Das Projekt hat zum Ziel, eine Python-Bibliothek zu entwickeln, die es ermöglicht, verschiedene bekannte und weit verbreitete Molekülfingerabdrücke effizient zu berechnen. Die Bibliothek soll eine intuitive Schnittstelle bieten und Parallelverarbeitung nutzen, um große Datensätze schnell zu verarbeiten.
Die Bibliothek implementiert verschiedene Fingerabdruck-Algorithmen wie ECFP, Atom Pair, MACCS Keys, MAP4 und andere. Diese Algorithmen werden so umgesetzt, dass sie effizient auf modernen Mehrkern-Architekturen arbeiten können. Dafür wird Parallelverarbeitung unter Verwendung der Joblib-Bibliothek eingesetzt.
Die Bibliothek ist so konzipiert, dass sie leicht in bestehende Machine-Learning-Workflows integriert werden kann. Dafür wird eine scikit-learn-kompatible Schnittstelle bereitgestellt. Dies ermöglicht es Nutzern, die Fingerabdrücke einfach in ihre Projekte einzubinden und von der Effizienz der Bibliothek zu profitieren.
Neben der Implementierung der Fingerabdruck-Algorithmen wird auch großer Wert auf Codequalität und Testabdeckung gelegt. Dafür kommen verschiedene Tools wie Black, Isort, Xenon und Bandit zum Einsatz. Außerdem wird die Bibliothek über einen CI/CD-Prozess auf PyPI veröffentlicht, um eine einfache Installation für Nutzer zu ermöglichen.
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