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我使用 64 位版本的 Enthought Python 来处理跨多个 HDF5 文件的数据。我在 64 位 Windows 上使用 h5py 版本 1.3.1 (HDF5 1.8.4)。

我有一个对象，它为我的特定数据层次结构提供了一个方便的接口，但是单独测试 h5py.File(fname, 'r') 会产生相同的结果。我正在遍历一个长列表（一次约 100 个文件）并尝试从文件中提取特定的信息。我遇到的问题是我从几个文件中获取了相同的信息！我的循环看起来像：

files = glob(r'path\*.h5')
out_csv = csv.writer(open('output_file.csv', 'rb'))

for filename in files:
  handle = hdf5.File(filename, 'r')
  data = extract_data_from_handle(handle)
  for row in data:
     out_csv.writerow((filename, ) +row)

当我使用 hdfview 之类的东西检查文件时，我知道内部结构不同。但是，我得到的 csv 似乎表明所有文件都包含相同的数据。有没有人见过这种行为？有什么建议可以让我开始调试这个问题吗？

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我得出的结论是，这是使用 h5py 对象作为实例变量的令人困惑的赋值行为的一种奇怪表现。我重新编写了我的代码，以便在函数调用中处理每个文件并且不重用变量。使用这种方法，我看不到同样的奇怪行为，而且它似乎工作得更好。为了清楚起见，解决方案看起来更像：

files = glob(r'path\*.h5')
out_csv = csv.writer(open('output_file.csv', 'rb'))

def extract_data_from_filename(filename):
    return extract_data_from_handle(hdf5.File(filename, 'r'))

for filename in files:
  data = extract_data_from_filename(filename)
  for row in data:
     out_csv.writerow((filename, ) +row)
于 2011-10-11T17:32:43.437 回答