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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 [#ca61ac23]
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'>