1樓：hellozhaoming
推薦一下ASE(Atomic Simulation Environment)
Atomic Simulation Environment
它提供乙個通用介面，可以連線不同計算化學的軟體來計算，以統一的格式儲存，方便在不同軟體之間切換。
幾乎支援所有常用的計算化學軟體
具有極高的可擴充套件性。比如可以呼叫cp2k等軟體計算化學體系的力和能量，然後自己編寫（或利用ase自帶的）最優化演算法，來尋找能量極小值點或反應過渡態。優化過程可與對結構進行精細化控制，比如保持某幾個原子的距離/夾角等固定不變。
ase自帶了許多資料處理的函式，可以自動將各種不同軟體計算的結果處理，並輸出成統一的格式。也可以進行大規模高通量計算。
2樓：化學民工
現在做機器學習、或者做老程式介面的大多用python。
i-PI 2.0: A universal force engine for advanced molecular simulations
atomic simulation environment 物件導向的作業提交工具
3樓：
生物模擬小牛MS Shirts的Pymbar，用Bennet acceptance ratiao做增強抽樣。
還有乙個MD模擬小程式PyDynamo。但是我覺得沒有Fortran 版的容易讀。
4樓：
樓上宗安已經回答的很全面了，基本做分子模擬常用的庫就這些
我再補充乙個：MDAnalysis MDAnalysis · MDAnalysis 也是做分子模擬軌道分析的庫，和MDTraj很接近。
5樓：
補充一下沒有提到的：
粗粒化方面：hoomd和galamost 都是C++寫成python模組。
分析軟體：MDAnalysis，MDTraj，MMTK等等，可以參考http://www.
sciencedirect.com/science/article/pii/S0006349515008267，裡面列舉了一些，不限於python。
這類軟體很多是python ＋ C或者C++，功能上大多偏向生物，trajectory很長時顯得速度捉雞。
還有自己寫的python ＋ C++的分析程式庫，速度棒棒噠。
6樓：宗安
列舉幾個我常用的與蛋白質計算有關的。
1. Biopython (Placeholder for Biopython welcome page · Biopython)
非常經典的計算生物學，生物資訊學 python library，開源。
2. Mdtraj (MDTraj - MDTraj 1.8.0 documentation)
由斯坦福的Vijey Pande組開發並維護，2023年Biophysical Journal年度highlight之一，是現在非常流行的分子模擬軌道分析庫: (1) 包含許多常用的分析函式，且均優化過或在計算中引用由C或C++寫的函式，因此速度非常快，特別是可以直接計算 dssp定義的蛋白質二級結構而無需提前安裝 dssp (利用Biopython計算二級結構需要先裝dssp)；(2) 與ipython notebook互動可以直接顯示軌道（儘管能做到這一點的專案有很多）。
3. Msmbuilder (MSMBuilder - MSMBuilder 3.6.0 documentation)
同樣由斯坦福的Vijey Pande組開發並維護，用途是 Markov State Model Builder，同樣具有分析分子模擬軌道的功能，且與 Mdtraj 互通，可以完成對分子模擬軌道的 featurization (RMSD, DRID, Rama, contact, etc.), decomposition (tICA, PCA, etc), 以及 clustering。
4. Prody (Protein Dynamics and Sequence Analysis)
由匹茲堡大學的Ivet Bahar組開發並維護，基本用途與Biopython中處理PDB的一致，並含有與Mdtraj相近的一些軌道分析函式（然而我不認為有Mdtraj快），其（獨有的）特點是作 normal mode analysis。
