如何在HDF5数据集中存储字典

Question

我有一本字典，其中键是datetime对象，值是整数元组：>>> d.items()[0](datetime.datetime(2012, 4, 5, 23, 30), (14, 1014, 6, 3, 0))我想将其存储在HDF5数据集中，但是如果我尝试仅转储字典h5py会引发错误：TypeError：对象dtype dtype（'object'）没有等效的本机HDF5什么是转换此词典以便将其存储在HDF5数据集中的“最佳”方法？具体来说，我不想只是将字典转储为numpy数组，因为这会使基于datetime查询的数据检索变得复杂。

Answer 1

我发现了两种方法：

I）将datetime对象转换为字符串并将其用作数据集名称

h = h5py.File('myfile.hdf5')

for k, v in d.items():

    h.create_dataset(k.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ'), data=np.array(v, dtype=np.int8))

通过查询键字符串（数据集名称）可以访问数据的位置。例如：

for ds in h.keys():

    if '2012-04' in ds:

        print(h[ds].value)

II）将日期时间对象转换为数据集子组

h = h5py.File('myfile.hdf5')

for k, v in d.items():

    h.create_dataset(k.strftime('%Y/%m/%d/%H:%M'), data=np.array(v, dtype=np.int8))

注意strftime字符串中的正斜杠，它将在HDF文件中创建适当的子组。可以像一样直接访问数据，也可以通过h['2012']['04']['05']['23:30'].value提供的h5py迭代器进行迭代，甚至可以通过以下方式使用自定义函数来访问数据：visititems()

为简单起见，我选择第一个选项。

Answer 2

这个问题与更一般的问题有关，即能够以HDF5格式存储任何类型的字典。首先，将字典转换为字符串。然后，要恢复字典，请ast通过使用import ast命令来使用该库。以下代码给出了一个示例。

>>> d = {1:"a",2:"b"}

>>> s = str(d)

>>> s

"{1: 'a', 2: 'b'}"

>>> ast.literal_eval(s)

{1: 'a', 2: 'b'}

>>> type(ast.literal_eval(s))

<type 'dict'>