Spring的依赖注入(即DI)

本文介绍了Spring框架的核心容器,探讨了容器如何通过XML配置管理bean的生命周期,并详细解释了依赖注入的概念及其两种主要实现方式:设置注入和构造注入。

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谈到Spring,首先要介绍一下Spring核心容器。Spring容器是该框架技术的关键,是一个超级大工厂,所有的对象都会被当成Spring核心容器管理的对象(Spring把容器中的一切对象统称为bean)。

容器对bean的管理,是基于XML文件的配置进行的,在完成容器的初始化后,根据XML文件解析所得的结果,Spring底层利用反射机制完成bean的初始化。容器中的bean由每一个<bean... />元素定义。在Spring底层,默认每一个<bean... />元素以反射方式来调用该类的无参数构造器。大概逻辑代码如下:

String isStr = " "; 解析<bean... />元素的id属性所得

String classStr = " "; 解析<bean... />元素的class属性所得

Class clazz = Class.forName(classStr);

Object obj = clazz.newInstance(); 红色部分为基本的反射代码

container.put(idStr,obj); container代表容器

执行完上述代码,即完成了容器中一个bean从初始化完成到放入Spring容器的整个过程。

作为一位Java工程师,对象与对象之间的依赖关系是不难理解的。在依赖注入技术出现之前,我们往往是通过new关键字来实现对象与对象之间的依赖关系,这种实现方式需要主动去获取被依赖的对象,造成调用组件与被依赖对象之间的耦合。为了降低组件与组件之间的耦合度,依赖注入(DI)慢慢的成熟了。依赖注入是一种被动接受的思想,对象与对象之间的依赖关系,由原来的主动获取,换成了被动接受。被依赖对象的初始化以及被注入的过程,则完全由Spring容器来完成。由于整个过程从原始的主动获取变成了现在的被动接受,所以又名控制反转(IoC)。

Spring的技术实现有两种方式:

A.设置注入

指容器通过调用成员变量的setter方法来注入被依赖的对象,是一种比较常用的实现方式。

通常是给<bean... />元素添加<proprtty... />子元素,即可实现设值注入。<proprtty... />标签在Spring底层以反射的方式执行一次setter方法,如果传入的被依赖参数是基本类型及其包装类或是String等类型,则使用value属性指定传入参数,如果是容器中的其他bean元素,则使用ref属性。<proprtty... />标签对Spring底层代码的驱动逻辑:name属性决定调用哪个成员变量的setter方法,并根据value或ref属性值决定调用的setter方法的传入参数。

B.构造注入

顾名思义,是一种通过调用bean对象的构造器来实现依赖注入的一种方法。

当然,这种方式也是通过xml标签来实现对Spring底层反射代码的驱动。我们所用到的标签是<constructor-arg... />,每一个<constructor-arg... />标签代表一个构造器参数,此标签类似于<property... />,也有自己的value或是ref属性,另外还有index属性(从0开始,用于指定作为第几个参数调用构造方法)以及type属性(用于指定传入参数的类型)。

Spring强烈推荐我们面向接口编程,因此我们在声明成员变量的时候,往往采用父接口的类型进行声明,而具体实现则是配置在xml文件中的具体实现类。这样的编程方式可以更好的让规范与实现分离,从而实现组件之间更好的解耦。

了解了依赖注入之后,我们不难发现Spring容器对其所起的重要作用,所以我觉着有必要再对Spring容器做一个大概的介绍。Spring有两个核心接口:BeanFactory和ApplicationContext,其中ApplicationContext是BeanFactory的子接口,二者都可代表Spring容器,Spring容器是生成bean实例的工厂,并管理容器中的bean。Spring容器的实例化,依托于xml文件的详细配置。我们大多数情况下是使用ApplicationContext(又称Spring上下文)来作为Spring容器,原因在于相对于BeanFactory而言,其在功能上较为强大。使用ApplicationContext作为容器的情况下,系统在启动时,会完成容器中所有Singleton Bean实例的初始化,因此前期系统启动时会造成较大的系统内存开销,但是在完成初始化之后,后期获取bean实例的操作中,则性能较好,除非是某些对于内存非常关键的应用,我们才会考虑使用BeanFactory作为容器。我们还可以在使用ApplicationContext作为容器的情况下,通过给<bean... />元素指定lazy-init="true"来取消容器对Singleton Bean的预初始化,从而节省系统在前期启动时的开销。

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资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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