(C11)Tapestry IoC:Ordering by Constraints

本文介绍Tapestry IoC中如何通过约束排序来管理不同模块间的服务配置和服务装饰器。约束通过Order注解指定,允许开发者定义贡献项的先后顺序。

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本人翻译目的是用来学习Tapestry5的,共享出来希望大家批评指正。计划持续翻译。
chinajavawolf  
约束排序
 
Tapestry IoC有两个特定的区域必须以特定的顺序放入某些形式的贡献:
1.         有序的配置,不同的模块可以贡献在一个服务配置内。
2.         服务装饰器必须应用于多个模块的服务。
 
在这两种情形下,对象被分配合乎条件的id,简单的ids使用 包含/贡献 模块的id.
 
因为贡献可以来自不同的模块,并且服务贡献方法被调用没有一个特定的顺序,没有贡献对象的自然排序。
 
代替的是,约束被应用给每个贡献。这些约束控制其它对象必须在一个贡献之前或之后出现。
 
这个约束使用Order标注被指定,或者作为变量参数在add()方法结尾提供排序配置。
 
通常一个单独的贡献将有不只一个约束。
约束类型
 
每个约束字符串使用"before:" 或"after:"前缀,用来表示约束的类型。
 
约束字符串的剩余部分是一个逗号分隔的样式列表。这个贡献对象将被排序在通过样式确定的贡献的前面或后面。
 
约束匹配样式
 
一个约束匹配样式被用来选择一个或多个对象通过他们的id。
 
匹配样式支持一种非常简单的通配符匹配。一个"*"可以显示在开始或结尾,或两侧,并且将匹配一个或多个字符串。因此你可以有这样的样式,比如"Data*" 或"*Logic" 或 "*User*".
 
匹配忽略大小写。
内容概要:本文以电商仓储物流机器人为案例,深度解析机器人开发全流程,涵盖ROS系统搭建、SLAM建图、路径规划、机械臂控制、多机调度等核心技术。首先介绍了分层模块化架构和核心硬件选型,如主控制器、激光雷达、深度相机、驱动底盘和协作机械臂。接着详细讲述了ROS系统开发的核心实战,包括环境感知与SLAM建图、自主导航与动态避障等技术,提供了代码示例和技术关键点。然后探讨了机械臂抓取任务开发,涉及视觉定位系统、运动规划与力控制。随后介绍了多机器人集群调度系统的任务分配模型和通信架构设计。还讨论了安全与可靠性保障措施,包括硬件级安全设计和软件容错机制。最后总结了实战问题与解决方案,以及性能优化成果,并推荐了四大核心代码库和仿真训练平台。 适合人群:对机器人开发感兴趣的研发人员,尤其是有一定编程基础并希望深入了解仓储机器人开发的技术人员。 使用场景及目标:①学习仓储机器人从系统集成到底层硬件部署的全流程;②掌握ROS系统开发的核心技术,如SLAM建图、路径规划、机械臂控制等;③理解多机器人集群调度和安全可靠性设计;④解决实际开发中的常见问题并优化系统性能。 阅读建议:本文内容详实,涵盖了从硬件选型到软件开发的各个方面,建议读者结合实际项目需求,逐步深入学习,并通过实践操作加深理解。同时,利用提供的开源项目和仿真训练平台进行实验和验证。
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