이제 겨우 Blast의 결과를 가져오는데 성공했습니다.

안녕하세요?

 

지난번 포스팅에서 너무 느린것이 문제라는 것을 언급했었는데, 이번에는 방식을 바꾸어서 blast의 웹페이지에서 결과를 가지고 오는 방식으로 바꾸도록 했습니다. 굳이 비교하자면 수냉식 엔진이 편리할 것 같아서 사용하고자 했는데, 무게가 너무 무거운 문제가 있어서 공냉식 엔진으로 바꾸었다고 해야 할까요? 이런 차이가 있습니다만, 아무튼 제 기준에는 여전히 느리지만, 그래도 이전에 비해서는 매우 빨라진 방식으로 blast 결과를 가지고 올 수 있게 되었습니다.

 

 

가장 먼저 가지고 와야 하는 것으로는 먼저 requests라는 모듈을 가지고 오는 것이고, 그 다음으로 결과를 읽어서 사람 눈으로 보기 편하게 만들기 위해서 io에서 StringIO라는 모듈을 가지고 오기로 했습니다.

 

사실 이렇게 코드를 하나하나 올리는 것이 중요한 것이 아니라, 이제는 진짜로 Chat GPT를 어떻게 이용하느냐가 더 중요해 졌다는 생각이 듭니다. 옛날 같으면 이런 코드를 만들기 위해서 Stack over flow와 같은 곳을 수십번은 넘게 드나들면서 몇 일이 걸릴 작업을 챗 GPT하나만 있으면 간단하게 하루 안에 결과를 만들 수 있도록 해줍니다.

 

이 코드는 별거 아니라면 아닌데, 일단 Blast 웹에서 결과를 가지고 오기 위한 코드라고 볼 수 있습니다. 일단 이렇게 생성형 AI의 힘을 빌려서 아주 간단하게 코드를 얻어 오는 데는 성공했습니다.

 

아까 코드에서 시퀀스 정보를 Blast에 넣어주었다면, 이제 결과를 가지고 올 차례라고 할 수 있습니다. 일단 이 코드 역시 chat GPT에서 생성한 것은 맞는데, 문제는 이걸 뭐라고 해야 할까요? 그냥 문의한다고 해서 언제나 100% 원하는 답을 주는 것이 아니기는 하기에, 이 답이 온 것을 요리저리 가공하는 능력도 필요하다는 생각이 듭니다.

 

 

아무튼 다음으로는 이 블라스트에서 가지고 온 결과를 필터링해서 어떻게 해서건 결과를 가지고 와서, 그 다음이 인상적인데 NCBIXML을 이용해서 홈페이지의 결과를 읽어서 사람이 보기 편하게 바꾸어 주도록 하는 것 입니다.

 

 

그리고 나서 일단 화면에 표시하기 위해서 위 스크린샷과 같이 메서드를 만들어 주도록 합니다. 이렇게 해서 대략적인 배우는 다 모였다고 해야 할까요?

 

 

그리고 나서 main이라는 메서드를 만들어 주어서, 위 모두 한꺼번에 움직일 수 있도록 만들어 주도록 합니다. 이런 작업을 하기 위해서 일련의 작업이 이어질 수 있도록 만들어 주도록 합니다.

 

 

이렇게 해서 원하는 식으로 결과를 파이참 내에서 출력은 할 수 있게 되었습니다. 이제 남은 것이 있다고 하면 이걸 어떻게 해서 txt파일로 써서 원하는 식으로 출력할 수 있느냐 하는 것과, 지금은 query에 들어간 시퀀스가 하나 뿐이지만, 여러개가 들어가면 어떻게 될 것인가에 대해서 한번 이야기를 할 수 있어야 합니다. 이를 위한 작업은 하나하나 준비해서 차근차근 진행해 보아야 할듯 합니다.