https://github.com/cauaschuch/improvemp

PROJETO PARA LOM3268-2024

https://github.com/cauaschuch/improvemp

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materials-science oop python
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PROJETO PARA LOM3268-2024

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Topics
materials-science oop python
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ImproveMP

ImproveMP é uma biblioteca pensada para auxiliar pesquisadores na criação de inputs para o software Quantum ESPRESSO, com base no banco de dados ofertado pelo Materials Project (MP).

Introdução

O programa ImproveMP tem como objetivo facilitar o uso do software Quantum ESPRESSO, automatizando a transferência de dados como os parâmetros de rede de diversos materiais do banco de dados Materials Project (MP) utilizando interfaces de programação de aplicações (APIs).

Instruções

Para instalar a biblioteca, execute o comando abaixo:

bash pip install ImproveMP

Como usar o programa

1° Passo:

Instale a biblioteca

2° Passo:

Faça login em sua conta no Materials Project (https://next-gen.materialsproject.org/api#api-key), clique em APIs no menu superior e obtenha a sua chave (API Key). É recomendado salvar a sua chave em algum local de fácil acesso.

3° Passo:

Em um novo arquivo, importe a biblioteca: python from ImproveMP import Improve_MP

Insira sua chave no comando: python Improve_MP.minha_chave(“”) Diferentes funcionalidades

  • Para buscar vários compostos baseado em sua composição, utilize um - entre os elementos, no formato "A-B-C-...": python Improve_MP.criar_composto("Mg-Nb-O") print(Improve_MP.compostos) Nesse exemplo será gerada uma lista de materiais compostos por Magnésio, Nióbio e Oxigênio no terminal.

  • Para gerar o input para o Quantum ESPRESSO, primeiro defina uma variável para o composto, e depois use ImproveMP.qeinput(): python a = Improve_MP.criar_composto(“FeO”) Improve_MP.qe_input(a) Nesse exemplo será gerado um arquivo com todos os inputs referentes aos parâmetros de rede do FeO necessários para o Quantum ESPRESSO.

  • Para obter características do material selecionado utilize ImproveMP.novascar() e a variável do material criado: python a = Improve_MP.criar_composto(“FeO”) Improve_MP.novas_car(a) Nesse exemplo aparecerão no terminal quais as características existentes e a pergunta "Qual Caracteristica do Composto você teria interesse?".

    Responda no terminal escrevendo a característica.

    Após isso, uma segunda pergunta aparecerá no terminal "Tem alguma outra caracteristica que gostaria de adquirir?"

    • Caso a resposta seja sim:

      Digite a segunda característica desejada.

    • Caso a resposta seja não:

      Digite end .

    Após o end, todas as características solicitadas para o composto escolhido aparecerão no terminal. Para esse exemplo as características serão referentes ao FeO.

  • Para abrir o XCrySDen utilize ImproveMP.xcrysden() e a variável do material criado: Obs.: Você precisa que o arquivo com os inputs já esteja criado para utilizar esse comando. ```python ImproveMP.xcrysden(a) ``` Nesse exemplo o QXCrySDen será aberto com a estrutura do material.

Para colaboradores

O programa foi criado com intuito de uso prório na instituição de ensino dos criados e tornado público para facilitar o uso do Quantum ESPRESSO para outros usuários. A princípio não há intenção de fazer mudanças ao código ou adicionar novas funcionalidades e não foram identificados defeitos no código que exijam alterações, portanto não há sentido em colaborações, mas agradecemos o interesse na biblioteca!

Owner

  • Name: Cauã Schuch
  • Login: cauaschuch
  • Kind: user

Physics engineering .py .f90 .sh .css .html

GitHub Events

Total
  • Watch event: 1
  • Member event: 2
  • Push event: 34
  • Create event: 2
Last Year
  • Watch event: 1
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  • Create event: 2

Packages

  • Total packages: 1
  • Total downloads:
    • pypi 8 last-month
  • Total dependent packages: 0
  • Total dependent repositories: 0
  • Total versions: 1
  • Total maintainers: 1
pypi.org: improvemp

Uma biblioteca feita para criar inputs automáticos para o Quantum Espresso, com dados do Materials Project

  • Versions: 1
  • Dependent Packages: 0
  • Dependent Repositories: 0
  • Downloads: 8 Last month
Rankings
Dependent packages count: 9.9%
Average: 32.9%
Dependent repos count: 55.8%
Maintainers (1)
Last synced: 6 months ago

Dependencies

requirements.txt pypi
  • mp-api *
  • numpy *
setup.py pypi
  • mp-api *
  • numpy *