我一直在使用 C++ 运行各种模拟，这样做通常涉及将大量数据保存到文件（实数/复杂矩阵、数组等），然后稍后将它们读入其他程序。但是，我一直无法找到一种一致且简单的方法。我的解决方案通常涉及几十行难以阅读的代码，用于我想从文件中保存/读取的每种不同类型的数据结构。是否有任何已知的库可以做到这一点，或者至少在这个过程中有所帮助？如果有任何类型的矩阵库允许自动保存/读取矩阵/向量到文件，那也会很有帮助（据我所知，Eigen 没有这个选项）。
在 C++ 中从文件存储/读取数据的简单方法
计算科学
C++
数据管理
2021-12-14 10:08:41
3个回答
Numpy 有一个非常简单的文件格式，这使得它基本上与所有其他高级语言完美兼容。（https://www.numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.lib.format.html）看起来格式比 boost 或 hdf5 轻得多。文档说，如果有必要，自己编写解析器应该很容易，我倾向于相信这一点。粗略的谷歌搜索还表明，在 C++ 中存在许多用于.npy文件的轻量级库（例如https://github.com/rogersce/cnpy）。作为额外的好处，你总是能够在 python 中加载你的文件并在像 ipython 这样的漂亮的 python 解释器中手动检查它们，否则在 C++ 中实现这可能有点棘手。
您可以使用 boost 的序列化工具，它可以直接扩展以支持自定义数据结构。如果您使用 Eigen，您可以调整类似的内容以满足您的需求。
Cereal是一个简单易用的 C++ 数据结构序列化库。它了解所有的 STL 数据结构，并且很容易调整自定义类以供使用。
示例代码：
#include <cereal/types/unordered_map.hpp>
#include <cereal/types/memory.hpp>
#include <cereal/archives/binary.hpp>
#include <fstream>
struct MyRecord
{
uint8_t x, y;
float z;
template <class Archive>
void serialize( Archive & ar )
{
ar( x, y, z );
}
};
struct SomeData
{
int32_t id;
std::shared_ptr<std::unordered_map<uint32_t, MyRecord>> data;
template <class Archive>
void save( Archive & ar ) const
{
ar( data );
}
template <class Archive>
void load( Archive & ar )
{
static int32_t idGen = 0;
id = idGen++;
ar( data );
}
};
int main()
{
std::ofstream os("out.cereal", std::ios::binary);
cereal::BinaryOutputArchive archive( os );
SomeData myData;
archive( myData );
return 0;
}