在MEF中手动导入依赖的模块

本文介绍了在.NET的Managed Extensibility Framework (MEF)中如何处理依赖注入的问题,特别是当依赖项与上下文相关时。文章详细解释了三种解决方法:通过构造函数导入、在成员中导入以及进一步解除限制的手动导入方式。

对于简单的场景来讲,在MEF中导入依赖模块非常简单,只要用ImportAttribute标记依赖的成员,MEF模块会自动找到并创建该模块。但有的时候我们依赖的模块是上下文相关的,此时MEF框架的自动组装满足不了我们的需求了,这里以我之前的文章的一个Log插件为例:

    class HostModule
    {
        [Import]
        ILogger logger = null;

        public string Name { get; private set; }

        public HostModule(string name)
        {
            this.Name = name;
            Compose();

            logger.LogMessage("hello world");
        }

        void Compose()
        {
            var catalog = new AssemblyCatalog(this.GetType().Assembly);
            var container = new CompositionContainer(catalog);
            container.ComposeParts(this);
        }
    }

    interface ILogger
    {
        void LogMessage(string msg);
    }

    [Export(typeof(ILogger))]
    class ConsoleLogger : ILogger
    {
        public void LogMessage(string msg)
        {
            Console.WriteLine(DateTime.Now + ": " + msg);
        }
    }

现在我想要在Log信息中加入模块名称作为前缀,改成如下形式:

    [Export(typeof(ILogger))]
    class ConsoleLogger : ILogger
    {
        public string ModuleName { get; private set; }

        public void LogMessage(string msg)
        {
            Console.WriteLine(">> " + ModuleName + " | " + DateTime.Now + ": " + msg);
        }
    }

由于MEF框架不知道Logger.ModuleName和HostModule.Name的关系,无法直接通过ImportAttribute标记ModuleName属性搞定。那么,我们该如何传入这ModuleName呢?

通过构造函数导入:

这最直接想到的就是一种方式了,主要修改如下:

  1. 在插件模块中创建构造函数,参数为需要导入的依赖模块,并且用 ImportingConstructorAttribute 标记构造函数。
  2. 在构造函数中庸 ImportAttribute 标记参数
  3. 在组装函数中用 ComposeExportedValue 函数传入参数

示例代码如下:

    class HostModule
    {
        [Import]
        ILogger logger = null;

        public string Name { get; private set; }

        public HostModule(string name)
        {
            this.Name = name;
            Compose();

            logger.LogMessage("hello world");
        }

        void Compose()
        {
            var catalog = new AssemblyCatalog(this.GetType().Assembly);
            var container = new CompositionContainer(catalog);
            
container.ComposeExportedValue("ModuleName", this.Name);
            container.ComposeParts(this);
        }
    }

    interface ILogger
    {
        void LogMessage(string msg);
    }

    [Export(typeof(ILogger))]
    class ConsoleLogger : ILogger
    {
        public string ModuleName { get; private set; }

        
[ImportingConstructor]
        public ConsoleLogger([Import("ModuleName")] string moduleName)
        {
            this.ModuleName = moduleName;
        }

        public void LogMessage(string msg)
        {
            Console.WriteLine(">> " + ModuleName + " | " + DateTime.Now + ": " + msg);
        }
    }

这种方式一个比较大的缺点就是麻烦,上面的例子还好,如果要导入的参数比较多就显得有点麻烦了。并且后续要新增一个依赖的模块的话则要同时修改好几处处地方,不够集中,容易改漏,并且也不容易排查错误。

在成员中导入

在成员中导入的方式如下:

  1. 在Host中用Export标记导出参数
  2. 在插件模块中用Import标记导入参数

修改后的代码如下,我把修改的地方标记了一下:

    class HostModule
    {
        [Import]
        ILogger logger = null;

        
[Export("ModuleName")]
        public string Name { get; private set; }

        public HostModule(string name)
        {
            this.Name = name;
            Compose();

            logger.LogMessage("hello world");
        }

        void Compose()
        {
            var catalog = new AssemblyCatalog(this.GetType().Assembly);
            var container = new CompositionContainer(catalog);
            container.ComposeParts(this);
        }
    }

    interface ILogger
    {
        void LogMessage(string msg);
    }

    [Export(typeof(ILogger))]
    class ConsoleLogger : ILogger
    {
        
[Import("ModuleName")]
        public string ModuleName { get; private set; }

        public void LogMessage(string msg)
        {
            Console.WriteLine(">> " + ModuleName + " | " + DateTime.Now + ": " + msg);
        }
    }

这种方式改动更少更直观,扩展性也更强,要好用得多了。

进一步解除限制

前面这种方式非常方便,但有一个限制:功能模块是由MEF框架在组装的时候创建的。但是,有的时候,功能模块无法由MEF框架创建(例如在WPF程序中的UI对象,或者一些比较复杂的上下文相关对象),但是,这个时候我们如何手动导入依赖的外部模块呢?MEF框架本身也是提供了比较完善的解决方案的:在执行ComposeParts函数组装的时候将两个对象一并传入一起组装即可

    class HostModule
    {
        ILogger logger = new ConsoleLogger();

        
[Export("ModuleName")]
        public string Name { get; private set; }

        public HostModule(string name)
        {
            this.Name = name;
            Compose();

            logger.LogMessage("hello world");
        }

        void Compose()
        {
            
var container = new CompositionContainer();
            container.ComposeParts(this, logger);
        }
    }

    interface ILogger
    {
        void LogMessage(string msg);
    }

    class ConsoleLogger : ILogger
    {
        
[Import("ModuleName")]
        public string ModuleName { get; private set; }

        public void LogMessage(string msg)
        {
            Console.WriteLine(">> " + ModuleName + " | " + DateTime.Now + ": " + msg);
        }
    }

小结:虽然前面介绍的这三种方式看起来有不小差别,但归根结底只是不同的组装形式而已,只要掌握了MEF的组装原理,就可以非常自由的组装我们所需要的模块,实现松耦合、简单化、模块化的程序。

相关文章:.Net中的插件框架Managed Extensibility Framework

 

转载于:https://www.cnblogs.com/TianFang/p/3458597.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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