Robtotlegs中的依赖注入

本文介绍了Robotlegs框架中的依赖注入机制,包括四种注入方法:mapSingleton、mapSingletonOf、mapValue和mapClass,并探讨了它们的适用场景。


依赖注入是Robotlegs中的重要部分。那么依赖注入是怎么工作的呢?依赖注入有两个部分组成,注入点和注入规则。注入点简单的说就是什么地方需要注入,注入规则说明怎么注入。

设置注入点

Robotlegs可以针对属性、参数和构造函数进行注入,对应的注入方法就是在其上标记[Inject],例如:

[Inject]
public var propertyName:propertyType;

设置注入规则

Robotlegs提供四种注入方法:

  • mapSingleton
  • mapSingletonOf
  • mapValue
  • mapClass

mapSingleton

在context中配置如下:

//在context中配置如下:
injector.mapSingleton(ClassName);
//注入点
[Inject]
public var classInstance:ClassName;
使用这个方法每次请求获取的都是同一对象、即单一实例,而且这对我们的类是透明的。从而也降低了现有类迁移的复杂度。但是从注入点的代码可以看到和被依赖的类有强耦合。利用下面的方法我们可以利用接口编程降低这种耦合。

mapSingletonOf

//在context中配置如下:
injector.mapSingletonOf(InterfaceName,ClassName);//ClassName实现了InterfaceName
//注入点
[Inject]
public var classInstance:InterfaceName;
这一方法降低了耦合,但是我们怎么向类传递构造参数呢?这就需要借助mapValue方法。

mapValue

//在context中配置如下:
injector.mapValue(InterfaceName, new ClassName(argument));//ClassName实现了InterfaceName
//注入点
[Inject]
public var classInstance:InterfaceName;

既然可以传递参数,而mapValue每次返回的是同一实例,怎么解决不同的参数呢?这时就需要为注入点设置名字,以表示区分。

//在context中配置如下:
injector.mapValue(InterfaceName, new ClassName(argument),"name1");//ClassName实现了InterfaceName

injector.mapValue(InterfaceName, new ClassName(argument2),"name2");

//注入点[Inject(name='name1')]public var classInstance:InterfaceName;

[Inject(name='name2')]
public var classInstance2:InterfaceName;

上面的方法每次请求都是返回的一个实例,若各个注入点返回不同的实例怎么办呢?Robotlegs用mapClass来解决。

mapClass

mapClass 为每一个注入请求提供这个被映射的类的一个特有实例.

//在context中配置如下:
injector.mapClass(ClassName);
//注入点[Inject]
public var classInstance:className;
//注入点[Inject]
public var classInstance:className;



最后


本分简单分析了四种方法的使用场景,更详细的内容。参见如下文章:

http://joelhooks.com/2011/03/12/an-introduction-to-robotlegs-as3-part-1-context-and-mediators/

http://joelhooks.com/2011/03/12/an-introduction-to-robotlegs-as3-part-2-models/

http://joelhooks.com/2011/03/12/an-introduction-to-robotlegs-as3-part-3-services/

http://wiki.github.com/robotlegs/robotlegs-framework/best-practices


【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信中,由于超大可重构智能表面(RIS)引起的混合近场-远场(混合场)波束斜视效应,对用户信道感知与位置估计带来的挑战。文中提出利用RIS调控电磁波传播特性,结合先进的信号处理算法,在波束斜视影响下实现高精度的信道估计与用户定位,并提供了基于Matlab的代码实现,支持科研复现与进一步优化。研究对于提升未来6G超高速无线通信系统的感知与定位能力具有重要意义。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息等相关专业背景,熟悉Matlab编程,从事太赫兹通信、智能反射面(RIS)或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解并复现混合场波束斜视效应下的信道建模方法;② 掌握基于RIS的太赫兹系统中信道估计与联合定位算法的设计与实现;③ 为后续开展智能超表面辅助的ISAC(通感一体化)研究提供技术参考和代码基础。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码,深入理解文档中提出的系统模型与算法流程,重点关注波束斜视的数学表征、信道估计算法设计及定位性能评估部分,可通过调整参数进行仿真验证,以加深对关键技术难点和解决方案的理解。
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