Open Babel GUI 安装：http://openbabel.org/wiki/Category:Installation

另外，下载好openbabel之后并不能直接使用pybel，我在国外的一个网站上看到一个提议，但是听说这个不是openbabel的pybel，而是另一个工具包PyBEL：

python -m pip install pybel_tools

Molecule(OBMol)

Molecules有以下属性特征： atoms, charge, data, dim, energy, exactmass, formula, molwt, spin, sssr, title and unitcell (晶体数据)。atoms 特征提供了分子中所有Atoms的列表。data 特征返回字典对象，可用来获得和编辑与分子相关的数据 ( 是MoleculeData对象，但可当作普通的字典对象）。unitcell 特征可获得任何与分子有关的“unit cell”数据(OBUnitCell)。

Molecule类

• OBMol: 就是OB的分子,内含相应的C++方法
• atoms: 原子对象的列表
• charge: 分子电荷
• conformers: 构象?返回的是c++ vector.
• data: 返回分子一些属性信息的字典,用于构造MoleculeData.
• dim: 返回Long型?! 的整数,0/2/3维
• energy: 返回分子的能量
• exactmass: 精确分子量
• formula: 分子式
• molwt: 分子量
• spin: 自旋度
• sssr: 最小环的集合(C++)
• title: 分子名
• unitcell: 晶胞信息,有的话.
• addh(): 加氢
• removeh(): 去氢
• calcfp(fptype='FP2'): 计算指纹返回指纹对象Fingerprint.指纹类型参考全局变量
• calcdesc(descnames=[]): 计算相应描述符, 如果不指名就会全部计算.描述符参考全局变量.
• draw(show=True, filename=None, update=False, usecoords=False): 产生2维分子描述.show是否在屏幕显示, filename可以指定写到图像文件,后两者是否更新以及使用现有坐标.
• localopt(forcefield='mmff94', steps=500): 局部优化,力场和优化步数.如果没有坐标会优先使用make3D().需要分子有H.
• make3D(forcefield='mmff94', steps=50): 先产生3维坐标再调用局部优化,参数是局部优化参数.
• write(format='smi', filename=None, overwrite=False): 将文件写到文件,格式,文件名以及是否覆盖已有文件. 如果不指名文件名, 返回文件内容的字符串.

MoleculeData(obmol)

使用ob的分子产生相应附加数据的对象（字典），其实用途不大，更常用mol.data。

>>> mol=readfile("sdf","calculatedprops.sdf").next()# (readfile is described below)

>>> print mol.molwt100.1

>>> print len(mol.atoms)

16

>>> print mol.data.keys()

{'Comment': 'Created by CDK', 'NSC': 1, 'Hydrogen Bond Donors': 3, 'Surface Area': 342.43, .... }

>>> print mol.data['Hydrogen Bond Donors']

3

>>> mol.data['Random Value']=random.randint(0,1000)# 添加一个噪音描述符

SMARTS matching

用法：Smarts(smartspattern)

Pybel 提供了一个简单的 API 用来链接 Open Babel SMARTS pattern 匹配.。A Smarts object is created, and the findall() method is then used to return a list of the matches to a given Molecule.

Here is an example of its use:

>>> mol = readstring("smi","CCN(CC)CC") # 创造一个三乙胺基团
>>> smarts = Smarts("[#6][#6]") # 匹配乙基基团
>>> print smarts.findall(mol)
[(1, 2), (4, 5), (6, 7)]