h5py：Python 访问 HDF5 数据的接口库，获得 2,230 Star
h5py 是一个围绕 HDF5 构建的 Python 封装库。
HDF5 是一种广泛用于科学计算的数据存储格式，能够高效处理大规模数组数据。h5py 在 Python 与 HDF5 之间建立了直接通道，让用户可以通过熟悉的 Python 语法来读写 HDF5 文件。
该项目支持 Python 3.10 及以上版本，已在多个平台上经过测试。
h5py 的设计保持简洁。它不会把 HDF5 的底层功能隐藏起来，而是直接暴露 HDF5 的组和数据集概念。熟悉 NumPy 的用户可以快速上手，因为 h5py 的数据集支持类似数组的索引和切片操作。
在科学计算领域，HDF5 文件格式被大量用于存储实验数据、模拟结果和遥感图像等。h5py 让这些数据的读取变得简单直接。
h5py 的核心特性包括：
完整的 HDF5 功能支持。用户可以创建、读取和修改 HDF5 文件中的组和数据集。
与 NumPy 的紧密集成。HDF5 数据集可以直接转换为 NumPy 数组，反之亦然。
支持各种数据类型。包括标量、数组、复合类型等 HDF5 原生支持的数据结构。
可选的 MPI 并行支持。对于需要并行读写 HDF5 文件的应用场景，可以通过特定编译选项启用 MPI 功能。
安装使用
安装 h5py 有多种方式。
预编译版本可以通过 Python 包管理工具安装：
pip install h5py
也可以通过 Anaconda、Enthought Canopy 等 Python 发行版获取。Linux 主流发行版以及 macOS 的包管理器 Homebrew、Macports、Fink 都包含 h5py。
对于需要并行处理 HDF5 文件的场景，h5py 支持 MPI 编译选项。相关编译说明可以参考官方文档。
基本用法
h5py 的基本使用示例如下：
import h5py
import numpy as np
# 创建新文件
f = h5py.File('mydata.h5', 'w')
# 创建数据集并写入数据
data = np.arange(100)
dset = f.create_dataset('mydataset', data=data)
# 读取数据
print(dset[0:10])
f.close()
该项目拥有完善的持续集成流程，在多个平台上进行自动化测试。开发团队维护活跃，发布节奏稳定。遇到使用问题可以在官方讨论区获取帮助。
对于需要处理大规模科学数据的 Python 开发者，h5py 是一个可靠的选择。
