用途：RDKit 是化学信息学库，提供 Python API 进行分子分析与操作，适用于药物发现、计算化学和化学信息学研究。
主要能力：支持从 SMILES、MOL 文件、MOL 块、InChI 读取分子，并输出规范 SMILES、MOL 块、InChI；支持 SDF/SMILES 批量读写、gzip 流式读取和多线程处理。解析时自动执行价键检查、芳香性感知和手性赋值等 13 步净化，也可关闭或手动净化，并用 DetectChemistryProblems 检测问题。可访问原子、键、环信息、手性中心和 Murcko 骨架，计算分子量、LogP、TPSA、氢键供受体、可旋转键等描述符，并批量计算全部描述符。支持 RDKit、Morgan、MACCS、原子对、拓扑扭转等指纹，计算 Tanimoto、Dice、Cosine 相似度，并用 Butina 聚类。支持 SMARTS 子结构匹配、化学反应 SMARTS 与产物生成、2D 坐标生成、ETKDG 3D 构象生成与 UFF/MMFF 优化、分子对齐和 RMSD 计算。可视化支持单分子与网格图、子结构高亮、自定义绘图选项和 Jupyter 内联显示。还支持加/删氢、Kekulize、子结构替换、电荷中和、分子哈希、随机 SMILES 和药效团特征提取。
使用方式：通过 pip 安装 RDKit 后，在 Python 中导入 rdkit 模块，按需调用 Chem、Descriptors、AllChem、DataStructs、Draw 等子模块。MolFrom* 函数失败时返回 None，处理前需检查。
适用场景：药物相似性分析、相似性筛选、子结构检索、分子聚类、构象生成与可视化等。
限制：资料未提供具体安装命令、版本要求、收费与平台信息；部分功能如 Avalon 指纹标注为“if available”。