按任务学习
在批量工作流前预检 SMILES 列表
在计算描述符、搜索相似性或复核重复项前，将每个输入分类为 accepted 或 rejected。
完成内容
一份本地预检报告，保持输入顺序，并为每个源值保留明确状态、规范 SMILES 或解析错误。
步骤
- 按 CSV 或表格中的行顺序加载源 SMILES。
- 在使用会跳过无效输入的 API 前运行批量规范化报告。
- 将 input_index 映射回源行，修复或隔离 rejected 值后再开始下一步。
import json
import chematic
source_smiles = ["CCO", "C1CC", "OCC"]
report = json.loads(chematic.canonicalize_smiles_batch_json(source_smiles))
for row in report["records"]:
print(row)预期结果
CCO 和 OCC 会被 accepted，且各自包含 canonical_smiles。未完成的 C1CC 会保留在 input_index 1，并带错误标记为 rejected。
遇到问题时
此报告只验证 SMILES 的语法和表示。accepted 行并不能证明化学身份、盐策略、立体化学意图、安全性或实验有效性。请保留原始源值，并在处理结果前将从零开始的 input_index 映射回原始 CSV 行。