如何用python脚本计算vasp

要用Python脚本计算VASP，可以利用现有的Python库如ASE (Atomic Simulation Environment)、Pymatgen和Vaspkit等，来辅助进行VASP计算的设置、提交和结果解析。具体步骤包括设置计算参数、生成输入文件、提交计算任务、解析计算结果等。其中，Pymatgen 是一个非常强大的工具包，它提供了丰富的VASP相关功能，可以帮助用户方便地进行VASP计算。

一、安装所需的Python库

在开始之前，确保安装了所需的Python库。可以使用 pip 来安装这些库：

pip install ase pymatgen vaspkit

二、设置计算参数

1、使用Pymatgen创建结构文件

Pymatgen 提供了丰富的结构生成工具，可以从CIF文件、POSCAR文件或者直接使用Pymatgen提供的结构库生成结构。例如，生成一个简单的金刚石结构：

from pymatgen.core import Structure, Lattice
创建金刚石结构
lattice = Lattice.cubic(3.57)  # 晶胞参数
structure = Structure(lattice, ["C", "C"], [[0, 0, 0], [0.25, 0.25, 0.25]])
将结构保存为POSCAR文件
structure.to(fmt="poscar", filename="POSCAR")

2、生成INCAR文件

INCAR文件包含了VASP计算的控制参数，可以使用Pymatgen来生成：

from pymatgen.io.vasp.sets import DictSet
创建INCAR参数字典
incar_params = {
    "PREC": "Accurate",
    "ENCUT": 520,
    "EDIFF": 1e-5,
    "ISMEAR": 0,
    "SIGMA": 0.05,
    "IBRION": 2,
    "NSW": 50,
    "ISIF": 3,
    "NELM": 100,
}
生成INCAR文件
incar = DictSet(structure, config_dict=incar_params)
incar.write_input(".")

三、生成KPOINTS文件

KPOINTS文件定义了k点网格，可以手动生成或者使用Pymatgen自动生成：

from pymatgen.io.vasp.inputs import Kpoints
自动生成KPOINTS文件，使用4x4x4的k点网格
kpoints = Kpoints.automatic_density(structure, 1000)
kpoints.write_file("KPOINTS")

四、提交VASP计算任务

一般来说，VASP计算任务需要提交到计算集群上运行，可以使用Python脚本自动生成提交脚本并提交任务。例如，生成一个SLURM作业提交脚本：

submit_script = """#!/bin/bash
#SBATCH --job-name=vasp_run
#SBATCH --output=vasp_run.out
#SBATCH --error=vasp_run.err
#SBATCH --partition=compute
#SBATCH --nodes=1
#SBATCH --ntasks-per-node=24
#SBATCH --time=24:00:00
module load vasp
srun vasp_std > vasp.log
"""
with open("submit.sh", "w") as file:
    file.write(submit_script)
提交任务
import os
os.system("sbatch submit.sh")

五、解析计算结果

VASP计算完成后，可以使用Pymatgen解析计算结果，例如提取总能量、费米能级等信息：

from pymatgen.io.vasp.outputs import Outcar, Vasprun
解析OUTCAR文件，提取总能量
outcar = Outcar("OUTCAR")
total_energy = outcar.final_energy
print(f"Total Energy: {total_energy} eV")
解析vasprun.xml文件，提取费米能级
vasprun = Vasprun("vasprun.xml")
fermi_level = vasprun.eigenvalue_band_properties[2]
print(f"Fermi Level: {fermi_level} eV")

六、优化结构和计算能带结构

1、进行结构优化

为了获得最稳定的结构，通常需要进行结构优化。可以通过修改INCAR文件中的参数来进行结构优化计算：

incar_params.update({
    "ISIF": 3,
    "IBRION": 2,
    "NSW": 100,
})
生成新的INCAR文件
incar = DictSet(structure, config_dict=incar_params)
incar.write_input(".")

提交优化计算任务，等待计算完成后，解析优化后的结构：

# 解析优化后的结构
from pymatgen.io.vasp.outputs import Poscar
optimized_structure = Poscar.from_file("CONTCAR").structure
optimized_structure.to(fmt="poscar", filename="OPTIMIZED_POSCAR")

2、计算能带结构

能带结构计算需要在高对称k点路径上进行，可以使用Pymatgen来生成KPOINTS文件：

from pymatgen.symmetry.bandstructure import HighSymmKpath
生成高对称k点路径
kpath = HighSymmKpath(optimized_structure)
kpoints = Kpoints.automatic_linemode(20, kpath)
kpoints.write_file("KPOINTS")
修改INCAR文件参数
incar_params.update({
    "ICHARG": 11,
    "ISMEAR": 0,
    "SIGMA": 0.05,
})
生成新的INCAR文件
incar = DictSet(optimized_structure, config_dict=incar_params)
incar.write_input(".")

提交能带结构计算任务，等待计算完成后，解析能带结构：

from pymatgen.electronic_structure.plotter import BSPlotter
from pymatgen.electronic_structure.bandstructure import BandStructureSymmLine
解析能带结构
band_structure = BandStructureSymmLine.from_file("vasprun.xml", line_mode=True)
绘制能带结构图
plotter = BSPlotter(band_structure)
plotter.get_plot().show()