用途：面向药物发现与药物化学研究，按名称、结构或性质检索化合物，查询靶点、生物活性（IC50、Ki、EC50 等）、已批准药物及其作用机制与适应症，进行相似性或子结构搜索、靶点—配体关系探索、化学信息学与成药性分析。
主要能力：分子端点支持按 ChEMBL ID 或名称检索、按分子性质（如 mw_freebase、alogp）过滤；靶点端点可按类型与名称筛选；活性端点可按 target_chembl_id、standard_type、standard_value、standard_units 等过滤；相似性搜索以 smiles 与 similarity 阈值查询；子结构搜索以 smiles 匹配；药物、机制与适应症端点分别提供药物信息、作用机制和适应症；结果可转为 pandas DataFrame 分析。
使用方式：需安装 Python 客户端，命令为 uv pip install chembl_webresource_client。通过 from chembl_webresource_client.new_client import new_client 后访问 molecule、target、activity、drug、similarity、substructure、mechanism、drug_indication 等端点。支持 Django 风格过滤操作符（__exact、__icontains、__gt、__gte、__lt、__lte、__range、__in、__isnull 等）。查询为惰性求值，需转 list 或迭代触发；结果自动分页，可逐条遍历。客户端默认缓存 24 小时，可通过 Settings 调整 CACHING 与 CACHE_EXPIRE。
适用场景：靶点抑制剂筛选（如按 EGFR 靶点与 IC50 阈值找化合物）、已知药物的机制与活性调研、构效关系研究、药物重定位探索、虚拟筛选（按分子量、LogP、氢键供受体等性质范围过滤）、激酶抑制剂查找、结果导出至 DataFrame 统计分析。
限制：数据虽经人工校订，仍可能存在不一致，应检查活动记录中的 data_validity_comment 字段并留意 potential_duplicate 标记；生物活性值使用标准单位（nM、uM 等），pchembl_value 为归一化活性（-log 尺度），需查看 standard_type 以理解测量类型；应遵守 ChEMBL 合理使用政策，利用缓存减少重复请求，大数据集考虑批量下载，避免高频连续请求；结构格式以 SMILES 为主，也可用 InChI key 及 image 端点生成 SVG。详细 API 与示例可参考官方 API 文档、Python 客户端 GitHub 仓库、接口文档与示例 notebook。是否收费、价格等信息暂未提供。