f=open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/hORFeome_V8.1.fasta','r+') f_out=open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/out.CSV','w+') global codon_counts codon_counts = {} # DNA序列 lines=f.readlines() if lines[0]=='>': pass else: dna_sequence = lines # 将序列分割成三个一组的密码子 codons = [dna_sequence[i:i+3] for i in range(0, len(dna_sequence), 3)] # 统计每个密码子出现的次数 for codon in codons: if codon in codon_counts: codon_counts[codon] += 1 else: codon_counts[codon] = 1 # 计算每个密码子的使用频率 total_codons = len(codons) codon_frequencies = {} for codon in codon_counts: codon_frequencies[codon] = codon_counts[codon] / total_codons # 输出结果 f.write(codon_frequencies)优化这段代码

时间: 2024-03-24 18:36:46 浏览: 28
Sure, I can help you optimize the code. Here are some suggestions: 1. Use "with open" to handle file I/O instead of "open" and "close". This ensures that the file is properly closed even if an exception is raised. 2. Use a dictionary comprehension to count the occurrences of each codon. 3. Use a generator expression to calculate the total number of codons. 4. Use the csv module to write the results to the output file. Here's the optimized code: ```python import csv codon_counts = {} with open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/hORFeome_V8.1.fasta', 'r') as f: dna_sequence = f.read().replace('\n', '') # count the occurrences of each codon codon_counts = {dna_sequence[i:i+3]: codon_counts.get(dna_sequence[i:i+3], 0) + 1 for i in range(0, len(dna_sequence), 3)} # calculate the total number of codons total_codons = sum(codon_counts.values()) codon_frequencies = {} for codon in codon_counts: codon_frequencies[codon] = codon_counts[codon] / total_codons # write the results to the output file with open('D:/QLNU/writing/homework/BI/2022-2023第二学期作业/20230607/out.CSV', 'w', newline='') as f_out: writer = csv.writer(f_out) writer.writerow(['Codon', 'Frequency']) for codon in codon_frequencies: writer.writerow([codon, codon_frequencies[codon]]) ``` This code reads in the DNA sequence from the input file, counts the occurrences of each codon using a dictionary comprehension, calculates the total number of codons using a generator expression, calculates the frequency of each codon, and writes the results to the output file using the csv module.

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