Mol2vec 项目使用教程

Mol2vec 项目使用教程

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mol2vec

1. 项目的目录结构及介绍

Mol2vec 项目的目录结构如下：

mol2vec/
├── docs/
├── examples/
├── mol2vec/
│   ├── features.py
│   ├── helpers.py
│   └── __init__.py
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── TODO.md
├── azure-pipelines.yml
├── requirements.txt
├── setup.cfg
└── setup.py

目录结构介绍

• docs/: 包含项目的文档文件，可以使用 Sphinx 生成 HTML 文档。
• examples/: 包含使用 Mol2vec 的示例代码。
• mol2vec/: 项目的主要代码目录，包含功能模块和辅助函数。
  • features.py: 包含生成分子“句子”和训练模型的函数。
  • helpers.py: 包含一些有用的辅助函数。
  • init.py: 使目录成为一个 Python 包。
• .gitignore: 指定 Git 版本控制系统忽略的文件和目录。
• LICENSE: 项目的许可证文件，采用 BSD-3-Clause 许可证。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• TODO.md: 项目待办事项列表。
• azure-pipelines.yml: Azure Pipelines 的配置文件。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• setup.cfg: 安装配置文件。
• setup.py: 用于安装项目的脚本。

2. 项目的启动文件介绍

Mol2vec 项目的启动文件主要是 setup.py，它用于安装项目和其依赖项。

setup.py

setup.py 文件的主要作用是定义项目的元数据和依赖项，并提供一个命令行接口来安装项目。以下是 setup.py 的基本结构：

from setuptools import setup, find_packages

setup(
    name='mol2vec',
    version='0.1',
    packages=find_packages(),
    install_requires=[
        'numpy',
        'pandas',
        'scikit-learn',
        'gensim',
        'tqdm',
        'joblib',
        'RDKit'
    ],
    author='Samot Turk',
    author_email='samot.turk@example.com',
    description='An unsupervised machine learning approach to learn vector representations of molecular substructures',
    license='BSD-3-Clause',
    keywords='mol2vec molecular substructures',
    url='https://github.com/samoturk/mol2vec',
)

使用方法

在项目根目录下运行以下命令来安装 Mol2vec：

pip install .

3. 项目的配置文件介绍

Mol2vec 项目的配置文件主要包括 setup.cfg 和 requirements.txt。

setup.cfg

setup.cfg 文件包含了一些安装和构建文档的配置选项。以下是 setup.cfg 的基本结构：

[metadata]
name = mol2vec
version = 0.1
author = Samot Turk
author_email = samot.turk@example.com
description = An unsupervised machine learning approach to learn vector representations of molecular substructures
license = BSD-3-Clause
url = https://github.com/samoturk/mol2vec

[options]
packages = find:
install_requires =
    numpy
    pandas
    scikit-learn
    gensim
    tqdm
    joblib
    RDKit

[options.package_data]
* = *.txt, *.md

[build_sphinx]
source-dir = docs/
build-dir = docs/_build
all_files = 1

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。以下是 requirements.txt 的内容：

numpy
pandas
scikit-learn
gensim
tqdm
joblib
RDKit

使用方法

在项目根目录下运行以下命令来安装依赖项：

pip install -r requirements.txt

以上是 Mol2vec 项目的目录结构、启动文件和配置文件的详细介绍

mol2vec Mol2vec - an unsupervised machine learning approach to learn vector representations of molecular substructures 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/mol2vec