用途：RDKit 是化学信息学工具包，提供 Python API 用于分子分析与操作，适合药物发现、计算化学和化学信息学研究中的结构处理与筛选任务。
主要能力：可从 SMILES、MOL 文件、MOL 块和 InChI 读写分子，并用 Supplier/Writer 批量处理 SDF、SMI 及压缩文件，MOL 读取失败返回 None 需先检查。解析时默认自动校验（价态、芳香性、手性等 13 步），也可关闭或手动调用 Chem.SanitizeMol，并可用 DetectChemistryProblems 检测问题。描述符包括分子量、精确分子量、LogP、TPSA、氢键供受体数、可旋转键数、芳香环数，可一次计算全部描述符，并据此检查 Lipinski 五规则。指纹支持 RDKit 拓扑指纹、Morgan（类 ECFP）、MACCS、原子对、拓扑扭转等，配合 DataStructs 计算 Tanimoto、Dice、余弦相似度，可做相似性筛选与 Butina 聚类。用 SMARTS 做子结构匹配，支持 HasSubstructMatch、GetSubstructMatches 及常见官能团模式。可定义 SMARTS 反应（reactants >> products）并应用、生成反应指纹。支持 Compute2DCoords 生成 2D 坐标，ETKDG 嵌入 3D 构象、UFF/MMFF94 优化、RMSD 与分子对齐。可视化可输出图片、网格图、高亮子结构，并支持 Jupyter 内联显示与指纹位展示。另有加/去氢、Kekulize、子结构替换、去电荷、分子哈希、随机 SMILES、药效团特征等能力。
必要用法：安装与版本信息、依赖说明在给定资料中暂未提供；示例为 from rdkit import Chem、Chem.MolFromSmiles 等 Python 调用。
适用场景：药物相似性分析、相似性筛选、子结构过滤、构象生成与分子绘图等。
限制：MolFrom* 失败返回 None，处理前必须判空；非法价态或芳香环会导致异常；立体化学或自由基需显式处理；资料未涉及收费、平台支持、性能指标或官方文档细节。