设定临时目录：使用xarray、dask（？）、python打开多个数据集时的解决方法

在使用xarray库和dask来打开多个数据文件时，会产生大量的中间计算结果，这些计算结果会被存储在一个叫做“临时目录”的文件夹中。如果临时目录所在的文件夹没有足够的可用空间，程序可能会中断。为了避免这种情况的发生，我们可以手动设置临时目录的位置。

以下是使用Python代码如何设置临时目录：

import os
import xarray as xr
from dask.diagnostics import ProgressBar

temp_folder = '/path/to/temp/folder/'
os.makedirs(temp_folder, exist_ok=True)

with xr.open_mfdataset('/path/to/data/files/*.nc', 
                       parallel=True, 
                       preprocess=custom_function) as ds:
    ds.load().compute()

上面的代码将设置临时目录为“/path/to/temp/folder/”。使用os.makedirs命令可以自动创建目录，如果目录已经存在，则不创建任何东西。下一步，我们使用xr.open_mfdataset打开所有符合条件的数据集。parallel参数可以设置打开数据集的并发方式。最后，使用ds.load().compute()命令对数据集进行加载和计算。

需要注意的是，由于设置了临时目录，程序需要更多的空间来存储中间计算结果。同时，在计算大型数据集时，计算过程可能会非常缓慢。为了避免这种情况，我们可以使用dask.diagnostics.ProgressBar库来监控计算进度并显示进度条。

with ProgressBar():
    ds.load().compute()

上面的代码将显示计算进度条，并在计算完成后关闭进度条。