python - 将 numpy 结构化数组的字段插入 mongodb

Question

我目前正在研究是否可以使用 structured numpy arrays或多或少直接作为 mongodb 插入操作的文档。

在我找到的所有例子中

db.collection.insert(doc)

doc 始终是 Python dict，但我想知道是否没有提供 mapping interface 的实例可能可用于插入操作。

我正在考虑使用 DictMixin 对 np.ndarray 进行子类化或 MutableMapping所以它真的提供了一个dict接口(interface)。然后做这样的事情:

structured_array = np.zeros( (5,), dtype=[('i', '<i4'), ('f', '<f4')] )
structured_array['i'] = np.random.randint(42, size=5)
structured_array['f'] = np.random.rand(5)

for row in structured_array:
    # row is of type: np.void
    # so in order to let pymongo insert it into the DB, I create a 
    # view of row, which provides the dict-like interface
    row_dict_like = row.view(np_array_subclass_providing_dict_interface)
    db.collection.insert(row_dict_like)

现在，因为我是一个该死的初学者，从来没有对 np.ndarray 进行子类化，我担心我可能会花很多时间在这上面，只是为了以后才知道，整个方法不是很聪明，我的问题是: 您认为这种方法存在主要问题吗？它是 Pythonic 的吗？我的假设是，任何提供映射接口(interface)的类都可以用于 mongodb 插入操作，是否完全正确？

Answer 1

毫无疑问，您的问题值得一个“纯粹”的 python/numpy-only 答案，我相信其他人会提供这个答案。但是:

我想指出的是，在您发现 numpy 的界面繁琐和/或不直观的许多情况下，使用 pandas 可以让您的生活更轻松。

在您的示例中，利用 pandas 的一种方法是创建一个 DataFrame，然后使用 iterrows() 遍历其行。每行都是一个(或多或少)类似字典的对象。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame.from_records(structured_array)
for i, row in df.iterrows():
    print row.iteritems()
[('i', 14.0), ('f', 0.099248834)]
[('i', 31.0), ('f', 0.69031882)]
[('i', 32.0), ('f', 0.85714084)]
[('i', 14.0), ('f', 0.64561093)]
[('i', 8.0), ('f', 0.18835814)]

for i, row in df.iterrows():
    print dict(row)
{'i': 14.0, 'f': 0.099248834}
{'i': 31.0, 'f': 0.69031882}
{'i': 32.0, 'f': 0.85714084}
{'i': 14.0, 'f': 0.64561093}
{'i': 8.0, 'f': 0.18835814}

但是，您可能需要考虑重构代码以开始使用 DataFrame，这比 recarray 更直观。

当然，这需要你安装pandas，一般强烈推荐。