技术背景
一般情况下我们会选择使用明文形式来存储数据，如json、txt、csv等等。如果是需要压缩率较高的存储格式，还可以选择使用hdf5或者npz等格式。还有一种比较紧凑的数据存储格式，就是直接按照二进制格式存储。这种格式下，存储的数据之间没有间隔符，在没有压缩的情况下应该是体积最小的存储类型。
使用方法
在Python中，我们可以使用numpy.tofile()功能，直接将numpy数组类型存储到一个二进制文件中。读取的时候，虽然可以直接使用open(file_name, 'rb')来进行读取，但是为了适配大量IO的场景，这里我们使用内存映射mmap的形式来进行数据读取。
完整示例
如下是一个完整的示例代码，相关的功能直接用注释的形式在代码中标记：
import numpy as np
import mmap
import resource
# 获取页数据量大小（单位：字节）
PAGE_SIZE = resource.getpagesize()
# 定义单精度浮点数数据占用字节（单位：字节）
DATA_SIZE = 4
# 计算页存储数据数量（num_float32）
PAGE_FNUM = int(PAGE_SIZE/DATA_SIZE)
print ("The PAGE_SIZE is: {}".format(PAGE_SIZE))
print ("Corresponding float32 numbers should be: {}".format(PAGE_FNUM))
# 生成示例数据，使用PAGE_FNUM+4大小的数据量定义两页数据
tmp_arr = np.arange(PAGE_FNUM+4).astype(np.float32)
# 数据存储路径
tmp_file = '/tmp/tmp.dat'
# 将数组存储到二进制文件中
tmp_arr.tofile(tmp_file)
# 每次从二进制文件中读取4个数据
READ_NUM = 4
with open(tmp_file, 'rb') as file:
# 第一页数据的内存映射
mm = mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ, offset=0)
# 第一页数据的1、2、3、4位数据
print (np.frombuffer(mm.read(DATA_SIZE*READ_NUM), dtype='<f4'))
# 第一页数据的5、6、7、8位数据
print (np.frombuffer(mm.read(DATA_SIZE*READ_NUM), dtype='<f4'))
# 第二页数据的内存映射
mm = mmap.mmap(file.fileno(), 0, access=mmap.ACCESS_READ, offset=PAGE_SIZE)
# 第二页数据的1~4位数据
print (np.frombuffer(mm.read(DATA_SIZE*READ_NUM), dtype='<f4'))
# 第二页数据的5~8位数据
print (np.frombuffer(mm.read(DATA_SIZE*READ_NUM), dtype='<f4'))
# 关闭内存映射
mm.close()
# 退出文件IO
该脚本的输出结果为：
The PAGE_SIZE is: 4096
Corresponding float32 numbers should be: 1024
[0. 1. 2. 3.]
[4. 5. 6. 7.]
[1024. 1025. 1026. 1027.]
[]
结果解析
我们打印的第一个数据是页大小，这里显示是4096个字节。而一个单精度浮点数占4个字节，所以一页存了1024个单精度浮点数，也就是第二个打印输出的结果。由于我们定义的numpy数组是一个从0开始的递增数组，因此第一页数据的前8位数字就是从0到7。而第二页的数据是1024~1027一共4个浮点数，占16个字节。所以我们在第二页第二次使用numpy.frombuffer()去读取数据的时候，得到的是一个空的数组。此外我们可以查看一下这个二进制文件的大小：
In [1]: import os
In [2]: os.path.getsize('/tmp/tmp.dat')
Out[2]: 4112
一共是4112个字节，刚好是4096+16个字节。
总结概要
本文介绍了一种在Python中将Numpy数组转存为一个紧凑的二进制格式的文件，及其使用内存映射的形式进行读取的方案。一个二进制的数据流，不仅可以更加方便页形式的内存映射，相比于传统的Numpy单精度浮点数数组还有一个可哈希的特性。总体来说是一个对于高性能计算十分友好的存储格式，在cudaSPONGE中作为一个分子动力学模拟轨迹输出的格式使用。
版权声明
本文首发链接为：https://www.cnblogs.com/dechinphy/p/dat.html
作者ID：DechinPhy
更多原著文章：https://www.cnblogs.com/dechinphy/
请博主喝咖啡：https://www.cnblogs.com/dechinphy/gallery/image/379634.html
