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网站推广策略开封网站建设兼职

wzjs 2025/9/5 19:25:00

网站推广策略,开封网站建设兼职,平面构成创意与设计,网站开发项目业务要求AlphaFold3 create_alignment_db_sharded 脚本在源代码的scripts/alignment_db_scripts文件夹下。该脚本中的 create_shard 函数的功能是将一部分链（shard_files）中的所有对齐文件写入一个 .db 文件，并返回这些链的索引信息（字节…

AlphaFold3 create_alignment_db_sharded 脚本在源代码的scripts/alignment_db_scripts文件夹下。该脚本中的 create_shard 函数的功能是将一部分链（shard_files）中的所有对齐文件写入一个 .db 文件，并返回这些链的索引信息（字节偏移+长度+文件名）供上层构建 super index。

源代码：

def create_shard(shard_files: list[Path], output_dir: Path, output_name: str, shard_num: int
) -> dict:"""Creates a single shard of the alignment database, and returns thecorresponding indices for the super index."""CHUNK_SIZE = 200shard_index = defaultdict(create_index_default_dict)  # e.g. {chain_name: {db: str, files: [(file_name, db_offset, file_length)]}, ...}chunk_iter = chunked_iterator(shard_files, CHUNK_SIZE)pbar_desc = f"Shard {shard_num}"output_path = output_dir / f"{output_name}_{shard_num}.db"db_offset = 0db_file = open(output_path, "wb")for files_chunk in tqdm(chunk_iter,total=ceil(len(shard_files) / CHUNK_SIZE),desc=pbar_desc,position=shard_num,leave=False,):# get processed files for one chunkchunk_data = process_chunk(files_chunk)# write to db and store info in indexfor chain_name, file_data in chunk_data.items():shard_index[chain_name]["db"] = output_path.namefor file_name, file_bytes in file_data:file_length = len(file_bytes)shard_index[chain_name]["files"].append((file_name, db_offset, file_length))db_file.write(file_bytes)db_offset += file_lengthdb_file.close()return shard_index

代码解读：

函数签名

def create_shard(shard_files: list[Path],         # 当前 shard 负责处理的链目录列表output_dir: Path,                # 输出 .db 文件的目录output_name: str,                # .db 文件名前缀（如 "alignment"）shard_num: int                   # 当前 shard 的编号（用于命名）
) -> dict:                           # 返回：当前 shard 的 index 字典

初始化

CHUNK_SIZE = 200
shard_index = defaultdict(create_index_default_dict)
chunk_iter = chunked_iterator(shard_files, CHUNK_SIZE)
output_path = output_dir / f"{output_name}_{shard_num}.db"
db_offset = 0
db_file = open(output_path, "wb")

CHUNK_SIZE = 200：每次并发处理 200 个链目录，避免线程开销过大
shard_index：保存当前 shard 中的所有链名对应的索引信息
output_path：构造 .db 文件的路径，如 alignment_0.db
db_offset：记录当前 .db 文件的写入偏移位置（以字节为单位）

shard_index = defaultdict(create_index_default_dict)

这里你传入的是一个函数名 create_index_default_dict，而不是函数调用结果（也就是不加 ()）！

意图：

让 defaultdict 在访问一个不存在的 key 时，调用该函数来生成默认值。

项	说明
`defaultdict(<function>)`	不是调用函数，而是传入一个函数对象
每次访问不存在的 key	会自动执行 `function()`，作为该 key 的默认值
适合嵌套结构	如 `dict[str → dict[str, list]]`

主循环：分批读取 + 写入

for files_chunk in tqdm(chunk_iter, ...):chunk_data = process_chunk(files_chunk)

调用 process_chunk()：多线程读取这 200 个链目录下的所有文件，得到结构：

chunk_data = {"1abc_A": [("file1.a3m", b"..."), ("file2.sto", b"...")],"2xyz_B": [("file1.a3m", b"...")]
}

写入 `.db` 文件 + 更新索引

for chain_name, file_data in chunk_data.items():shard_index[chain_name]["db"] = output_path.namefor file_name, file_bytes in file_data:file_length = len(file_bytes)shard_index[chain_name]["files"].append((file_name, db_offset, file_length))db_file.write(file_bytes)db_offset += file_length

对于每个链：

shard_index[chain_name]["db"] 记录它在哪个 .db 文件中
每个对齐文件都写入 .db 文件，顺序写入
记录每个文件的 (file_name, 起始字节位置, 文件长度)
更新 db_offset 以便下一个文件写入时知道正确的起点

完成处理后关闭文件并返回索引

db_file.close()
return shard_index

这个 shard_index 是供上层 super_index.update(shard_index) 使用的，格式类似：

{"1abc_A": {"db": "alignment_0.db","files": [["file1.a3m", 0, 1024],["file2.sto", 1024, 512]]}
}

总结：函数作用图解

[shard_files: list of chain dirs]↓
[chunked (200 chains at a time)]↓
[每个 chunk -> 并发读取 (ThreadPoolExecutor)]↓
[每个文件的字节数据 -> 顺序写入到 .db 文件]↓
[记录 offset 和长度 → shard_index 字典]↓
[返回 shard_index 字典]

函数特点与优势

特点	优势
Chunk 处理	降低内存和线程并发压力
多线程读取	加快文件加载速度
顺序写入	`.db` 文件结构简单，适合大规模读取
索引记录精确	每个链的每个文件都有 offset，方便快速查找
与 `ProcessPoolExecutor` 配合使用	多个 shard 并行构建，CPU 利用率高