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标题: ORCA Python Interface 简介 [打印本页]

作者
Author: upasaka 时间: 2025-6-6 20:55
标题: ORCA Python Interface 简介
本帖最后由 upasaka 于 2025-6-27 17:05 编辑

ORCA Python Interface（OPI）是一个用于创建 ORCA 输入文件并解析其输出结果的 Python 库，旨在让 ORCA 计算过程尽可能直观易懂。该库完全开源，并由 ORCA 量子化学程序包的联合开发者 FACCTs 持续维护与支持。

我在FACCTs的实习期间，有幸参与了 OPI 的部分开发和测试工作。我的本科研究方向是化学信息学，对 Python 及其相关库（如 RDKit、py3Dmol 等）较为熟悉。然而，在实习开始前，我对如何使用 ORCA 进行量子化学计算毫无概念。作为一个完全的新手，OPI 的出现极大地降低了我与 ORCA 交互的门槛，使我能够轻松构建复杂的计算工作流——实际上，OPI 教程中很多示例就是我参与编写的。OPI 的设计非常友好且易于上手。如果你有使用 ORCA 的经验，并掌握基础的 Python 语法，那么你可以在极短的时间内写出第一个 OPI 脚本（入门教程）。

作为第一批实际用户，我认为 OPI 在几个方面为我带来了巨大帮助。第一个是使用OPI实现计算流程的自动化。据我所知，以往想要实现计算流程的自动化，往往费时费力。而现在，创建输入、执行任务、解析输出等整个流程都可以在一个 Python 脚本中完成。除了生成原始的.out文件，OPI 还会将输出结果解析为更通用的 JSON 格式，方便用户进一步处理和使用。此外，在现代开发环境（如 PyCharm、VS Code）中，OPI 支持代码高亮、自动补全、类型提示等功能。如果脚本存在错误，也会提供详细的错误报告，极大提高了开发效率。

OPI 与其他 Python 库的结合也非常强大。在我开发的 Conformer Search 工作流中（Conformer Search教程），我就结合了RDKit、Py3Dmol、pandas、matplotlib 等库，实现了令人满意的可视化效果，极大地方便了流程中各类结果的分析与呈现。此外，OPI 也将在机器学习领域发挥重要作用，比如计算各类量子化学描述符。近期发布的 Meta AI 的OMol25 数据集就需要大量高质量的量子化学描述符，OPI 可以帮助用户快速批量生成这些计算所需的数据（量子化学描述符教程）。

OPI 的应用场景远不止于此，这里就不一一展开了。目前仍有多个新的教程正在制作中（我自己还有 6 到 7 个 Notebook 正在 review 阶段），未来会陆续更新至官方仓库中。OPI 的 1.0.0 版本已正式上线，代码托管在 GitHub 上，重要链接我已附在下方。需要注意的是，OPI 首次引入于 ORCA 6.1，因此不兼容早期版本。

OPI文档：https://www.faccts.de/docs/opi/1.0/docs
OPI源码：https://www.github.com/faccts/opi
PYPI：https://pypi.org/project/orca-pi/

欢迎大家尝试使用 OPI，也欢迎贡献代码！

最后想说，FACCTs 的实习经历对我来说非常难忘。作为一名本科生，得到了很多来自公司同事的耐心指导与帮助。FACCTs 的团队氛围非常开放、充满理想，也拥有将理想实现的技术与实力。正因如此，ORCA 才能不断完善、持续进步。未来我在学校的科研项目仍会继续与 FACCTs 合作，对于我来说，不管是量子化学还是未来的合作，这次实习都是一个良好的开始。

作者
Author: commanderwilson 时间: 2025-6-6 21:57
可惜AUTOCI的效率实在是低的吓人，体系一大，一加弥散就慢的可怕，否则偶合簇NMR应该很实用的

作者
Author: wzkchem5 时间: 2025-6-8 12:27

commanderwilson 发表于 2025-6-6 21:57
可惜AUTOCI的效率实在是低的吓人，体系一大，一加弥散就慢的可怕，否则偶合簇NMR应该很实用的

我们现在在做DLPNO-CCSD的核磁，这个做成以后应该不比DLPNO-CCSD单点能慢多少

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