针对lammps输出的log文件进行数据提取（python/lammps中log文件分析）

不喜欢日常机械式的工作，要学会用自己的头脑来偷懒，省下时间打游戏哈哈哈。

本人也是python初学者（本科主要学java），写的博客也是当下学到的知识，全当做个笔记，一是方便自己日后复习，二也希望有读到本文的大佬指导一二。

首先上部分log文件：

log文件会纪录每步输出的各种能量参数、温度等数据，但我们要把其中一种数据单独拉出来并且绘制成表格，这就需要正则表达式了。

针对log文件中的每行字符串，设置正则表达式：


patten = r'(E_vdwl+\s+=+\s+[0-9\.\-]+)' search = re.search(patten, line)        if search != None:print(search.groups())              count = count + 1search = re.findall(r'([0-9\.]+)', line)    data[0, count]= float(search[2])

这里我以提取vdwl为例，将log文件中有vdwl的那一行提取出来，提取该行的数据保存至数组中

全部代码:

import numpy as np
import pandas as pd
import re
file_name = "log.lammps"                        # log 文件名，lammps默认名
max_lines = 10001                            #存数据行数
#模式匹配
patten = r'(E_vdwl+\s+=+\s+[0-9\.\-]+)' #寻找范德华能，看需要自己修改可输出哪一条数据
f = open(file_name,"r")
data = np.zeros((1,max_lines))    #创建数组， 需要提几种数据就新建几维数组来存
count=-1
for i in range(1,max_lines):line = f.readline()     #按行读取if re.match(r'(Total wall)', line) != None:     #判断是否是正常跑完的log文件breaksearch = re.search(patten, line)        #寻找对应字条的数据if search != None:print(search.groups())              #打印分组验证用count = count + 1search = re.findall(r'([0-9\.]+)', line)    #寻找对应字条的数据   search对象找到三组数据（dihed、impro、vdwl）data[0, count]= float(search[2])    #存入数组  取search的第三组数据（vdwl）#...#...要几种数据就在这里加data=data[:,0:count]    #去除多余0位
data_pd = pd.DataFrame(data)
writer = pd.ExcelWriter('vdwl.xlsx')  #以excel表格形式输出，方便origin分析
data_pd.to_excel(writer, 'sheet1', float_format='%.4f')
writer.save()
writer.close()

注意保存的行数是你输出的数据组数加一组初始状态数据。

最后结果：

excel的数据和log文件中想要的数据对比，一模一样，这样就可以做下一步分析了。

如果觉得还不错，可以点个赞嘛，一起学习一起进步。

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