h5py库：HDF5文件处理/fast5示例

HDF5数据初步了解可以参考这个链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/104145585

h5py 是一个用于操作HDF5文件的Python库，它提供了一种高级的接口来读取和写入HDF5数据。在h5py中，Group 和 Dataset 对象类似于Python字典，因此它们提供了类似的方法，比如 keys(), values(), items(), 和 iter()，以及 get() 方法。以下是这些方法的用法：

1.keys()
keys() 方法返回一个表示HDF5组中所有成员（数据集或子组）名称的视图。类似于Python字典的 keys() 方法。

import h5py

with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    print(list(f.keys()))  # 打印所有组的名称

2.values()
values()方法返回一个代表HDF5组中所有成员（数据集或子组）对象的视图。

with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    for value in f.values():
        print(value)  # 打印每个组的详细信息

3.items()
items()方法返回一个包含HDF5组中所有成员的名称和对象的元组对的视图。

with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    for name, obj in f.items():
        print(name, obj)  # 打印每个成员的名称和详细信息

4.iter()
iter()方法返回一个迭代器，可以用于迭代HDF5组中的成员名称。

with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    for name in iter(f):
        print(name)  # 打印每个成员的名称

5.get()
get()方法用于从HDF5组中获取指定名称的成员（数据集或子组）。如果该成员不存在，则返回指定的默认值。

with h5py.File('example.h5', 'r') as f:
    dataset = f.get('dataset_name', default=None)  # 获取名为 'dataset_name' 的数据集
    if dataset is not None:
        # 处理数据集

这些方法使得h5py的Group对象在操作上类似于Python的字典，提供了一种方便的方式来遍历和访问HDF5文件中的数据集和组。最后再简单看一个fast5文件（单条reads）的内容：

fast5 = 'test_exsample.fast5'
f = h5py.File(fast5, 'r')
# 打印结构
print(
list(f.keys()),"\n",
list(f.values()),"\n",
list(f.items()),"\n", 
list(iter(f)),"\n",
list(f.get('Raw/Reads').values()),"\n", 
f['Raw/Reads']
)
#['Analyses', 'Raw', 'UniqueGlobalKey'] 
# [None, <HDF5 group "/Raw" (1 members)>, <HDF5 group "/UniqueGlobalKey" (3 members)>] 
# [('Analyses', None), ('Raw', <HDF5 group "/Raw" (1 members)>), ('UniqueGlobalKey', <HDF5 group #"/UniqueGlobalKey" (3 members)>)] 
# ['Analyses', 'Raw', 'UniqueGlobalKey'] 
# [<HDF5 group "/Raw/Reads/Read_994" (1 members)>] 
# <HDF5 group "/Raw/Reads" (1 members)>

f.close()