c语言读hdf5文件示例程序,用Python编写HDF5文件的最快方法？
我将避免将数据分块，并将数据存储为一系列单数组数据集(按照Benjamin的建议)。我刚刚完成了将一个企业应用程序的输出加载到HDF5中，并且能够将大约45亿个复合数据类型打包为45万个数据集，每个数据集包含10000个数据数组。写和读现在看起来相当即时，但当我最初试图将数据分块时却非常缓慢。
只是一个想法！
更新：
这是从我的实际代码中提取出来的几个片段(我用C和Python编写代码，但您应该了解我在做什么)，并为了清晰起见进行了修改。我只是在数组中写入长的无符号整数(每个数组10000个值)并在需要实际值时将其读回
这是我典型的编写代码。在本例中，我只是将长无符号整数序列写入数组序列，并在创建时将每个数组序列加载到hdf5中。//Our dummy data: a rolling count of long unsigned integers
long unsigned int k = 0UL;
//We'll use this to store our dummy data, 10,000 at a time
long unsigned int kValues[NUMPERDATASET];
//Create the SS adata files.
hid_t ssdb = H5Fcreate(SSHDF, H5F_ACC_TRUNC, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);
//NUMPERDATASET = 10,000, so we get a 1 x 10,000 array
hsize_t dsDim[1] = {NUMPERDATASET};
//Create the data space.
hid_t dSpace = H5Screate_simple(1, dsDim, NULL);
//NUMDATASETS = MAXSSVALUE / NUMPERDATASET, where MAXSSVALUE = 4,500,000,000
for (unsigned long int i = 0UL; i < NUMDATASETS; i++){
for (unsigned long int j = 0UL; j < NUMPERDATASET; j++){
kValues[j] = k;
k += 1UL;
}
//Create the data set.
dssSet = H5Dcreate2(ssdb, g_strdup_printf("%lu", i), H5T_NATIVE_ULONG, dSpace, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT, H5P_DEFAULT);
//Write data to the data set.
H5Dwrite(dssSet, H5T_NATIVE_ULONG, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT, kValues);
//Close the data set.
H5Dclose(dssSet);
}
//Release the data space
H5Sclose(dSpace);
//Close the data files.
H5Fclose(ssdb);
这是我的读者代码的一个稍微修改过的版本。有更优雅的方法可以做到这一点(例如，我可以使用超平面来获取价值)，但对于我相当严格的敏捷/BDD开发过程来说，这是最干净的解决方案。unsigned long int getValueByIndex(unsigned long int nnValue){
//NUMPERDATASET = 10,000
unsigned long int ssValue[NUMPERDATASET];
//MAXSSVALUE = 4,500,000,000; i takes the smaller value of MAXSSVALUE or nnValue
//to avoid index out of range error
unsigned long int i = MIN(MAXSSVALUE-1,nnValue);
//Open the data file in read-write mode.
hid_t db = H5Fopen(_indexFilePath, H5F_ACC_RDONLY, H5P_DEFAULT);
//Create the data set. In this case, each dataset consists of a array of 10,000
//unsigned long int and is named according to its integer division value of i divided
//by the number per data set.
hid_t dSet = H5Dopen(db, g_strdup_printf("%lu", i / NUMPERDATASET), H5P_DEFAULT);
//Read the data set array.
H5Dread(dSet, H5T_NATIVE_ULONG, H5S_ALL, H5S_ALL, H5P_DEFAULT, ssValue);
//Close the data set.
H5Dclose(dSet);
//Close the data file.
H5Fclose(db);
//Return the indexed value by using the modulus of i divided by the number per dataset
return ssValue[i % NUMPERDATASET];
}
主要的收获是编写代码时的内部循环以及整数除法和mod操作，以获得数据集数组的索引和该数组中所需值的索引。让我知道，如果这是足够清楚的，所以你可以把类似或更好的东西在h5py。在C语言中，这非常简单，与分块数据集解决方案相比，它给了我更好的读/写时间。另外，由于无论如何我都不能对复合数据集使用压缩，块处理的明显好处是没有意义的，所以我的所有复合数据都以相同的方式存储。