asdf 2.4.2

创建文件

我们将把几个 numpy 数组和其他数据存储到asdf文件中。我们 要做到这一点，可以创建一个"tree"，它只是一个dict，我们将它作为 输入到 asdffile 的构造函数：

importasdfimportnumpyasnp# Create some datasequence=np.array([xforxinrange(100)])squares=np.array([x**2forxinrange(100)])random=np.random.random(100)# Store the data in an arbitrarily nested dictionarytree={'foo':42,'name':'Monty','sequence':sequence,'powers':{'squares':squares},'random':random}# Create the ASDF file object from our data treeaf=asdf.AsdfFile(tree)# Write the data to a new fileaf.write_to('example.asdf')

如果打开新创建的文件，我们可以看到一些关键特性 显示的ASDF的数量：

#ASDF 1.0.0
#ASDF_STANDARD 1.2.0
%YAML 1.1
%TAG ! tag:stsci.edu:asdf/
--- !core/asdf-1.1.0
asdf_library: !core/software-1.0.0 {author: Space Telescope Science Institute, homepage: 'http://github.com/spacetelescope/asdf',
  name: asdf, version: 2.0.0}
history:
  extensions:
  - !core/extension_metadata-1.0.0
    extension_class: asdf.extension.BuiltinExtension
    software: {name: asdf, version: 2.0.0}
foo: 42
name: Monty
powers:
  squares: !core/ndarray-1.0.0
    source: 1
    datatype: int64
    byteorder: little
    shape: [100]
random: !core/ndarray-1.0.0
  source: 2
  datatype: float64
  byteorder: little
  shape: [100]
sequence: !core/ndarray-1.0.0
  source: 0
  datatype: int64
  byteorder: little
  shape: [100]
...

文件中的元数据反映了存储的树的结构。它 具有层次性和可读性。注意，元数据已添加到 用户未显式给定的树。还要注意数字 数组数据不存储在元数据树本身中。相反，它存储为 元数据部分下面的二进制数据块（此处未显示）。

写入文件时可以压缩数组数据：

af.write_to('compressed.asdf',all_array_compression='zlib')

可用的压缩算法有 'zlib' ， 'bzp2' ，以及 'lz4'