生物蟒蛇
1.0.0
Biopython 計畫是一個國際計算分子生物學 Python 工具開發者協會。
此自述文件主要針對對使用Biopython 原始碼感興趣的人們，無論是來自http://biopython.org 網站的版本之一，還是來自我們在GitHub 上的儲存庫https://github.com/biopython/ biopython
我們以使用者為中心的文件、Biopython 教學和食譜以及 API 文件是使用 Sphinx 從我們的儲存庫產生的。
NEWS 檔案總結了 Biopython 每個版本的更改，以及記錄 API 損壞的 DEPRECATED 檔案。
Biopython 套件是開源軟體，以慷慨的條款提供。請參閱許可證文件以了解更多詳細資訊。
如果您在為科學出版物做出貢獻的工作中使用 Biopython，我們要求您引用我們的應用說明（如下）或模組特定出版物之一（在我們的網站上列出）：
考克，PJA 等人。 Biopython：用於計算分子生物學和生物資訊學的免費 Python 工具。生物資訊學2009年6月1日； 25(11)1422-3 https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btp163 pmid:19304878
Python 包含套件管理系統“pip”，它允許您安裝 Biopython（及其依賴項 NumPy，如果需要），只需一個終端命令即可升級或卸載：
pip安裝biopython pip install --升級biopython pip卸載biopython
從 Biopython 1.70 開始，我們在 PyPI 上為 Linux、macOS 和 Windows 提供了預先編譯的二進位輪包。這意味著 pip install 應該很快，並且不需要編譯器。
作為開發人員或潛在貢獻者，您可能希望自行下載、建置和安裝 Biopython。下面對此進行說明。
我們目前建議使用 http://www.python.org 中的 Python 3.11
Biopython 目前在以下 Python 實作上受支援和測試：
Biopython 需要 NumPy（請參閱 http://www.numpy.org），如果您使用 pip 安裝 Biopython（請參閱下文自行編譯 Biopython），則會自動安裝 NumPy。
根據您計劃使用 Biopython 的哪些部分，還有許多其他可選的 Python 依賴項，可以在需要時稍後安裝：
Bio.Graphics中使用，因此如果您不需要此功能，則無需安裝此軟體包。Bio.Phylo使用此套件來繪製系統發育樹。Bio.Phylo中的某些利基功能。Bio.Phylo下的 CDAO 解析器。BioSQL使用這些套件來存取 PostgreSQL 資料庫。BioSQL使用該套件來存取 MySQL 資料庫，PyPy 也支援該套件。BioSQL使用它來存取 MySQL 資料庫。它由 PyPy 支援。此外，您可能想要安裝許多有用的第三方工具，例如獨立的 NCBI BLAST、EMBOSS 或 ClustalW。
我們建議使用 PyPI 上提供的預編譯二進位輪：
pip安裝biopython
但是，如果需要自己編譯Biopython，則編譯時需要滿足以下條件：
Python 包括像python.h這樣的開發頭文件，在 Linux 上通常預設不會安裝這些文件（嘗試尋找並安裝名為python-dev或python-devel套件以及python套件）。
適合您的 Python 版本的 C 編譯器，例如 Linux 上的 GCC、Windows 上的 MSVC。對於 Mac OS X，或現在的 macOS，使用 Apple 的命令列工具，可以使用終端命令安裝：
xcode-選擇--安裝
這將提供安裝 Apple 的 XCode 開發套件 - 您可以，但它不是必需的，並且會佔用大量磁碟空間。
然後下載並解壓縮我們的原始程式碼，或使用 git 來取得它。現在將目錄更改為 Biopython 原始碼資料夾並運行：
pip install -e 。 python setup.py 測試 sudo python setup.py 安裝
