Numpy：从HTTP响应中加载numpy数组

在本文中，我们将介绍如何从HTTP响应中直接加载numpy数组，而不需要将其保存为文件再进行加载。

对于需要使用numpy数组的数据科学家来说，常规做法是将其保存为文件，然后再使用numpy.load()函数加载它们。这种方式的问题在于它需要磁盘空间来存储中间文件，并且在加载和删除这些文件时会浪费时间和资源。

通过使用Python的内置库io和numpy，我们可以在加载时将响应数据存储在内存中，并在不经过磁盘的情况下直接加载它们。

以下是实现这种方式的代码：

import io
import numpy as np
import requests

url = 'https://example.com/my_array.npy'
response = requests.get(url)
bytes_response = io.BytesIO(response.content)
arr = np.load(bytes_response)

在这个例子中，我们首先使用requests库获取数组数据的HTTP响应，然后使用Python io库中的BytesIO函数将响应内容转换为字节流，并将其传递给numpy.load()函数。最终，我们得到了完整的numpy数组。

这种方式不仅节省了磁盘空间和时间，而且在一些特定的Web服务器环境下，它还可以提高性能。

我们还可以扩展这种方法来同时加载多个数组，例如通过使用多个URL获取多个数组：

import io
import numpy as np
import requests

urls = ['https://example.com/array1.npy', 'https://example.com/array2.npy']
response_data = []
for url in urls:
    response = requests.get(url)
    bytes_response = io.BytesIO(response.content)
    response_data.append(np.load(bytes_response))

array1, array2 = response_data