因为在WoLF PSORT官网中一次提交的数据大小最多200kb,那 我可以试着将原来几万kb大小的AA序列的大文件分为（我试了一下，一个大小为“17639Kb"的文件，我将它分为以3000个AA序列为一组的一些小文件，总共分成了106个小文件，我将其中一个小文件导入官网中，发现可以得到结果，然后我又将它分为以4000个AA序列为一组的一些小文件，总共分成了80个小文件，我将其中一个小文件导入官网中，发现超出了200kb)

所以根据估算，这个网站差不多最多可以处理3000~4000个AA序列（个人认为，已经很好了）

若是一定要批量处理大量的AA序列，可以尝试运用爬虫：
（一个思路，其中结果页面的url无法获得）

import requests
import os
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup

def split_gene_file(source_file, output_folder, genes_per_file):
    df = pd.read_csv(source_file, sep='\t')
    num_files = len(df) // genes_per_file + 1
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)

    for i in range(num_files):
        start = i * genes_per_file
        end = start + genes_per_file
        df_subset = df.iloc[start:end]
        output_file = f"{output_folder}/gene_file_{i + 1}.csv"
        df_subset.to_csv(output_file, index=False)

split_gene_file("D:\yuceji\Lindera_aggregata.gene.pep", "gene1", 4000)
files = os.listdir("D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\爬虫\gene1")


base_url = "https://wolfpsort.hgc.jp/"
new_url = []
for i in range(len(files)):
    with open(f"D:\python\PycharmProjects\pythonProject1\爬虫\gene1\gene_file_{i + 1}.csv", "r") as f:
        aa_sequence = f.read()

    # 构建WoLFPSORT请求的数据
    data = {
        "seq": aa_sequence
    }

    # 发送POST请求到WoLFPSORT官网
    response = requests.post(base_url, data=data)

    print(response.status_code)
    print(response.text)
    
    # 检查请求是否成功
    if response.status_code == 200:
        # 解析结果页面的URL
        soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
        result_links = soup.find_all("a", href=True)
        print(result_links)

        result_url = None
        # 遍历所有的链接
        for link in result_links:
            href = link.get("href", "")

            # 判断链接是否包含 "results"
            if "results" in href:
                result_url = base_url + href
                break

        if result_url:
            print(result_url)
            new_url.append(result_url)
        else:
            print("无法找到亚细胞定位结果页面的URL")


for i in range(len(new_url)):
    # url = "https://wolfpsort.hgc.jp/results/pLAcbca22a5a0ccf7d913a9fc0fb140c3f4.html"
    r = requests.get(new_url[i])
    print(r.status_code)
    # print(r.encoding)
    text = r.text
    # print(text)
    lines = text.split("<BR>")
    AA_ID_list = []
    yaxibao_list = []
    for i in lines:
        if "details" in i:
            AA_ID = i.split("<A")[0].strip().split()[-1]
            yaxibao = i.split("details")[1].strip().split()[1][:-1]
            AA_ID_list.append(AA_ID)
            yaxibao_list.append(yaxibao)
    with open(f"yaxiba{i}o.csv", "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("AA_ID, yaxibao\n")  # 写入列名
        for j in range(len(AA_ID_list)):
            f.write(f"{AA_ID_list[j]}, {yaxibao_list[j]}\n")

这个爬虫代码中返回的url并不是我要的那种，例如：https://wolfpsort.hgc.jp/results/pLA2dbb41dafad4afb342b5000abcb263b1.html
而是：（如图所示）

我点进这个链接是这样的：

我也不知道为什么，只能等我再学学爬虫，希望之后能解决这个问题吧！（当然也希望有大佬能帮忙指教一下）

我还看了看结果页面的源代码（HTML语言）：

怎么说呢，既然我不能爬取到结果页面的url,那我只能将结果页面url的获得的步骤放在官网中实现，而后面的结果整理则用代码实现。