h5 Python_python做h5网站

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（一）HDF与h5

  HDF(Hierarchical Data Format层次数据格式)是一种设计用于存储和组织大量数据的文件格式，最开始由美国国家超算中心研发，后来由一个非盈利组织HDF Group支持。HDF支持多种商业及非商业的软件平台，包括MATLAB、Java、Python、R和Julia等等，现在也提供了Spark。其版本包括了HDF4和现在大量用的HDF5。h5是HDF5文件格式的后缀。h5文件对于存储大量数据而言拥有极大的优势，这里安利大家多使用h5文件来存储数据，既高逼格又高效率。

（二）h5文件数据组织方式:像Linux文件系统一样组织数据

   h5文件中有两个核心的概念：组“group”和数据集“dataset”。 一个h5文件就是 “dataset” 和 “group” 二合一的容器。
   dataset ：简单来讲类似数组组织形式的数据集合，像 numpy 数组一样工作，一个dataset即一个numpy.ndarray。具体的dataset可以是图像、表格，甚至是pdf文件和excel。
   group：包含了其它 dataset(数组) 和 其它 group ，像字典一样工作。
   一个h5文件被像linux文件系统一样被组织起来：dataset是文件，group是文件夹，它下面可以包含多个文件夹(group)和多个文件(dataset)。
形象来看h5数据组织方式大概像酱婶儿的，诺！跟文件系统一样，大概知道它为啥叫层次数据格式了吧！

（三）使用python对h5文件进行操作

python对h5文件的操作依赖于h5py包
通过举个栗子来介绍h5py包是如何读写h5文件的
读h5文件：

# Reading h5 file 

import h5py
with h5py.File('cat_dog.h5',"r") as f:
    for key in f.keys():
    	 #print(f[key], key, f[key].name, f[key].value) # 因为这里有group对象它是没有value属性的,故会异常。另外字符串读出来是字节流，需要解码成字符串。
        print(f[key], key, f[key].name) # f[key] means a dataset or a group object. f[key].value visits dataset' value,except group object.
""" 结果： <HDF5 group "/dogs" (1 members)> dogs /dogs <HDF5 dataset "list_classes": shape (2,), type "|S7"> list_classes /list_classes <HDF5 dataset "train_set_x": shape (209, 64, 64, 3), type "|u1"> train_set_x /train_set_x <HDF5 dataset "train_set_y": shape (209,), type "<i8"> train_set_y /train_set_y 代码解析： 文件对象f它表示h5文件的根目录(root group),前面说了group是按字典的方式工作的,通过f.keys()来找到根目录下的所有dataset和group的key，然后通过key 来访问各个dataset或group对象。 结果解析： 1.我们可以发现这个h5文件下有1个叫dogs的文件夹(group)和3个文件(dataset)它们分别叫list_classes,train_set_x,train_set_y它们的shape都可知。 dogs group下有一个成员但我们不知道它是group还是dataset。 2.我们可以发现key和name的区别: 上层group对象是通过key来访问下层dataset或group的而不是通过name来访问的； 因为name属性它是dataset或group的绝对路径并非是真正的"name"，key才是真正的"name"。 name绝对路径：比如下文中访问name得到：/dogs/husky，它表示根目录下有dogs这个挂载点，dogs下又挂载了husky。 """  
    dogs_group =  f["dogs"]
    for key in dogs_group.keys():
        print(dogs_group[key], dogs_group[key].name)
""" 结果： <HDF5 dataset "husky": shape (64, 64, 3), type "<f8"> /dogs/husky 可见dogs文件夹下有个key为husky的文件dataset """   

from h5py import Dataset, Group, File
with File('cat_dog.h5','r') as f:
	for k in f.keys():
		if isinstance(f[k], Dataset):
			print(f[k].value)
		else:
			print(f[k].name)

写h5文件：

# Writing h5

import h5py
import numpy as np
# mode可以是"w",为防止打开一个已存在的h5文件而清除其数据,故使用"a"模式
with h5py.File("animals.h5", 'a') as f:
    f.create_dataset('animals_included',data=np.array(["dogs".encode(),"cats".encode()])) # 根目录下创建一个总览介绍动物种类的dataset,字符串应当字节化
    dogs_group = f.create_group("dogs") # 在根目录下创建gruop文件夹:dogs
    f.create_dataset('cats',data = np.array(np.random.randn(5,64,64,3))) # 根目录下有一个含5张猫图片的dataset文件
    dogs_group.create_dataset("husky",data=np.random.randn(64,64,3)) # 在dogs文件夹下分别创建两个dataset,一张哈士奇图片和一张柴犬的图片
    dogs_group.create_dataset("shiba",data=np.random.randn(64,64,3))

我们来检查一下这个animals.h5文件

with h5py.File('animals.h5','r') as f:
    for fkey in f.keys():
        print(f[fkey], fkey)
    
    print("======= 优雅的分割线 =========")
    ''' 结果： <HDF5 dataset "animals_included": shape (2,), type "|S4"> animals_included <HDF5 dataset "cats": shape (5, 64, 64, 3), type "<f8"> cats <HDF5 group "/dogs" (2 members)> dogs '''
    
    dogs_group = f["dogs"] # 从上面的结果可以发现根目录/下有个dogs的group,所以我们来研究一下它
    for dkey in dogs_group.keys():
        print(dkey, dogs_group[dkey], dogs_group[dkey].name, dogs_group[dkey].value)
  ''' husky <HDF5 dataset "husky": shape (64, 64, 3), type "<f8"> /dogs/husky [[[ 6.22221467e-01 2.29412386e-01 1.70099600e-01] [-9.53310941e-01 -1.65325168e+00 6.50092663e-02] [-2.33444396e-01 5.32328485e-01 -1.23046495e+00] ... [-8.27186186e-04 -9.54570238e-01 1.20224835e+00] [-3.03556381e-01 5.30470941e-01 -1.49928878e-01] [ 5.24641964e-01 -1.55304472e+00 1.30016600e+00]] ... '''

更多骚操作可以参考h5py官方文档。
参考文献：
[1] h5py官方文档
[2] HDF官网