最近一直没更新python&量化的博客，是因为忙于看HDF5的书，写VNPY框架，学scrapy爬虫。

本来写博客的目的就是为了当作一种教材，当遇到不会的问题过来找答案。

对于HDF5下面这本书写的很详细了，国内针对HDF5的教材少之又少，python这块应该只有这一本。

大概说下，为什么用HDF5吧。一般股票或期货的历史K线数据都会使用MySql或MongoDB（VNPY用的它），但是有下面两个缺点：

1、速度:不管是mysql还是Mongodb的读写都存在进程间通信的问题，不同进程间无法直接通讯，需借助其他工具，这就会增加读写时间。

2、大小:由于数据库（尤其是关系型数据库）在保存数据信息时，还会插入一些关系数据等信息，一同保存进入文件，对股票历史k线数据，这种高度结构化的数据，这些关系数据本身是没用的。额外了占用了存储空间。

HDF5优点：

1、速度：直接从硬盘读入内存，绕开了进程间通讯，速度极快。同时它支持切片读取，即不需要把整个dataset读入内存，只读取切片即可。速度和大小都有优化

2、大小：把股票历史数据的dataframe数据作为dataset存入HDF5，列名和索引作为元数据存入HDF5，这样基本上HDF5里没有了与数据不相关的内容，加之其可以使用GZIP和LZF压缩过滤器，在牺牲一部分写入速度的同时，大大减小了存储空间。

大家如果想看的话，就买这本书吧，内容挺全的，基本上能覆盖日常的应用。京东上有卖。

最后附上该书的目录xmind文件：

https://files.cnblogs.com/files/GavinSimons/Python%26HDF5.rar

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