如果需要，請將python替換為您的特定版本，例如python3或pypy3 。
若要排除需要網路連線（並且可能需要很長時間）的測試，請使用--offline選項：
python setup.py 測試 --offline
如果您需要進行其他配置，例如變更安裝目錄前綴，請輸入python setup.py 。
Biopython 包含一套回歸測試來檢查一切是否正常運作。要執行測試，請前往 biopython 原始碼目錄並輸入：
pip install -e 。 python setup.py 測試
如果您想跳過線上測試（在進行重複測試時建議這樣做），請使用：
python setup.py 測試 --offline
如果您看到跳過測試的警告訊息，請不要驚慌：
test_DocSQL ... 跳過。如果您想使用 Bio.DocSQL，請安裝 MySQLdb。
這很可能意味著未安裝軟體包。如果它發生在您不打算使用的模組的測試中，您可以忽略它。如果您確實想使用該模組，請安裝所需的依賴項並重新執行測試。
一些測試可能會因為網路問題而失敗，這通常是偶然的或服務中斷。如果重新執行測試後問題仍未消失，您可以使用--offline選項。
Biopython 教學和食譜中有更多測試資訊。
Biopython 1.61 引入了一個新警告Bio.BiopythonExperimentalWarning ，它用於標記穩定 Biopython 版本中包含的任何實驗代碼。這種「beta」級程式碼已準備好進行更廣泛的測試，但仍然可能會發生變化，並且只能由早期採用者嘗試，以便透過 biopython-dev 郵件清單提供回饋。
我們希望此類實驗程式碼在一兩個版本內達到穩定狀態，此時我們關於嘗試保持向後相容性的正常策略將適用。
當我們嘗試提供一個強大的軟體包時，錯誤不可避免地會出現。如果您遇到的問題可能是由 Biopython 中的錯誤引起的，那麼它可能已經被識別出來。如果您尚未使用最新版本，請更新至最新版本，然後再試一次。如果問題仍然存在，請搜尋我們的錯誤資料庫和郵件清單以查看是否已報告（並希望已修復），如果沒有，請報告該錯誤。我們無法解決我們不知道的問題；）
問題追蹤器：https://github.com/biopython/biopython/issues
如果您懷疑問題出在解析器中，則資料格式可能已變更並破壞了解析程式碼。 （文本 BLAST 和 GenBank 格式似乎特別脆弱。）因此，Biopython 中的解析程式碼有時更新得比我們建立 Biopython 版本的速度更快。您可以從我們的 git 儲存庫中提取相關檔案（例如Bio.SeqIO或Bio.Blast中的檔案）來取得最新的解析器。但是，執行此操作時要小心，因為 github 中的程式碼沒有像已發布的程式碼那樣經過充分測試，並且可能包含新的依賴項。
在任何錯誤報告中，請告知我們：
而且理想情況下：
Biopython 由來自世界各地、具有多種背景的志工經營。我們一直在尋找有興趣幫助程式碼開發、網站管理、文件編寫、技術管理以及其他任何事情的人。
如果您想做出貢獻，請先閱讀此處的 CONTRIBUTING.rst，請造訪我們的網站 http://biopython.org 並加入我們的郵件清單：http://biopython.org/wiki/Mailing_lists
README.rst這個文件。NEWS.rst發行說明和新聞。LICENSE.rst您可以使用程式碼做什麼。CONTRIB.rst以某種方式幫助 Biopython 的人的（不完整）清單。CONTRIBUTING.rst關於如何為 Biopython 做出貢獻的概述。DEPRECATED.rst - 包含有關 Biopython 中已刪除或不再建議使用的模組的信息，以及如何更新使用這些模組的程式碼。MANIFEST.in配置要包含在版本中的檔案。setup.py安裝檔。Bio/ ——主要程式碼庫程式碼。BioSQL/ －將 Biopython 與 BioSQL 資料庫結合使用的程式碼。Doc/ ——文檔。Scripts/ ——各種可能有用的獨立腳本。Tests/ -- 回歸測試程式碼，包含範例資料檔。
