Python 与 SQLite(sqlite3、atpy)和 HDF5(h5py、pyTables)接口(interface)似乎有很多选择——我想知道是否有人有将这些与 numpy 数组或数据表(结构化/记录数组)一起使用的经验，以及其中哪些与每种数据格式(SQLite 和 HDF5)的“科学”模块(numpy、scipy)最无缝地集成。
最佳答案
大部分取决于您的用例。
与传统的关系数据库相比，我在处理各种基于 HDF5 的方法方面有更多的经验，所以我不能对 python 的 SQLite 库发表过多评论...
至少就 h5py 与 pyTables 而言，它们都通过 numpy 数组提供非常无缝的访问，但它们面向的用例非常不同。
如果您有 n 维数据并希望快速访问任意基于索引 的切片，那么使用 h5py 会简单得多。如果您的数据更像表格，并且您想要查询它，那么 pyTables 是一个更好的选择。
pyTables 相比，h5py 是围绕 HDF5 库的相对“ Vanilla ”包装器。如果您要定期从另一种语言访问 HDF 文件(pyTables 添加一些额外的元数据)，这是一件非常好的事情。 h5py 可以做很多，但对于某些用例(例如 pyTables 所做的)，您将需要花费更多时间进行调整.
pyTables 有一些非常不错的功能。但是，如果您的数据看起来不太像表格，那么它可能不是最佳选择。
举一个更具体的例子，我经常处理相当大(数十 GB)的 3 维和 4 维数据数组。它们是 float 、整数、uint8 等的同质数组。我通常想访问整个数据集的一小部分。 h5py 使这个非常 简单，并且在自动猜测合理的 block 大小方面做得相当好。从磁盘中抓取任意 block 或切片比简单的内存映射文件要快得多。 (强调任意......显然，如果你想获取整个“X”切片，那么 C 序内存映射数组是不可能击败的，因为“X”切片中的所有数据在磁盘上都是相邻的。)
作为一个反例，我的妻子在几年内从各种传感器收集数据，这些传感器以分钟到秒的间隔进行采样。她需要在她的数据上存储和运行任意查询(以及相对简单的计算)。 pyTables 使这个用例变得非常简单和快速，并且仍然比传统的关系数据库有一些优势。 (特别是在磁盘使用和将大量(基于索引的)数据 block 读入内存的速度方面)
关于python - 以 SQLite 和 HDF5 格式从 numpy、scipy 导出/导入，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/7883646/
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