PySCF :基于Python的化学模拟框架

简介: PySCF :基于Python的化学模拟框架

PySCF

基于 Python 的化学模拟框架 (PySCF) 是由 Python 提供支持的电子结构模块的开源集合。该软件包为量子化学计算和方法开发提供了一个简单、轻量且高效的平台。PySCF 可用于使用平均场和后平均场方法模拟分子、晶体和自定义哈密顿量的属性。为了确保易于扩展,PySCF 中的几乎所有功能都用 Python 实现,而计算关键部分则用 C 实现和优化。使用这种组合的 Python/C 实现,该包与现有的最佳 C 或基于 Fortran量子化学程序。除了核心库之外,PySCF 还支持丰富的扩展模块生态系统。


image.png

image.png

PySCF官方网站

https://pyscf.org

PySCF官方GitHub

https://github.com/pyscf

https://github.com/pyscf/pyscf

PySCF安装

pip 安装 PySCF

pip install pyscf
#升级
pip install --upgrade pyscf

从PySCF 2.0版本开始,部分模块是独立开发的;

pip install pyscf[geomopt]
pip install pyscf[all]

conda 安装 PySCF

conda install -c pyscf pyscf

引用 PySCF

The following paper should be cited in publications utilizing the PySCF program package:


PySCF: the Python‐based simulations of chemistry framework, Q. Sun, T. C. Berkelbach, N. S. Blunt, G. H. Booth, S. Guo, Z. Li, J. Liu, J. McClain, E. R. Sayfutyarova, S. Sharma, S. Wouters, G. K.-L. Chan (2018), WIREs Comput. Mol. Sci., 8: e1340. doi:10.1002/wcms.1340


Recent developments in the PySCF program package, Qiming Sun, Xing Zhang, Samragni Banerjee, Peng Bao, Marc Barbry, Nick S. Blunt, Nikolay A. Bogdanov, George H. Booth, Jia Chen, Zhi-Hao Cui, Janus J. Eriksen, Yang Gao, Sheng Guo, Jan Hermann, Matthew R. Hermes, Kevin Koh, Peter Koval, Susi Lehtola, Zhendong Li, Junzi Liu, Narbe Mardirossian, James D. McClain, Mario Motta, Bastien Mussard, Hung Q. Pham, Artem Pulkin, Wirawan Purwanto, Paul J. Robinson, Enrico Ronca, Elvira R. Sayfutyarova, Maximilian Scheurer, Henry F. Schurkus, James E. T. Smith, Chong Sun, Shi-Ning Sun, Shiv Upadhyay, Lucas K. Wagner, Xiao Wang, Alec White, James Daniel Whitfield, Mark J. Williamson, Sebastian Wouters, Jun Yang, Jason M. Yu, Tianyu Zhu, Timothy C. Berkelbach, Sandeep Sharma, Alexander Yu. Sokolov, and Garnet Kin-Lic Chan, J. Chem. Phys., 153, 024109 (2020). doi:10.1063/5.0006074


