【源码】基于Python和FastAPI的材料科学数据分析工具箱

项目简介

本项目是一个用于材料科学数据分析的工具箱，基于Python和FastAPI框架构建。它集成了计算数据收集、后处理、机器学习预测和演示文稿生成等功能，支持通过Web服务进行远程访问和处理，为科研人员提供便捷、高效的数据处理流程。

项目的主要特性和功能

1. 计算数据收集及后处理：自动收集并归档第一性原理计算数据，支持多种数据处理任务。
2. 实验数据收集及后处理：一键处理交流阻抗数据、电化学循环数据，并自动生成演示文稿。
3. 机器学习应用：生成材料描述符，训练和预测材料性能的机器学习模型，支持微调机器学习势函数。
4. Web服务支持：通过FastAPI构建的Web服务，支持远程数据处理和结果返回。

安装使用步骤

1. 安装依赖库：确保已安装Python 3.7及以上版本，使用以下命令安装项目所需依赖库： bash pip install -r requirements.txt
2. 配置数据路径和参数：根据项目需求，在项目的config目录下的相关配置文件中配置数据路径和参数设置。
3. 运行主程序或脚本：
4. 本地数据处理任务：直接运行主程序或使用提供的脚本进行特定任务，如计算数据收集、机器学习预测等。
5. Web服务：使用以下命令启动FastAPI服务，之后可通过HTTP请求发送数据和指令，服务端处理数据并返回结果。 bash uvicorn main:app --reload
6. 使用示例：参考项目中的examples文件夹，查看视频及文档了解具体使用方法和实例。

下载地址

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