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  • 1 (2016-05-13 (金) 15:32:24)
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FrontPage/Python

アプリのデータ永続化のためにSQLite3を使う

ndarrayの格納方法 †

データ解析ではndarrayで多次元配列を操作するのがほとんど．毎回呼び出していると時間がかかるのでDBに突っ込みたい．

• 方法1
  • http://stackoverflow.com/questions/18621513/python-insert-numpy-array-into-sqlite3-database

You could register a new array data type with sqlite3: 　 import sqlite3 import numpy as np import io 　　 def adapt_array(arr):

   """
   http://stackoverflow.com/a/31312102/190597 (SoulNibbler)
   """
   out = io.BytesIO()
   np.save(out, arr)
   out.seek(0)
   return sqlite3.Binary(out.read())

　 def convert_array(text):

   out = io.BytesIO(text)
   out.seek(0)
   return np.load(out)

# Converts np.array to TEXT when inserting sqlite3.register_adapter(np.ndarray, adapt_array) 　

# Converts TEXT to np.array when selecting sqlite3.register_converter("array", convert_array) 　 x = np.arange(12).reshape(2,6) 　 con = sqlite3.connect(":memory:", detect_types=sqlite3.PARSE_DECLTYPES) cur = con.cursor() cur.execute("create table test (arr array)") With this setup, you can simply insert the NumPy? array with no change in syntax: 　 cur.execute("insert into test (arr) values (?)", (x, )) And retrieve the array directly from sqlite as a NumPy? array: 　 cur.execute("select arr from test") data = cur.fetchone()[0] 　 print(data)

# [[ 0 1 2 3 4 5]

# [ 6 7 8 9 10 11]] print(type(data))

# <type 'numpy.ndarray'>