目录
相关文章
|
2月前
|
数据采集 存储 JSON
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Python网络爬虫Scrapy框架的实战应用与技巧。首先讲解了如何创建Scrapy项目、定义爬虫、处理JSON响应、设置User-Agent和代理,以及存储爬取的数据。通过具体示例,帮助读者掌握Scrapy的核心功能和使用方法,提升数据采集效率。
123 6
|
2天前
|
安全 前端开发 数据库
Python 语言结合 Flask 框架来实现一个基础的代购商品管理、用户下单等功能的简易系统
这是一个使用 Python 和 Flask 框架实现的简易代购系统示例,涵盖商品管理、用户注册登录、订单创建及查看等功能。通过 SQLAlchemy 进行数据库操作,支持添加商品、展示详情、库存管理等。用户可注册登录并下单,系统会检查库存并记录订单。此代码仅为参考,实际应用需进一步完善,如增强安全性、集成支付接口、优化界面等。
|
20天前
|
JSON 数据可视化 测试技术
python+requests接口自动化框架的实现
通过以上步骤,我们构建了一个基本的Python+Requests接口自动化测试框架。这个框架具有良好的扩展性,可以根据实际需求进行功能扩展和优化。它不仅能提高测试效率,还能保证接口的稳定性和可靠性,为软件质量提供有力保障。
51 7
|
17天前
|
分布式计算 大数据 数据处理
技术评测:MaxCompute MaxFrame——阿里云自研分布式计算框架的Python编程接口
随着大数据和人工智能技术的发展,数据处理的需求日益增长。阿里云推出的MaxCompute MaxFrame(简称“MaxFrame”)是一个专为Python开发者设计的分布式计算框架,它不仅支持Python编程接口,还能直接利用MaxCompute的云原生大数据计算资源和服务。本文将通过一系列最佳实践测评,探讨MaxFrame在分布式Pandas处理以及大语言模型数据处理场景中的表现,并分析其在实际工作中的应用潜力。
55 2
|
2月前
|
设计模式 前端开发 数据库
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第27天】本文介绍了Django框架在Python Web开发中的应用,涵盖了Django与Flask等框架的比较、项目结构、模型、视图、模板和URL配置等内容,并展示了实际代码示例,帮助读者快速掌握Django全栈开发的核心技术。
205 45
|
2月前
|
Java 测试技术 持续交付
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
本文重点讲解如何搭建App自动化测试框架的思路,而非完整源码。主要内容包括实现目的、框架设计、环境依赖和框架的主要组成部分。适用于初学者,旨在帮助其快速掌握App自动化测试的基本技能。文中详细介绍了从需求分析到技术栈选择,再到具体模块的封装与实现,包括登录、截图、日志、测试报告和邮件服务等。同时提供了运行效果的展示,便于理解和实践。
125 4
【入门思路】基于Python+Unittest+Appium+Excel+BeautifulReport的App/移动端UI自动化测试框架搭建思路
|
1月前
|
敏捷开发 测试技术 持续交付
自动化测试之美:从零开始搭建你的Python测试框架
在软件开发的马拉松赛道上,自动化测试是那个能让你保持节奏、避免跌宕起伏的神奇小助手。本文将带你走进自动化测试的世界,用Python这把钥匙,解锁高效、可靠的测试框架之门。你将学会如何步步为营,构建属于自己的测试庇护所,让代码质量成为晨跑时清新的空气,而不是雾霾中的忧虑。让我们一起摆脱手动测试的繁琐枷锁,拥抱自动化带来的自由吧!
|
2月前
|
缓存 API 数据库
Python哪个框架合适开发速卖通商品详情api?
在跨境电商平台速卖通的商品详情数据获取与整合中,Python 语言及其多种框架(如 Flask、Django、Tornado 和 FastAPI)提供了高效解决方案。Flask 简洁灵活,适合快速开发;Django 功能全面,适用于大型项目;Tornado 性能卓越,擅长处理高并发;FastAPI 结合类型提示和异步编程,开发体验优秀。选择合适的框架需综合考虑项目规模、性能要求和团队技术栈。
31 2
|
2月前
|
数据采集 前端开发 中间件
Python网络爬虫:Scrapy框架的实战应用与技巧分享
【10月更文挑战第26天】Python是一种强大的编程语言,在数据抓取和网络爬虫领域应用广泛。Scrapy作为高效灵活的爬虫框架,为开发者提供了强大的工具集。本文通过实战案例,详细解析Scrapy框架的应用与技巧,并附上示例代码。文章介绍了Scrapy的基本概念、创建项目、编写简单爬虫、高级特性和技巧等内容。
100 4
|
2月前
|
安全 数据库 开发者
Python Web开发:Django框架下的全栈开发实战
【10月更文挑战第26天】本文详细介绍了如何在Django框架下进行全栈开发,包括环境安装与配置、创建项目和应用、定义模型类、运行数据库迁移、创建视图和URL映射、编写模板以及启动开发服务器等步骤,并通过示例代码展示了具体实现过程。
74 2