修改 for 循环的 Pythonic 方法

Question

我在实验室中使用 python 来控制测量。我经常发现自己循环一个值（比方说电压），测量另一个（电流）并重复该测量几次，以便以后能够平均结果。由于我想保留所有测量数据，我喜欢立即将其写入磁盘并保持井井有条，我使用 hdf5 文件格式。这种文件格式是分层的，这意味着它内部有某种使用 Unix 样式名称的目录结构（例如，/ 是文件的根目录）。组相当于目录，数据集或多或少相当于文件并包含实际数据。这种方法产生的代码如下所示：

import h5py

hdf_file = h5py.File('data.h5', 'w')
for v in range(5):
    group  = hdf_file.create_group('/'+str(v))
    v_source.voltage = v
    for i in range(3):
        group2 = group.create_group(str(i))

        current = i_probe.current
        group2.create_dataset('current', data = current)
hdf_file.close()

我编写了一个小型库来处理与实验室仪器的通信，我希望该库能够自动将数据存储到文件中，而无需在脚本中明确指示这样做。这样做时我遇到的问题是，仍然需要在 for 循环开始时显式创建组（或目录，如果您愿意）。我想摆脱脚本中的所有文件处理代码，因此想要某种方式在 for 循环的每次迭代中自动写入一个新组。实现这一点的一种方法是以某种方式修改for 语句本身，但我不确定如何执行此操作。 for 循环当然可以嵌套在更精细的实验中。

理想情况下，我会留下以下内容：

import h5py

hdf_file = h5py.File('data.h5', 'w')
for v_source.voltage in range(5): # v_source.voltage=x sets the voltage of a physical device to x
    for i in range(3):
        current = i_probe.current # i_probe.current reads the current from a physical device
        current_group.create_dataset('current', data = current)
hdf_file.close()

非常欢迎任何实现此解决方案的指针或同样可读的东西。

编辑：

下面的代码包括所有类定义等，可能会更好地了解我的意图。我正在寻找一种将所有文件 IO 移动到库（例如 Instrument 类）的方法。

import h5py


class Instrument(object):
    def __init__(self, address):
        self.address = address

    @property
    def value(self):
        print('getting value from {}'.format(self.address))
        return 2 # dummy value instead of value read from instrument

    @value.setter
    def value(self, value):
        print('setting value of {} to {}'.format(self.address, value))


source1 = Instrument('source1')
source2 = Instrument('source2')
probe = Instrument('probe')

hdf_file = h5py.File('data.h5', 'w')
for v in range(5):
    source1.value = v
    group  = hdf_file.create_group('/'+str(v))
    group.attrs['address'] = source1.address
    for i in range(4):
        source2.value = i
        group2  = group.create_group(str(i))
        group2.attrs['address'] = source2.address

        group2.create_dataset('current', data = probe.value)
hdf_file.close()

Answer 1

没有看到代码很难看到，但基本上从它的外观来看，pythonic 的方法是每次添加新数据集时，都想检查目录是否存在，如果存在，你想要追加新数据集，如果不想创建新目录 - 即这个问题可能会有所帮助

Writing to a new file if not exist, append to file if it do exist

与其编写新文件，不如使用它来创建目录。另一个有用的可能是

How to check if a directory exists and create it if necessary?