将 numpy.recarray 转换为字典，将条目分配给它们的基本类型以传递给 fastAPI

Question

将此重新排列的内容传递给 fastAPI：

import numpy


rec_array =  numpy.recarray(shape = (1, ), 
                            dtype = [('col_a', 'O'), 
                                     ('col_b', '<f8'), 
                                     ('col_c', '<i8')])
rec_array['col_a'][0]  = '0'
rec_array['col_b'][0]  = 1.0
rec_array['col_c'][0]  = 128

此版本有效：

{'col_a':[str(rec_array['col_a'][0])], 
 'col_b':[float(rec_array['col_b'][0])], 
 'col_c':[int(rec_array['col_c'][0])]}

但是这个不是:

{name:[rec_array[name][0]] for name in rec_array.dtype.names}

我想明白为什么。这是我从 fastAPI 获得的错误跟踪，在 windows:

下

  File "C:\Users\xor\AppData\Local\Programs\Python\Python38-32\lib\site-packages\fastapi\encoders.py", line 158, in json
able_encoder
    raise ValueError(errors)
ValueError: [TypeError("'numpy.int64' object is not iterable"), TypeError('vars() argument must have __dict__ attribute'
)]

Answer 1

您遇到的问题是因为 int64 (<i8) 类型。在您的第一个代码片段中，您明确地将其转换为常规 int：

'col_c':[int(rec_array['col_c'][0])]
         ===

而在第二个中，它保持 numpy.int64:

d = {name:[rec_array[name][0]] for name in rec_array.dtype.names}
type(d["col_c"][0])
===> numpy.int64

要解决此问题，您可以执行以下操作：

def make_int(x):
    if isinstance(x, np.int64):
        return int(x)
    return x

{name:[make_int(rec_array[name][0])] for name in rec_array.dtype.names}

这会产生一个管道，您可以快速发送 API。

将 numpy.recarray 转换为字典，将条目分配给它们的基本类型以传递给 fastAPI

Convert numpy.recarray to dict assigning entries to their fundamental types for passing to fastAPI

python

json

numpy

fastapi