利用反射机制模拟SPRING IOC实现

本文详细解析了如何使用JAVA反射机制实现Spring IoC的原理,并通过示例代码展示具体操作过程。
利用JAVA反射机制来简单解释一下IOC实现原理,当然SPRING实现的更完善,但使用的原理和技术是类似;
典型的SPRING IOC 配置代码片段,如何自己使用反射实现见JAVA代码;
<bean id="javabean" class="com.sunshine.test.TestReflect">
<property name="field1" value="test" />
<property name="otherField1" value="AAAA" />
</bean>



package com.sunshine.test;

import java.lang.reflect.Method;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class TestReflect {
private String field1;

private String field2;

@Override
public String toString() {
return "TestReflect [field1=" + field1 + ", field2=" + field2 + "]";
}

/**
* @param args
* @throws Exception
*
* <bean id="javabean" class="com.sunshine.test.TestReflect">
* <property name="field1" value="test" />
* <property name="otherField1" value="AAAA" />
* </bean>
*/
public static void main(String[] args) throws Exception {
Map<String, Object> context = new HashMap<String, Object>();
String className = TestReflect.class.getName();
String property1 = "field1";
System.out.println("spring 中配置的类名:" + className);

// ----------1.模拟SPRING 利用配置的class 来创建对象实例
Class clazz = Class.forName(className);
Object object = clazz.newInstance();
if (object instanceof TestReflect) {
System.out.println("spring 调用默认构造函数后产生实例:" + object);
}

// ---------2.模拟SPRING 利用配置的property 来进行属性赋值--
Method logMethod = clazz.getDeclaredMethod("set" + "F" + "ield1",
String.class);
logMethod.invoke(object, "test");
System.out.println("spring 实例 的属性赋值后:" + object);

// ---------3.正确理解SPRING属性赋值,其实是调用set方法[set+属性(注意需要大写第一个字母后]来赋值 --
String property2 = "otherField1";
logMethod = clazz.getDeclaredMethod("set" + "O" + "therField1",
String.class);
logMethod.invoke(object, "AAAA");
System.out.println("spring 实例 的属性赋值后:" + object);

// ----------4.模拟SPRING 容器--------------
context.put("javabean", object);

// ---------5 .模拟SPRING 容器取对象-----
Object newObject = context.get("javabean");
System.out.println("spring 取对象:" + newObject);

}

public String getField1() {
return field1;
}

public void setField1(String field1) {
this.field1 = field1;
}

public void setOtherField1(String field) {
this.field2 = field;
}

}
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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