“一盘沙拉”带你入门Dagger2(六)之Component依赖

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如果我们有一套做好的煎饼果子(一套齐全的依赖体系,Module、Component),另外一个类需要这套依赖体系的一个对象作为依赖,怎么办,还需要再为这个对象,建立一套新的Module和Component吗

显然是不用的,Component之间是可以依赖的

开始举例子:

1. 我们先做一套的依赖体系,这个体系里,依赖的Tomato西红柿

Tomato.class

public class Tomato {
    public Tomato() {
        Log.e("TAG", "我是一个西红柿");
    }
}

TomatoModule.class

@Module
public class TomatoModule {
    @Provides
    public Tomato provideTomato(){
        return new Tomato();
    }

}

TomatoComponent.class

@Component(modules = {TomatoModule.class})
public interface TomatoComponent {
    // ★前面说过这里的这个方法是可以不写的,
    // 但是,如果你想让别的Component依赖这个Component,
    // 就必须写,不写这个方法,就意味着没有向外界,暴露这个依赖
    Tomato provideTomato();
//    void inject(Object o);//这里的西红柿并没有想注入到那个类中,可以不写inject方法
}
2. ok,煎饼果子已经做好了,我们想在Salad里直接注入tomato对象,怎么做呢
  • 只需要在SaladComponent里引入TomatoComponent即可

    dependencies = {TomatoComponent.class}

    ```
    @Component(modules = {SaladModule.class},dependencies = {TomatoComponent.class})//引入TomatoComponent
    
    public interface SaladComponent {
        .....
        //这里代码不用动
    }
    ```
    
    • 在Salad里面注入tomato,别忘了“tomatoComponent(tomatoComponent)”
    public class Salad {
    
        @Inject
        Tomato tomato;
    
           ......
    
        public Salad() {
           // 这里必须先得到TomatoComponent
            TomatoComponent tomatoComponent = DaggerTomatoComponent.builder().tomatoModule(new TomatoModule()).build();
            // 在这里通过传入“tomatoComponent(tomatoComponent)”构建SaladComponent,
            SaladComponent saladComponent = DaggerSaladComponent.builder().saladModule(new SaladModule()).tomatoComponent(tomatoComponent).build();
            saladComponent.inject(this);
    
            ......
    
    
        }
            ......
    }
3. 测试,tomato注入成功了
 E/TAG: 我是一个西红柿

以下内容摘自Android常用开源工具(2)-Dagger2进阶

除了dependencies还可以使用SubComponent,相当于子父类继承关系

如果一个Component的功能不能满足你的需求,你需要对它进行拓展,一种办法是使用Component(dependencies=××.classs)。另外一种是使用@Subcomponent,Subcomponent用于拓展原有component。同时,这将产生一种副作用——子component同时具备两种不同生命周期的scope。子Component具备了父Component拥有的Scope,也具备了自己的Scope。

Subcomponent其功能效果优点类似component的dependencies。但是使用@Subcomponent不需要在父component中显式添加子component需要用到的对象,只需要添加返回子Component的方法即可,子Component能自动在父Component中查找缺失的依赖。

//父Component:
@PerApp
@Component(modules=××××)
public AppComponent{
    SubComponent subcomponent();  //1.只需要在父Component添加返回子Component的方法即可
}

//子Component:
@PerAcitivity   //2.注意子Component的Scope范围小于父Component
@Subcomponent(modules=××××)   //3.使用@Subcomponent
public SubComponent{
    void inject(SomeActivity activity); 
}

//使用
public class SomeActivity extends Activity{
    public void onCreate(Bundle savedInstanceState){
        ...
        App.getComponent().subCpmponent().inject(this);//4.调用subComponent方法创建出子Component
    }    
}

通过Subcomponent,子Component就好像同时拥有两种Scope,当注入的元素来自父Component的Module,则这些元素会缓存在父Component,当注入的元素来自子Component的Module,则这些元素会缓存在子Component中。

还有一个Lazy,懒加载,用于延迟加载

Lazy和Provider都是用于包装Container中需要被注入的类型,Lazy用于延迟加载,Provide用于强制重新加载,具体如下:

public class Container{
    @Inject Lazy<Fruit> lazyFruit; //注入Lazy元素
    @Inject Provider<Fruit> providerFruit; //注入Provider元素
    public void init(){
        DaggerComponent.create().inject(this);
        Fruit f1=lazyFruit.get();  //在这时才创建f1,以后每次调用get会得到同一个f1对象
        Fruit f2=providerFruit.get(); //在这时创建f2,以后每次调用get会再强制调用Module的Provides方法一次,根据Provides方法具体实现的不同,可能返回跟f2是同一个对象,也可能不是。
    }
}

值得注意的是,Provider保证每次重新加载,但是并不意味着每次返回的对象都是不同的。只有Module的Provide方法每次都创建新实例时,Provider每次get()的对象才不相同。

基础知识告一段落了

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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意田天的博客 2万+
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