import os from pymatgen.io.vasp import Vasprun import json from pathlib import Path import xmltodict vasprun_file = "SCF/vasprun.xml" import json def recursive_type_conversion(data): """ 辞書またはリストを再帰的にパースし、 '@type' 属性に基づいて '#text' の値を型変換します。 '@name' 属性があれば、それを新しいキーとして使用します。 '@comment' 属性があれば、それをキーとし 'r' の内容を数値リストに変換します。 """ if isinstance(data, dict): new_data = {} # 0. @comment と 'r' が同階層にある場合（例: bandデータ） if '@comment' in data and 'r' in data and isinstance(data['r'], list): comment_key = data['@comment'] r_list_of_strings = data['r'] processed_r_list = [] for s in r_list_of_strings: if not isinstance(s, str): # 文字列でない場合はスキップするか、適切なエラー処理 continue try: # 各文字列をスペースで分割し、floatのリストに変換 processed_r_list.append([float(x) for x in s.split()]) except ValueError: # 変換できない場合は元の文字列を保持 processed_r_list.append(s.strip()) new_data[comment_key] = processed_r_list # この要素は変換済みなので、これ以上掘り下げずに返す return new_data # 1. @name, #text, @type が同じレベルにある場合（INCARパラメータなど） if '@name' in data and '#text' in data: name = data['@name'] text_value = data['#text'] param_type = data.get('@type') if name and text_value is not None: if param_type == 'int': try: new_data[name] = int(text_value) except ValueError: new_data[name] = text_value elif param_type == 'logical': new_data[name] = True if str(text_value).upper() == 'T' else False elif param_type == 'string': new_data[name] = str(text_value).strip() elif param_type is None and isinstance(text_value, str): try: new_data[name] = float(text_value) except ValueError: new_data[name] = text_value.strip() else: new_data[name] = text_value return new_data # 変換が完了したので、再帰を終了 # 2. @name と 'v' が同階層にある場合（basis, positionsなど） # そして 'v' の内容がリスト形式の文字列の場合 if '@name' in data and 'v' in data and isinstance(data['v'], list): name = data['@name'] list_of_strings = data['v'] processed_list = [] for s in list_of_strings: if not isinstance(s, str): # ここで型チェックを追加 continue try: # 各文字列をスペースで分割し、floatのリストに変換 processed_list.append([float(x) for x in s.split()]) except ValueError: # 変換できない場合は元の文字列を保持 processed_list.append(s.strip()) new_data[name] = processed_list # この要素は変換済みなので、これ以上掘り下げずに返す return new_data # 3. 'v' が辞書形式で、@name と #text を持つ場合 (例: RWIGS) if 'v' in data and isinstance(data['v'], dict) and '@name' in data['v'] and '#text' in data['v']: name = data['v']['@name'] text_value = data['v']['#text'] try: # 数値のリストに変換 new_data[name] = [float(x) for x in text_value.split()] except ValueError: new_data[name] = text_value.strip() # この要素は変換済みなので、これ以上掘り下げずに返す # del data['v'] # 元の辞書を変更しないためここでは削除しない # このパターンは、再帰処理の前に処理されるべきかもしれないが、 # 'i' や 'v' が辞書の直接の子である場合に再帰的に処理されるようにする # 4. 'i' キーの下にリストとして要素がある場合 (例: incarの'i') if 'i' in data and isinstance(data['i'], list): processed_i = {} for item in data['i']: result = recursive_type_conversion(item) if isinstance(result, dict): processed_i.update(result) new_data.update(processed_i) # 'i' 以外の残りの兄弟要素を再帰的に処理 for key, value in data.items(): if key not in ['@name', '#text', '@type', 'i', 'v', '@comment', 'r']: # 新しいキーを追加 new_data[key] = recursive_type_conversion(value) return new_data # 'i' が処理されたらここで戻る # 5. 'i' キーの下に単一の辞書として要素がある場合 (例: volume) if 'i' in data and isinstance(data['i'], dict): # 'i' の中の単一の辞書を再帰的に処理 result = recursive_type_conversion(data['i']) if isinstance(result, dict): new_data.update(result) # 'i' 以外の残りの兄弟要素を再帰的に処理 for key, value in data.items(): if key not in ['@name', '#text', '@type', 'i', 'v', '@comment', 'r']: # 新しいキーを追加 new_data[key] = recursive_type_conversion(value) return new_data # 6. 上記以外の一般的な辞書キーを再帰的に処理 for key, value in data.items(): result = recursive_type_conversion(value) # '@name' と '#text' のパターンで変換された結果を直接追加 if isinstance(result, dict) and len(result) == 1 and list(result.keys())[0] == key: # このケースは、辞書のキーがすでに '@name' で置き換えられている場合 new_data[key] = result[key] else: # それ以外は通常のキーとして追加 new_data[key] = result return new_data elif isinstance(data, list): # リストの各要素を再帰的に処理 new_list = [] for item in data: result = recursive_type_conversion(item) # 'v' や 'r' のリストがすでに変換されている場合はそのまま追加 if isinstance(result, list) and all(isinstance(elem, list) for elem in result): new_list.extend(result) elif isinstance(result, dict) and len(result) == 1: # '@name' と '#text' / '@comment' と 'r' の変換で生成された単一要素辞書の場合、値を直接追加 new_list.append(list(result.values())[0]) else: new_list.append(result) return new_list else: # 辞書でもリストでもない場合はそのまま返す return data def parse_vasprun_to_dict(vasprun_filepath): """ VASPのvasprun.xmlファイルを読み込み、辞書型に変換して返します。 Args: vasprun_filepath (str): vasprun.xmlファイルのパス Returns: dict: vasprun.xmlから読み込まれたデータを辞書型にしたもの エラーが発生した場合はNoneを返します。 """ if not os.path.exists(vasprun_filepath): print(f"エラー: ファイルが見つかりません - {vasprun_filepath}") return None path = Path(vasprun_file) raw_xml = path.read_text(encoding='utf-8') parsed = xmltodict.parse(raw_xml) d = recursive_type_conversion(parsed) print(d) exit() vasprun = Vasprun(vasprun_filepath) # vasprun.incar["ALGO"] = str(vasprun.incar["ALGO"]) vasprun_dict = vasprun.as_dict() return vasprun_dict if __name__ == "__main__": vasprun_data = parse_vasprun_to_dict(vasprun_file) if vasprun_data: print("vasprun.xmlのデータ（辞書型）:") # 辞書の内容が大きいため、一部を表示するか、整形して表示する # ここではjson.dumpsを使って整形して表示します。 # indent=2 で見やすくインデントされます。 print(json.dumps(vasprun_data, indent=2)) # 例: エネルギー情報を取得して表示 # vasprun.xmlの構造によってキーは異なります。 # この例ではダミーファイルなので、実際のVASPの出力とは異なります。 # 実際のデータにアクセスするには、辞書の構造を調べる必要があります。 # print(f"\n最終エネルギー: {vasprun_data['final_energy']}") # 実際のvasprun.xmlから取得する例 else: print("vasprun.xmlの読み込みに失敗しました。")