【HDF5报错】HDF5-DIAG: Error detected in HDF5 (1.12.2) thread 19:

xarray读取nc文件HDF5报错如下：

HDF5-DIAG: Error detected in HDF5 (1.12.2) thread 19:
  #000: H5A.c line 528 in H5Aopen_by_name(): can't open attribute
    major: Attribute
    minor: Can't open object
  #001: H5VLcallback.c line 1091 in H5VL_attr_open(): attribute open failed
    major: Virtual Object Layer
    minor: Can't open object
  #002: H5VLcallback.c line 1058 in H5VL__attr_open(): attribute open failed
    major: Virtual Object Layer
    minor: Can't open object
  #003: H5VLnative_attr.c line 130 in H5VL__native_attr_open(): can't open attribute
    major: Attribute
    minor: Can't open object
  #004: H5Aint.c line 545 in H5A__open_by_name(): unable to load attribute info from object header
    major: Attribute
    minor: Unable to initialize object
  #005: H5Oattribute.c line 494 in H5O__attr_open_by_name(): can't locate attribute: '_QuantizeGranularBitRoundNumberOfSignificantDigits'
    major: Attribute
    minor: Object not found

解决方案：
在使用多线程处理HDF5文件（如使用xarray打开的NetCDF文件）时，可能会遇到HDF5库的线程安全问题。HDF5库并不是线程安全的，因此在多个线程中同时访问同一个文件时会导致错误。

为了解决这个问题，我们可以使用以下几种方法：

方法一：使用多进程而不是多线程
使用concurrent.futures.ProcessPoolExecutor替代ThreadPoolExecutor。进程之间是完全隔离的，可以避免HDF5的线程安全问题。

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor
class abc(object):
    def __init__(self, outdir, hourly):
    	 self.outdir=outdir
    	 self.hourly=hourly
	def process_file(self, dt, h1, h2, save_path):
		# somecodehere
    def run(self):
        with ProcessPoolExecutor() as executor:
            for dt in self.daterange:
                save_path = f"self.outdir/{dt}"
                os.makedirs(save_path, exist_ok=True)
                for h1, h2 in zip(self.hourly[:-1], self.hourly[1:]):
                    executor.submit(self.process_file, dt, h1, h2, save_path)

方法二：确保每个线程独占文件
如果仍想使用多线程，可以确保每个线程在处理文件时独占文件。可以使用threading.Lock来实现这一点，但这会影响性能，因此推荐使用多进程。

方法三：单线程处理
如果数据量不大，也可以选择简单地使用单线程处理，虽然这会降低处理速度，但可以避免任何并发问题。