Python作为一种许多功能编程语言， 其功能有力巨大的数据处理和可视化库，如NumPy、Pandas和Matplotlib，为化学研究研究给了有力巨大的支持。

# 用Beautiful Soup和Requests爬取Chemical Science网站上的文章标题
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
r = requests.get
soup = BeautifulSoup
titles = 
for title in soup.find_all:
    titles.append
print  # 输出文章标题列表

五、量子化学计算

Python在量子化学计算领域也有独到之处。比方说QChem和Gaussian等常用的量子化学计算柔软件能，并。

# 用NumPy和Matplotlib绘制赝势的输电板势能
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.linspace
y = np.sin
plt.plot
plt.xlabel
plt.ylabel
plt.show

运行后 能得到如下输出后来啊：

示例代码：

# 用Scikit-learn库进行分子性质预测
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.datasets import load_boston
# 加载波士顿房价数据集
boston = load_boston
# 用随机森林回归器预测MEDV
rf = RandomForestRegressor
rf.fit
pred = rf.predict
print  # 输出预测后来啊

四、网络爬虫

在化学研究研究中，获取最新鲜的学问论文和研究研究成果至关关键。Python的网络爬虫库可助化学家们飞迅速从互联网上获取所需信息。

# 用QChem和Python API计算分子能量
import qcportal as ptl
# 将分子上传到QChem服务器
client = ptl.FractalClient
result = client.add_molecules
molecule_id = result
# 施行能量计算
result = client.query_procedures(
    molecule=molecule_id,
    driver='energy',
    method='HF',
    basis='sto-3g'
)
energy = result.data.extras
print  # 输出计算后来啊

本文简要介绍了Python在化学领域的应用， 涵盖数据处理和可视化、计算和建模、机器学、网络爬虫和量子化学计算等方面。希望本文能帮化学家们更优良地利用Python，加速学问研究研究的进展。

Python在化学领域常见的应用还包括：

• WEB应用开发：Python常被用于Web开发， 尽管PHP、JS依然是Web开发的主流语言...

在化学领域，Python可用于计算和建模。利用Python的库或工具， 化学家们能进行分子动力学模拟、分子能级计算、基于量子力学的化学反应动力学计算等。比方说 用ASE库进行分子动力学模拟：

# 用ASE库进行分子动力学模拟
from ase import Atoms
from ase.calculators.emt import EMT
# 创建一个水分子
water = Atoms,,])
water.set_calculator)  # 用EMT计算方式
# 进行力学优化
from ase.optimize import BFGS
dyn = BFGS
dyn.run
# 进行分子动力学模拟
from ase.md import VelocityVerlet
from ase.md.velocitydistribution import MaxwellBoltzmannDistribution
MaxwellBoltzmannDistribution
dyn = VelocityVerlet  # 时候步长远为5fs
dyn.run  # 进行500步动力学模拟

三、机器学

Python是当前最流行的机器学语言之一，化学家能利用Python进行分子性质预测、反应预测、化学图像识别等。比方说用Scikit-learn库进行分子性质预测：