【java解惑】输入输出流使用后及时关闭问题


    如下所示代码:

public class Example041 {

	public static void main(String[] args) throws IOException {
		Example041 e41 = new Example041();
		e41.copy("d:\\微信名ape_it.txt", "d:\\微信名爱题猿.txt");
	}

	private void copy(String src, String dest) throws IOException {
		InputStream is = null;
		OutputStream os = null;
		try {
			is = new FileInputStream(src);
			os = new FileOutputStream(dest);
			byte[] buf = new byte[1024];
			int n;
			while ((n = is.read(buf)) > 0) {
				os.write(buf, 0, n);
			}
		} finally {
			is.close();
			os.close();
		}
	}
}


    代码分析:

    上述代码正常执行是没有问题的,但是存在隐藏的BUG。BUG就在finally语句块中。首先,is和os在关闭时都没有做是否为空的判断;其次,如果is.close关闭时出错抛出异常了,那么os.close将不会执行,导致的结果就是文件输出流没有关闭。一种对finally语句的修改如下:

if (is != null) {
    try {
	is.close();
    } catch (IOException e) {
    // do nothing
    }
}
if (os != null) {
    try {
	os.close();
    } catch (IOException e) {
	// do nothing
    }
}

     上述代码在书写上重复两遍,所以可以进行如下重构:

void copy2(String src, String dest) throws IOException {
		InputStream is = null;
		OutputStream os = null;
		try {
			is = new FileInputStream(src);
			os = new FileOutputStream(dest);
			byte[] buf = new byte[1024];
			int n;
			while ((n = is.read(buf)) > 0) {
				os.write(buf, 0, n);
			}
		} finally {
			close(is);
			close(os);
		}
	}

	private void close(Closeable closeable) {
		if (closeable != null) {
			try {
				closeable.close();
			} catch (IOException e) {
				// do nothing
			}
		}
	}


    总之,当你在 finally 语句块中调用 close 方法时,要用一个嵌套的 try-catch语句来保护它,以防止 IOException 的传播。更一般地讲,对于任何在 finally语句块中可能会抛出的被检查异常都要进行处理,而不是任其传播。



注:本【java解惑】系列均是博主阅读《java解惑》原书后将原书上的讲解和例子部分改编然后写成博文进行发布的。所有例子均亲自测试通过并共享在github上。通过这些例子激励自己惠及他人。同时本系列所有博文会同步发布在博主个人微信公众号搜索“爱题猿”或者“ape_it”方便大家阅读。如果文中有任何侵犯原作者权利的内容请及时告知博主以便及时删除如果读者对文中的内容有异议或者问题欢迎通过博客留言或者微信公众号留言等方式共同探讨。

源代码地址https://github.com/rocwinger/java-disabuse


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同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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