h5py 必知--String存储
1. h5py 文件介绍
一个h5py文件是 “dataset” 和 “group” 二合一的容器。
1. dataset : 类似数组组织的数据的集合,像 numpy 数组一样工作
2. group : 包含了其它 dataset 和 其它 group ,像字典一样工作
看下图:
通过上图,我们可以知道 h5py 文件就像是文件夹一样,里面很放文件还有文件夹,主文件夹以 ‘/’ 开始,这又像Linux的树形结构。知道这些我们就可以开始向 h5py 文件读取或者写入了。
2. 写入数据
根据上面的了解,我们开始创建一个h5py文件并写入数据:
import h5py"""create_dataset : 新建 datasetcreate_group : 新建 group
"""x = np.arange(100)with h5py.File('test.h5','w') as f:f.create_dataset('test_numpy',data=x)subgroup = f.create_group('subgroup')subgroup.create_dataset('test_numpy',data=x)subsub = subgroup.create_group('subsub')subsub.create_dataset('test_numpy',data=x)
代码讲解:以上面的结构图进行讲解,我们以写的模式新建了一个 test.h5 的 h5py 文件,然后我们新建了一个文件叫 test_numpy 并写入了预先准备好的 numpy array .接着新建一个文件夹叫 subgroup 并在里面也新建同样的 test_numpy 文件,又在里面新建了一个叫 subsub 的文件夹 ….
可以发现这真的就跟我们平时操作文件夹没有什么区别。
3. 读取数据
"""keys() : 获取本文件夹下所有的文件及文件夹的名字f['key_name'] : 获取对应的对象
"""
def read_data(filename):with h5py.File(filename,'r') as f:def print_name(name):print(name)f.visit(print_name)print('---------------------------------------')subgroup = f['subgroup'] print(subgroup.keys())print('---------------------------------------')dset = f['test_numpy']print(dset)print(dset.name)print(dset.shape)print(dset.dtype)print(dset[:])print('---------------------------------------')read_data('test.h5')
输出结果:
跟我们预期的一样,主文件 / 下有 subgroup 和 test_numpy 而 /subgroup 下又有两个对象,对应的就是我们上面新建的。dataset 的使用也确实跟 numpy 数组相似。总之,你可以像使用 numpy 数组一样使用 dataset ,使用 字典 一样使用 group 。
4. 总结
前面说了 dataset 是类 numpy array 所以,你能写进的数据 只能只能只能 是数组,如果你想存入其他的数据,参考下面的实现。
4.1 如何存储字符串
确定存储的数据类型,python3 vlen = str ,python 2 vlen=unicode。
新建数据库后,明确数组的维度,传入类型,再赋值。
dt = h5py.special_dtype(vlen=str)
data = np.array([['123'],['456']])
with h5py.File('testdict.h5','w') as f:ds = f.create_dataset('test_dict', data.shape , dtype=dt)ds[:] = data
4.2 如何存储ASCII
跟上面类似
dt = h5py.special_dtype(vlen=bytes)
最后献上 h5py文档。
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