使用python批量下载需要的分子的SDF文件

这里需要借助python的第三方库pubchempy
（可以使用pip安装：pip install pubchempy）
首先定义文件的路径（这里的文件指的是你需要下载的化合物由smile码构成的txt文件），建议使用绝对路径：

filePath = "D:\\1000.txt";
f = open(filePath, "r",encoding='utf-8')

读取文件然后将其命名为列表

file_open = f.readlines()

然后定义两个空的列表；

file_strip = []
list_3 = []

如果在txt里面的文本是换行写的，先将其换行符号去掉；

for line in file_open:line = line.strip()file_strip.append(str(line)) # 去掉每行头尾空白

下面需要将里面的文本转变成cid唯一标识

i = 0
for i in range(len(file_strip)):list_1 = pcp.get_compounds(file_strip[i],'smiles')str_list_1 = str(list_1)#将列表转为字符串str_list_2 = re.findall(r'\d+',str_list_1)#提取字符串中的数字

部分并赋值给列表str_list_2

```pythonstr_list_3.extend( str_list_2)

print(list_3)


list_int = list(map(int,str_list_3))#将list_3字符串数组改为整形数组list_int
得到的list_int就是由cid构成的数组，下面只需将其用一个循环从网上下载即可。```python```python
for cid in list_int:sdfpath = os.path.join('D:\\', "{}.sdf".format(cid))#这里要设置路径try:pcp.download('SDF',sdfpath, overwrite=True, identifier=cid, record_type='3d')        except pcp.NotFoundError as e:print('No 3d Conformer for {}.'.format(cid))
f.close()#最后别忘记关闭文档

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