7樓：
Q-Chem是我學化學系的Martin Head-Gordon幫助他諾獎得主導師John Pople開發的量子化學計算軟體，以前我跟著前任也是Martin的學生了解過它。用Q-Chem的時候，對於處理資料的輸入輸出，基本都用這個Pythone module:
其他用Python寫的軟體有http://pyquante.sourceforge.net
8樓：Tony Yang
Psi4，ab-initio的計算化學軟體可以在Ubuntu on Windows裡執行input檔案裡可以用python處理命令下乙個版本好像會帶乙個python庫
9樓：
來講幾個見過的
1、pyMol: 個人認為是用python寫出的最極致的典範軟體。命令列使用模組化的命令的同時加入的視窗和選單極大方便入門和操作。
有強大到逆天的自定義三維顯示， 物件導向的處理方式使得軟體容易入門，支援新增外掛程式增強了程式的擴充套件和批處理能力。極大地凸顯出python程式設計的優勢。同類軟體無能出其右同時居然還開源，已經不能阻止我對其膜拜之心。
2、MGLtools: autodock的輔助軟體，為其提供了GUI和分子前處理功能。不知道是不是優化沒做好感覺執行效率不高。批處理任務方面也做得也不太好。
3、PyRx:, 同樣是autodock的GUI。功能上沒有MGLtools齊全但包含了最基本的功能，使用上更為便捷。
4、GaussSum: Gaussian的輔助計算工具，用來計算譜圖，DOS，分析軌道成分等。有很好用的功能，但某些功能缺乏互動操作且不好上手。
bug不少，而且作出來的圖實在不敢恭維。
5、CCP4i: 著名的生物分子處理軟體，集合了很多實用的工具，功能強大。說明很清楚，支援多工和批處理，使用很方便。缺點:某些工具功能重疊，輸出資訊不明顯。
6、VMD: 分子動力學處理分析軟體。使用python模組以外還使用了Tk輔助指令碼。模組化的功能非常強大，除了介面稍不合胃口外無值得挑剔的地方。
7、SPADE: 生物分子結構顯示和處理軟體。某些功能還是比較出色的，但上手實在不容易，而且顯示效果實在是......
8、Modeller: 搭載著號稱目前最準確的演算法和最強大功能的同源建模軟體。無GUI，只有乙個個寫好的指令碼，即使跟著教程也極難上手和操作。
無時無刻都能感受到人家設計的軟體在告訴你:你愛用不用。
還有很多不一一枚舉了。這些軟體可以寫得很爛也可以很出色。它們共同特徵可以歸納為:
一般集合了很多強大的工具，支援新增模組擴充套件軟體功能，能為使用者提供便利操作，但功能實現起來不見得方便，bug普遍比較多，選單或許會亂七八糟，程式設計不一定統一，另外，絕大部分對中文支援不好。
你參與過或見過哪些集體作死的事蹟？
見過參與過都算吧 高中，有一回體育課解散得早，都自由活動了。有去打球的，有四處溜達的。我當時打球 似乎是羽毛球，記不清楚了 打累了，看周圍沒有坐的地方，就直接坐桌球台上了。台子在兩長邊各用拱形鋼管支撐，兩根拱之間沒有連線，此外再無固定。跟地面也沒有栓接，就是擱在地面上的。剖面像個矩形，長邊能推動，頻...
如何看待化學理論計算與實際結果的差別
張亮 如何看待電影和現實生活的區別？如何看待夢想和現實的區別？理論模擬和實驗的區別，其實就像 楚門的世界 裡面所描述的一樣 如果你費盡心思讓人生的每乙個瞬間片段都生活在電影中，那電影所描述的就是你的人生。如果能夠盡量多的考慮所有的可能因素，你也就能完全的在計算機裡面重複真實的化學實驗。當然，這種 盡...
你在生活中用過最高端的化學知識是什麼？
氟鈾碳鉀 做飯時加入料酒和醋從而發生酯化反應，提公升風味用料酒帶走魚肉裡的揮發性胺類物質來去腥 通過控制溫度和pH使食材更容易發生美拉德反應通過電子秤精確的計量速溶咖啡中咖啡粉和水的比例算嗎 編不下去了哈哈哈！ 奔跑的炸薯條 大概是最基礎的萃取實驗吧。去年，三百塊大洋搞了一套索氏提取器。擱家裡萃茶玩...