python檔案批處理小程式
因為實驗上有些資料要統計，所以需要用程式來過濾下資料，python懂一點點，喜歡它的簡潔。這裡用python將資料夾內的檔案資訊彙總到一個txt檔案。
下面是一個XRD實驗資料的尋峰報告，我想找40,58,和73左右的峰，記錄它的具體角度和峰的半高寬。
Peak Search Report (13 Peaks, Max P/N = 56.8) [2018A1.mdi] DX-2700 SSC 40kV/30mA Slit:1deg&1deg&.2mm Monochromator: ON Ts-Td PEAK: 19-pts/Parabolic Filter, Threshold=3.0, Cutoff=0.1%, BG=3/1.0, Peak-Top=Summit 2-Theta d(A) BG Height I% Area I% FWHM 22.960 3.8703 24 35 0.3 523 0.4 0.254 27.377 3.2550 19 66 0.5 795 0.5 0.205 29.359 3.0397 16 272 2.1 5633 3.8 0.352 35.939 2.4968 15 55 0.4 971 0.7 0.300 39.398 2.2852 17 51 0.4 1190 0.8 0.397 40.280 2.2371 33 3027 23.4 31278 21.0 0.176 43.159 2.0943 23 40 0.3 793 0.5 0.337 44.823 2.0204 20 50 0.4 714 0.5 0.243 47.481 1.9133 21 53 0.4 1058 0.7 0.339 48.581 1.8725 10 46 0.4 1196 0.8 0.442 58.240 1.5829 59 12956 100.0 148649 100.0 0.195 73.160 1.2925 37 4525 34.9 53756 36.2 0.202 86.962 1.1194 9 283 2.2 3832 2.6 0.230
import os rootDir="D:\XRD" desc="D:\Result.txt" list=os.listdir(rootDir)#返回資料夾下所有檔案（包括資料夾） with open(desc,'w') as f:#寫入txt用 for i in range(0,len(list)):#對資料夾下檔案遍歷 path = os.path.join(rootDir,list[i]) if os.path.isfile(path): with open(path) as file:#讀入 orgin=file.readlines() for line0 in orgin[1:2]:#只需要第二行的檔名 ll=line0.split() f.write(ll[0]+"\t") for line in orgin[4:]:#從第5行開始讀起 l=line.split() #尋找需要的資料，先找到行，需要的資料為行首和行尾 if eval(l[0])>40 and eval(l[0])<41: f.write(l[0]+"\t"+l[-1]+"\t") if eval(l[0])>58 and eval(l[0])<59: f.write(l[0]+"\t"+l[-1]+"\t") if eval(l[0])>73 and eval(l[0])<74: f.write(l[0]+"\t"+l[-1]+"\n")
以上就是一個簡單小程式，我在資料夾裡放了2個檔案，輸出Result.txt檔案內容為：
[2018A1.mdi] 40.280 0.176 58.240 0.195 73.160 0.202
[2018A2.mdi] 40.238 0.169 58.201 0.138 73.122 0.201可以看到每個檔案過濾後的資料對應這裡的一行，分別是title和3個峰的出峰角度及半高寬。
然後使用Result.txt檔案去計算每個編號樣品的位錯密度。位錯密度公式如下：
具體過程是根據角度和波長確定每個峰的x，y由角度，波長和峰的半高寬決定，然後將每個峰的(x,y)做線性擬合，得到斜率e，代入公式計算位錯密度，b為測量材料的原子直徑。
具體程式碼如下：
#計算位錯密度，公式為14.4*e^2/b^2
#線性擬合，使用最小二乘法，返回斜率，截距和相關係數
import math
def linefit(x,y):
N=len(x)
sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0
for i in range(0,N):
sx+=x[i]
sy+=y[i]
sxx+=x[i]*x[i]
syy+=y[i]*y[i]
sxy+=x[i]*y[i]
a=(sx*sy/N-sxy)/(sx*sx/N-sxx)
b=(sy-a*sx)/N
r=abs(sy*sx/N-sxy)/math.sqrt((sxx-sx*sx/N)*(syy-sy*sy/N))
return a,b,r
#最後的位錯密度，e為擬合直線的斜率
def finalResult(e):
b=2*0.136
return 14.4*e*e/(b*b)
#為了計算斜率，需要x和y，這是由角度和波長得到的x
def processX(two_theta,wave_length):
return 2*math.sin(math.radians(two_theta/2))/wave_length
#同理，這是y
def processY(width_of_half_height,two_theta,wave_length):
return math.radians(width_of_half_height)*math.cos(math.radians(two_theta/2))/wave_length
#資料存放點
desc="D:\z_density.txt"
#射線波長
waveLength=0.154056
with open(desc,'w') as f:
with open('Result.txt') as file:
for line in file.readlines():
x=[]
y=[]
l=line.split()
f.write(l[0]+"\t")#先寫入編號
#將計算後的x，y放入列表，並進行線性擬合得到斜率
x.append(processX(eval(l[1]),waveLength))
x.append(processX(eval(l[3]),waveLength))
x.append(processX(eval(l[5]),waveLength))
y.append(processY(eval(l[2]),eval(l[1]),waveLength))
y.append(processY(eval(l[4]),eval(l[3]),waveLength))
y.append(processY(eval(l[6]),eval(l[5]),waveLength))
a,b,r=linefit(x,y)
#使用單位nm，轉換回m的單位要乘以10的18次方
density=finalResult(a)*1E+18
#寫入位錯密度
f.write(str(density)+"\n")
最後，得到的位錯密度檔案內容為：
編號 位錯密度
[2018A1.mdi] 1386151205110.5142
[2018A2.mdi] 111718313508.58234
[2018A3.mdi] 4623375723130.143
[2018A4.mdi] 22286033082527.773
[2018B1.mdi] 194927802961905.56
[2018B2.mdi] 22155708900789.54
[2018B3.mdi] 68374811398775.93
[2018B4.mdi] 29311136297733.98
[2018C1.mdi] 125565352997.59462
[2018C2.mdi] 378237882585478.9
[2018C3.mdi] 133568439204055.64
[2018C4.mdi] 83169390213349.94
[2018D1.mdi] 629583022144958.8
[2018D2.mdi] 543660684253195.6
[2018D3.mdi] 45374460337589.57
[2018D4.mdi] 11007725612980.53
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