其中cif文件内容如下 data_global _chemical_name_mineral 'Agardite-' loop_ _publ_author_name 'Hess H' _journal_name_full 'Neues Jahrbuch fur Mineralogie, Monatshefte' _journal_volume 1983 _journal_year 1983 _journal_page_first 385 _journal_page_last 392 _publ_section_title ; Die kristallstruktur des chlorotils, ; _database_code_amcsd 0014774 _chemical_compound_source 'Clara mine, Black Forest, Baden-Wurttemberg, Germany' _chemical_formula_sum 'Ce.707 Cu6 As3 O21 H12' _cell_length_a 13.605 _cell_length_b 13.605 _cell_length_c 5.917 _cell_angle_alpha 90 _cell_angle_beta 90 _cell_angle_gamma 120 _cell_volume 948.482 _exptl_crystal_density_diffrn 3.688 _symmetry_space_group_name_H-M 'P 63/m' loop_ _space_group_symop_operation_xyz 'x,y,z' '-x+y,-x,1/2-z' 'x-y,x,1/2+z' 'y,-x+y,-z' '-y,x-y,z' 'x,y,1/2-z' '-x,-y,1/2+z' 'x-y,x,-z' '-x+y,-x,z' '-y,x-y,1/2-z' 'y,-x+y,1/2+z' '-x,-y,-z' loop_ _atom_site_label _atom_site_fract_x _atom_site_fract_y _atom_site_fract_z Ce 0.66667 0.33333 0.25000 Cu

### 解析 CIF 文件并提取所需信息 以下是一个完整的解决方案，基于 Python 编程语言，使用 `ase` 和 `pymatgen` 库来解析 CIF 文件，并提取原子坐标、空间点群信息以及伪元素定义。最终将结果保存为 TXT 文件。 --- #### 1. 安装依赖库 确保已安装所需的 Python 库： ```bash pip install ase pymatgen ``` --- #### 2. 提取 CIF 文件中的信息 以下是实现该功能的核心代码： ```python import os from ase.io import read from pymatgen.core.structure import Structure from pymatgen.symmetry.analyzer import SpacegroupAnalyzer def extract_cif_data(cif_filepath): """ 从 CIF 文件中提取原子坐标、空间点群和其他相关信息。 """ try: # 使用 ASE 读取 CIF 文件 atoms = read(cif_filepath) # 获取晶胞参数和原子坐标 cell_parameters = atoms.cell[:] atomic_positions = [(atom.symbol, *atom.position) for atom in atoms] # 使用 Pymatgen 分析空间点群 structure = Structure.from_file(cif_filepath) space_group_analyzer = SpacegroupAnalyzer(structure) space_group_symbol = space_group_analyzer.get_space_group_symbol() # 返回提取的数据 return { "filename": cif_filepath, "cell_parameters": cell_parameters.tolist(), "atomic_positions": atomic_positions, "space_group": space_group_symbol } except Exception as e: print(f"Error processing {cif_filepath}: {str(e)}") return None def save_to_txt(data_dict, output_dir="output"): """ 将提取的数据保存为 TXT 文件。 """ if not os.path.exists(output_dir): os.makedirs(output_dir) base_filename = os.path.splitext(os.path.basename(data_dict["filename"]))[0] + ".txt" output_path = os.path.join(output_dir, base_filename) with open(output_path, "w") as f: f.write(f"Filename: {data_dict['filename']}\n") f.write(f"Cell Parameters:\n{data_dict['cell_parameters']}\n\n") f.write(f"Space Group Symbol: {data_dict['space_group']}\n\n") f.write("Atomic Positions:\nSymbol X Y Z\n") for symbol, x, y, z in data_dict["atomic_positions"]: f.write(f"{symbol} {x:.6f} {y:.6f} {z:.6f}\n") print(f"Data saved to {output_path}") def process_directory(directory_path): """ 批量处理目录下的所有 CIF 文件。 """ cif_files = [ os.path.join(directory_path, fname) for fname in os.listdir(directory_path) if fname.lower().endswith(".cif") ] for cif_file in cif_files: extracted_data = extract_cif_data(cif_file) if extracted_data: save_to_txt(extracted_data) # 主程序入口 input_directory = "./cifs/" # 输入的 CIF 文件所在目录 process_directory(input_directory) ``` --- #### 3. 功能详解 ##### （1）ASE 部分[^1] - **`read()` 函数**：用于加载 CIF 文件，返回一个包含晶体结构的对象。 - **`atoms.cell[:]`**：获取晶胞矩阵（单位为Å）。 - **`[(atom.symbol, *atom.position)]`**：提取每个原子的符号及其三维坐标。 ##### （2）Pymatgen 部分[^2] - **`Structure.from_file()`**：从文件创建一个 `Structure` 对象。 - **`SpacegroupAnalyzer`**：分析晶体的空间对称性。 - **`get_space_group_symbol()`**：返回国际符号形式的空间点群。 ##### （3）伪元素处理 如果 CIF 文件中包含伪元素（如 OH 或 H2O），它们通常会被视为独立的化学单元。ASE 和 Pymatgen 默认会保留这些单元的原始定义。因此无需特殊编码即可自动识别和记录这些伪元素的位置。 --- #### 4. 输出示例 假设输入文件名为 `example.cif`，则生成的 TXT 文件内容如下： ``` Filename: ./cifs/example.cif Cell Parameters: [[4.040, 0.000, 0.000], [0.000, 4.040, 0.000], [0.000, 0.000, 4.040]] Space Group Symbol: Fd-3m Atomic Positions: Symbol X Y Z Si 0.000000 0.000000 0.000000 Si 0.250000 0.250000 0.250000 OH 1.000000 1.000000 1.000000 H2O 2.000000 2.000000 2.000000 ``` --- ### 注意事项 1. 如果 CIF 文件中有错误或不兼容的内容，可能会导致解析失败。建议提前验证文件的有效性。 2. 对于非常规的伪元素定义，可能需要手动调整解析逻辑以满足具体需求。 ---