我正在尝试将常规python对象（其中几个键/值对）写入hdf5文件。我使用h5py 2.7.0和python 3.5.2.3。
现在，我正在尝试将一个对象完整写入数据集：
#...read dataset, store one data object in 'obj'
#obj could be something like: {'value1': 0.09, 'state': {'angle_rad': 0.034903, 'value2': 0.83322}, 'value3': 0.3}
dataset = h5File.create_dataset('grp2/ds3', data=obj)
这会产生错误，因为基础dtype无法转换为native HDF5 equivalent：
File "\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\h5py\_hl\group.py", line 106, in create_dataset
dsid = dataset.make_new_dset(self, shape, dtype, data, **kwds)
File "\python-3.5.2.amd64\lib\site-packages\h5py\_hl\dataset.py", line 100, in make_new_dset
tid = h5t.py_create(dtype, logical=1)
File "h5py\h5t.pyx", line 1543, in h5py.h5t.py_create (D:\Build\h5py\h5py-hdf5
110-git\h5py\h5t.c:18116)
File "h5py\h5t.pyx", line 1565, in h5py.h5t.py_create (D:\Build\h5py\h5py-hdf5
110-git\h5py\h5t.c:17936)
File "h5py\h5t.pyx", line 1620, in h5py.h5t.py_create (D:\Build\h5py\h5py-hdf5
110-git\h5py\h5t.c:17837)
TypeError: Object dtype dtype('O') has no native HDF5 equivalent
是否可以以“动态”方式将对象写入HDF5文件？
答案 0 :(得分：1)
如果要保存的对象是带有数值的嵌套字典，则可以使用H5文件的group/set结构重新创建它。
一个简单的递归函数是：
def write_layer(gp, adict):
for k,v in adict.items():
if isinstance(v, dict):
gp1 = gp.create_group(k)
write_layer(gp1, v)
else:
gp.create_dataset(k, data=np.atleast_1d(v))
In [205]: dd = {'value1': 0.09, 'state': {'angle_rad': 0.034903, 'value2': 0.83322}, 'value3': 0.3}
In [206]: f = h5py.File('test.h5', 'w')
In [207]: write_layer(f, dd)
In [208]: list(f.keys())
Out[208]: ['state', 'value1', 'value3']
In [209]: f['value1'][:]
Out[209]: array([ 0.09])
In [210]: f['state']['value2'][:]
Out[210]: array([ 0.83322])
您可能希望对其进行优化并将标量保存为属性而非完整数据集。
def write_layer1(gp, adict):
for k,v in adict.items():
if isinstance(v, dict):
gp1 = gp.create_group(k)
write_layer1(gp1, v)
else:
if isinstance(v, (np.ndarray, list)):
gp.create_dataset(k, np.atleast_1d(v))
else:
gp.attrs.create(k,v)
In [215]: list(f.keys())
Out[215]: ['state']
In [218]: list(f.attrs.items())
Out[218]: [('value3', 0.29999999999999999), ('value1', 0.089999999999999997)]
In [219]: f['state']
Out[219]: <HDF5 group "/state" (0 members)>
In [220]: list(f['state'].attrs.items())
Out[220]: [('value2', 0.83321999999999996), ('angle_rad', 0.034903000000000003)]
检索数据集和属性的混合比较复杂，但您可以编写代码来隐藏它。
这是一个结构化数组方法（使用复合dtype）
定义与您的字典结构匹配的dtype。像这样嵌套是可能的，但如果太深，可能会很尴尬：
In [226]: dt=[('state',[('angle_rad','f'),('value2','f')]),
('value1','f'),
('value3','f')]
In [227]: dt = np.dtype(dt)
制作一个这种类型的空白数组，有几个记录;用字典中的数据填写一条记录。请注意，元组的嵌套必须与dtype嵌套匹配。更一般地，结构化数据作为这样的元组列表提供。
In [228]: arr = np.ones((3,), dtype=dt)
In [229]: arr[0]=((.034903, 0.83322), 0.09, 0.3)
In [230]: arr
Out[230]:
array([(( 0.034903, 0.83322001), 0.09, 0.30000001),
(( 1. , 1. ), 1. , 1. ),
(( 1. , 1. ), 1. , 1. )],
dtype=[('state', [('angle_rad', '<f4'), ('value2', '<f4')]), ('value1', '<f4'), ('value3', '<f4')])
将数组写入h5文件是直截了当的：
In [231]: f = h5py.File('test1.h5', 'w')
In [232]: g = f.create_dataset('data', data=arr)
In [233]: g.dtype
Out[233]: dtype([('state', [('angle_rad', '<f4'), ('value2', '<f4')]), ('value1', '<f4'), ('value3', '<f4')])
In [234]: g[:]
Out[234]:
array([(( 0.034903, 0.83322001), 0.09, 0.30000001),
(( 1. , 1. ), 1. , 1. ),
(( 1. , 1. ), 1. , 1. )],
dtype=[('state', [('angle_rad', '<f4'), ('value2', '<f4')]), ('value1', '<f4'), ('value3', '<f4')])
理论上，我们可以编写像write_layer这样的函数，它们可以通过你的字典工作，并构建相关的dtype和记录。
答案 1 :(得分：1)
我知道您的问题已经解决了，但我今天遇到了类似的问题并希望分享我的解决方案。相关：Print all properties of a Python Class
也许它会帮助别人。我写了两个小循环来保存/读取（几乎）任意类对象到.hdf5文件中：
import h5py
class testclass:
def __init__(self, name = '', color = ''):
self.name = name
self.color = color
testobj = testclass('Chair', 'Red')
with h5py.File('test.hdf5', 'w') as f:
for item in vars(testobj).items():
f.create_dataset(item[0], data = item[1])
然后在我要加载文件的脚本中：
import h5py
class testclass:
def __init__(self, name = '', color = ''):
self.name = name
self.color = color
testobj = testclass()
with h5py.File('test.hdf5', 'r') as f:
for key in f.keys():
setattr(testobj, key, f[key].value)
像魅力一样工作。唯一的限制是您的类属性必须与h5py兼容。