将numpy.recarray转换为dict，将条目分配给它们的基本类型，以便传递给fastAPI

Question

要将此重新排列的内容传递给fastAPI，请执行以下操作：

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

此版本适用于：

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

但这一个不是：

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

我想知道为什么。以下是我在windows下从fastAPI获得的错误跟踪：

  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

您面临的问题是因为int64（<i8）类型。在第一个代码段中，您将显式地将其强制转换为常规int：

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

而在第二种情况下，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，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}

这将生成一个可以发送到fast API的风管