当return遇上finally

本文通过具体示例详细解析了Java中try-finally-return机制的行为差异,特别是对于基本数据类型和引用数据类型的处理方式。展示了在不同情况下,finally块如何影响返回值。

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try中含return,finally将如何处理?

我们通过下面的例子来分析一下:

public class Test{
private static K k = new K();//此时k.i=0;
private static int k1 = 0;
public static void main(String[] args){
System.out.println("before: i = " + k.i); //此时k.i = 0;
System.out.println("reVal: i = " + test().i); //此时呢?k.i=?
System.out.println("after: i = " + k.i); //此时k.i = 1;
//输出是0 1 1

System.out.println("before: k1 = " + k1); //此时k1 = 0;
System.out.println("reVal: k1 =" + test2()); //此时呢?k1=?
System.out.println("after: k1 = " + k1); //此时k1 = 1;
//输出是0 0 1

}
public static K test(){
try{
return k;
} finally {
k.i++; //对K的i加1,保证其改变
}
}
public static int test2(){
try{
return k1;
} finally {
k1++;
}
}
}
class K{
public int i = 0;
}

结果分析:(结果是0 1 1)
  很显然,在test方法调用中,return语句彻底执行完之前,也就是return之前,应该先执行了finally语句。那么为什么是彻底执行完之前?经过测试可以发现,如果test方法返回的是一个基本数据类型(比如说int)时,那么结果将和本次的测试结果不一致,int时的结果是0 0 1。
  也就是说,在程序执行return语句时,如果return后面的表达式是一个基本数据类型,那么JVM应该先保存这个基本数据类型(类似值传递时的做法——复制),然后执行finally语句,当finally语句块执行完毕后,将保存的值返回。
  如果return后面的表达式是一个引用数据类型,那么JVM应该先保存这个对象的引用(同理,JAVA中只存在值传递,所以JVM应该保存对象的引用拷贝),然后执行finally语句块,执行完后再将刚才保存的对象的引用返回。

  第一种情况因为是基本数据类型,所以返回值等于保存值,所以本例返回结果为0;
  第二种情况因为是引用数据类型,所以返回值是对象的引用,而对象的属性已经改变(在finally语句块中),所以返回后取出对象的属性发现已经变成1了。
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
``` import baostock as bs import pandas as pd import numpy as np from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from ta.momentum import RSIIndicator def get_all_a_shares(): """优化后的股票列表获取""" bs.login() try: rs = bs.query_all_stock(day=pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d')) df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) return df[(df['type'] == '1') & (~df['code_name'].str.contains('ST'))][['code', 'code_name']].values.tolist() finally: bs.logout() def get_rsi(stock): """优化后的RSI计算""" code, name = stock for _ in range(3): # 失败重试 try: end_date = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d') start_date = (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=60)).strftime('%Y-%m-%d') rs = bs.query_history_k_data( code, "date,close", start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="2" ) df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) if len(df) < 30: return None df['close'] = pd.to_numeric(df['close']) rsi = RSIIndicator(df['close'], 14).rsi().iloc[-1] return (code, name, rsi) if not np.isnan(rsi) else None except: continue return None def main(): bs.login() try: stocks = get_all_a_shares() print(f"待处理股票数量:{len(stocks)}") results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=20) as executor: # 扩容线程池 futures = {executor.submit(get_rsi, stock): stock for stock in stocks} for future in futures: if (result := future.result()) and result[2] < 25: results.append(result) print("\nRSI低于25的股票:") print("代码\t名称\t\tRSI") for item in sorted(results, key=lambda x: x[2]): print(f"{item[0]}\t{item[1][:6]}\t{item[2]:.2f}") finally: bs.logout() if __name__ == "__main__": main()```[WinError 10038] 在一个非套接字上尝试了一个操作。 接收数据异常,请稍后再试。
03-15
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