如何区分 HDF5 数据集和使用 h5py 的组？答案

【问题标题】：How to differentiate between HDF5 datasets and groups with h5py?如何区分 HDF5 数据集和使用 h5py 的组？
【发布时间】：2016-03-23 16:00:51
【问题描述】：

我使用 Python 包 h5py（版本 2.5.0）来访问我的 hdf5 文件。

我想遍历文件的内容并对每个数据集做一些事情。

使用visit 方法：

import h5py

def print_it(name):
    dset = f[name]
    print(dset)
    print(type(dset))


with h5py.File('test.hdf5', 'r') as f:
    f.visit(print_it)

对于我获得的测试文件：

<HDF5 group "/x" (1 members)>
<class 'h5py._hl.group.Group'>
<HDF5 dataset "y": shape (100, 100, 100), type "<f8">
<class 'h5py._hl.dataset.Dataset'>

这告诉我文件中有一个数据集和一个组。然而，除了使用type() 来区分数据集和组之外，没有明显的方法。不幸的是，h5py documentation 没有提及这个话题。他们总是假设您事先知道什么是组和什么是数据集，例如因为他们自己创建了数据集。

我想要类似的东西：

f = h5py.File(..)
for key in f.keys():
    x = f[key]
    print(x.is_group(), x.is_dataset()) # does not exist

使用 h5py 在 Python 中读取未知 hdf5 文件时，如何区分组和数据集？如何获取所有数据集、所有组、所有链接的列表？

【问题讨论】：

标签： python hdf5 h5py

【解决方案1】：

不幸的是，h5py api 中没有内置的方法来检查这个，但你可以简单地用is_dataset = isinstance(item, h5py.Dataset) 来检查项目的类型。

要列出文件的所有内容（但文件的属性除外），您可以将 Group.visititems 与一个可调用项一起使用，该可调用项获取项目的名称和实例。

【讨论】：

谢谢。我猜所有组都来自h5py.Group，所有软链接来自h5py.SoftLink，所有硬链接来自h5py.HardLink。
呵呵，我忘了提一个例外。如果我没记错的话，visititems 不会访问外部链接。

【解决方案2】：

因为 h5py 使用 python 字典作为交互的首选方法，所以您需要使用“values()”函数来实际访问项目。所以你也许可以使用列表过滤器：

datasets = [item for item in f["Data"].values() if isinstance(item, h5py.Dataset)]

以递归方式执行此操作应该很简单。

【讨论】：

【解决方案3】：

虽然 Gall 和 James Smith 的回答总体上表明了解决方案，但仍然需要完成对分层 HDF 结构的遍历和所有数据集的过滤。我使用yield from 完成了它，它在 Python 3.3+ 中可用，它工作得非常好，并在这里展示它。

import h5py

def h5py_dataset_iterator(g, prefix=''):
    for key, item in g.items():
        path = '{}/{}'.format(prefix, key)
        if isinstance(item, h5py.Dataset): # test for dataset
            yield (path, item)
        elif isinstance(item, h5py.Group): # test for group (go down)
            yield from h5py_dataset_iterator(item, path)

with h5py.File('test.hdf5', 'r') as f:
    for (path, dset) in h5py_dataset_iterator(f):
        print(path, dset)

【讨论】：

【解决方案4】：

我更喜欢这个解决方案。它在 hdf5 文件“h5file”中找到所有对象的列表，然后根据类对它们进行排序，类似于前面提到的，但不是那么简洁：

import h5py
fh5 = h5py.File(h5file,'r')
fh5.visit(all_h5_objs.append)
all_groups   = [ obj for obj in all_h5_objs if isinstance(fh5[obj],h5py.Group) ]
all_datasets = [ obj for obj in all_h5_objs if isinstance(fh5[obj],h5py.Dataset) ]

【讨论】：

【解决方案5】：

例如，如果要打印HDF5 文件的结构，可以使用以下代码：

def h5printR(item, leading = ''):
    for key in item:
        if isinstance(item[key], h5py.Dataset):
            print(leading + key + ': ' + str(item[key].shape))
        else:
            print(leading + key)
            h5printR(item[key], leading + '  ')

# Print structure of a `.h5` file            
def h5print(filename):
    with h5py.File(filename, 'r') as h:
        print(filename)
        h5printR(h, '  ')

示例

>>> h5print('/path/to/file.h5')

file.h5
  test
    repeats
      cell01: (2, 300)
      cell02: (2, 300)
      cell03: (2, 300)
      cell04: (2, 300)
      cell05: (2, 300)
    response
      firing_rate_10ms: (28, 30011)
    stimulus: (300, 50, 50)
    time: (300,)

【讨论】：