该函数遍历图中所有分子，查找每个分子的直接连接邻居，并用DFS算法为每个邻居找到从该分子到邻居的最路径，当前分子和邻居分子直接相连的路径除外，给我详细准确的python代码

为了遍历图中的分子并使用深度优先搜索(DFS)算法找出每个分子与其邻居之间的最短路径，我们需要首先创建一个表示图的数据结构。这里假设我们有一个邻接矩阵或邻接列表来存储分子间的连接。以下是使用Python的示例代码：

from collections import defaultdict

# 定义一个邻接列表表示图，这里的例子仅用于演示，实际应用需替换为合适的图数据结构
graph = defaultdict(list)
# 图的节点和它们之间的连接，例如：
# graph['molecule1'] = ['molecule2', 'molecule4']
# graph['molecule2'] = ['molecule1', 'molecule3']
# ...

def dfs(graph, start_node, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    
    visited.add(start_node)
    for neighbor in graph[start_node]:
        if neighbor not in visited:
            # 排除直接连接的邻居（如果有的话），这里可以添加额外条件，如路径长度大于1
            if len(get_path_length(start_node, neighbor)) > 1:
                shortest_path = dfs(graph, neighbor, visited)
                print(f"From {start_node} to {neighbor}: {shortest_path}")
                
    return visited

def get_path_length(node1, node2):
    # 实现计算两个节点间路径长度的函数，这取决于具体的图结构
    # 这里仅做占位，需要根据实际情况填充，比如用字典存储距离
    path = ...  # 从node1到node2的实际路径
    return len(path)

# 选择一个起始分子开始遍历
start_molecule = 'molecule1'
visited = dfs(graph, start_molecule)