2020-8-12 多线程_02

本文介绍Java中多线程的实现方式,包括通过实现Callable接口、使用匿名内部类及定时器进行多线程编程的方法。详细解析了定时器的创建步骤和常用方法,如schedule安排任务执行。

多线程实现方式3(依赖于线程池):

实现Callable<T>接口,重写call方法,T是call()方法返回值,返回值可以通过Future<T>接收,并通过get方法获取;

好处:

可以有返回值;

可以抛出异常;

弊端:

代码较复杂,所以一般不用;

匿名内部类使用多线程:

new Thread(){代码........}.start();(继承自Thread类)

new Thread(new Runnable(){代码......}){(如果在该括号内重写,运行时将运行该括号内的重写)}.start();(实现Runnable接口);

定时器:

定时器是一个应用十分广泛的线程工具,可用于调度多个定时任务以后台线程的方式运行.在java中,可以通过Timer和TimerTask类来实现定义调度的功能;

Timer:

方法:

1.public Timer():创建一个定时器;

2.public void schedule(TimerTask task,Date time,long period):安排在指定时间执行后重复固定间隔执行;

3.public void schedule(TimerTask task,Date time):安排在指定时间执行;

4.public void schedule(TimerTask task,long dealy,long period):安排在指定延迟执行后,重复固定间隔执行;

5.public void schedule(TimerTask task,long delay):安排在指定延迟后执行;

TimerTask:

方法:

public abstract void run():执行任务;

public boolean cancel():中止计时器;

创建计时器步骤:

1.创建TimerTask子类,重写run方法;

2.创建计时器对象;

3.调用schedule方法执行任务;	
<think>好的,我现在需要解决用户在xarray中遇到的CachingFileManager和LRUCache导致的KeyError问题。首先,我需要理解用户的问题背景。用户提到了从服务器读取月平均表面温度数据,但array_code_times设置为False,因为xarray无法识别日历类型,这可能与时间变量的处理有关。另外,用户遇到了KeyError,这可能与文件缓存管理有关,特别是CachingFileManager和LRUCache的问题。 首先,我应该回顾xarray处理NetCDF文件的基本流程。用户使用了xr.open_dataset打开文件,这个函数默认会使用CachingFileManager来管理文件句柄,通过LRUCache进行缓存,以提高性能,尤其是在处理多个文件时。不过,缓存机制有时候可能会导致问题,比如当缓存的文件被提前关闭或无法正确访问时,就会抛出KeyError。 接下来,用户遇到的KeyError可能与缓存中的文件处理有关。可能的情况包括:文件在缓存中被释放,但后续操作仍尝试访问;或者文件路径或变量名不正确,导致在缓存中找不到对应的数据集。此外,时间变量无法识别也可能导致数据读取时出现问题,可能触发了缓存中的异常处理。 根据引用[3],用户可能在调用sel方法时遇到了错误,这涉及到数据的选择操作。如果在选择数据时,所需的变量或坐标在缓存中不可用,就会导致KeyError。因此,可能需要调整缓存策略或确保文件正确加载。 解决方案方面,首先可以考虑禁用缓存,看看问题是否解决。用户可以通过传递cache=False给open_dataset,这样就不会使用CachingFileManager,而是直接打开文件。但这样可能会影响性能,特别是在处理大量文件时。另一个方法是调整缓存大小,设置环境变量XARRAY_LRUCACHE_SIZE来控制缓存的文件数量,减少缓存冲突的可能性。 另外,检查文件路径和变量名是否正确非常重要。确保服务器上的文件路径有效,且变量名与代码中的引用一致。用户提到的时间识别问题可能需要手动处理时间坐标,比如使用decode_times=False,然后手动解析时间变量,避免自动解码导致的错误。 如果问题依然存在,可能需要更深入的调试,比如查看完整的错误堆栈,确认KeyError的具体位置。此外,确保使用的xarray和netCDF4库版本兼容,并升级到最新版本,可能修复已知的bug。 总结可能的步骤:禁用缓存、调整缓存大小、检查文件路径和变量名、手动处理时间变量、升级库版本。需要逐一尝试这些方法,找出导致KeyError的具体原因,并针对性地解决。</think>### 解决xarray中CachingFileManager和LRUCache导致的KeyError问题 在使用xarray处理NetCDF文件时,`CachingFileManager`和`LRUCache`可能导致`KeyError`,尤其是在涉及缓存管理或文件句柄释放的场景中。以下是分步解决方案: --- #### **1. 理解问题根源** - **CachingFileManager**:xarray默认使用此管理器缓存已打开的文件句柄(通过`LRUCache`),以提高多次访问同一文件的效率[^1]。 - **KeyError**:当缓存中的文件句柄被释放或无法正确关联时,访问变量或坐标可能抛出此错误,尤其是在多线程或异步操作中[^3]。 --- #### **2. 禁用文件缓存** 通过禁用缓存机制,避免因缓存释放导致的`KeyError`: ```python ds = xr.open_dataset(file_path, cache=False) ``` - **作用**:直接使用`netCDF4.Dataset`而非`CachingFileManager`,但可能牺牲部分性能[^1]。 --- #### **3. 调整缓存策略** 设置环境变量`XARRAY_LRUCACHE_SIZE`,制缓存文件数量: ```python import os os.environ["XARRAY_LRUCACHE_SIZE"] = "1" # 仅缓存1个文件 ``` - **适用场景**:处理多个文件时减少缓存冲突。 --- #### **4. 显式关闭文件句柄** 确保操作完成后手动释放资源: ```python with xr.open_dataset(file_path) as ds: data = ds["temperature"].sel(time="2020-01-01") # 操作完成后自动关闭 ``` - **注意**:使用上下文管理器可避免文件句柄泄漏。 --- #### **5. 检查文件路径与变量名** - **路径问题**:确认文件路径正确(如服务器路径权、文件名大小写)[^1]。 - **变量名错误**:检查变量名是否与文件定义一致: ```python print(ds.variables.keys()) # 查看所有变量名 ``` --- #### **6. 处理时间坐标问题** 若时间坐标无法自动解析(如`array_code_times=False`),需手动指定: ```python ds = xr.open_dataset(file_path, decode_times=False) ds["time"] = xr.decode_cf(ds).time # 手动解码时间 ``` --- #### **7. 升级依赖库** 确保`xarray`和`netCDF4`为最新版本: ```bash pip install --upgrade xarray netCDF4 ``` --- #### **8. 异常处理与调试** 捕获`KeyError`并输出调试信息: ```python try: data = ds["invalid_variable"] except KeyError as e: print(f"变量不存在: {e}, 可用变量: {list(ds.variables)}") ``` --- ###
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