Python HDF5格式的时间序列存储

我想将时间序列（传感器数据）的结果存储到HDF5文件中。我似乎无法为我的数据集赋值。很明显，我做错了什么，我只是不知道

守则：

from datetime import datetime, timezone
import h5py

TIME_SERIES_FLOAT = np.dtype([("time", h5py.special_dtype(vlen=str)),
                              ("value", np.float)])

h5 = h5py.File('balh.h5', "w")
dset = create_dataset('data', (1, 2), chunks=True, maxshape=(None, 2), dtype=TIME_SERIES_FLOAT)
dset[0]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat()
dset[0]['value'] = 0.0

然后更新代码调整数据集的大小并添加更多值。显然，按价值计算是低效的：

size = list(dset.shape)
size[0] += 1
dset.resize(tuple(size))
dset[size[0]-1]['time'] = datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat()
dset[size[0]-1]['value'] = value

更好的方法是将一些数据整理成一个

np.array

，然后每隔一段时间添加一次

这明智吗？…我需要更多的咖啡

定义的类型是一个元组，包含一个字符串（又名时间）和一个浮点（又名值），因此要添加一个，我需要：

dset[-1] = (datetime.now(timezone.utc).astimezone().isoformat(), value)

其实就是这么简单

通过以下方式添加多个条目：

l = [('stamp', x) for x in range(10)] 
size = list(dset.shape)
tmp = size[0]
size[0] += len(l)
dset.resize(tuple(size))
for x in range(len(l)):                                                
    dset[tmp+x] = l[x]

尽管如此，这感觉有点笨重和次优