熵、信源熵等。消息往往代錶來自分布或數據流中的事件、樣本或特徵。在規劃設計領域引入信息熵，研究土地利用結構，分析功能的融閤程度，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，錶明不同職能的土地利用類型數越多。本部分案例主要通過Python 程序，闡述信息熵和均衡度公式計算過程。