java bean 对象属性复制框架BeanMapping-release_0.0.2-注解支持

本文详细介绍了BeanMapping注解的定义及使用,该注解允许开发者灵活地指定映射方式,包括字段名称、生效条件及类型转换。适用于字段名不一致、自定义赋值条件及字段转换场景。

BeanMapping

为了更加灵活的指定映射方式,0.0.2 版本引入了 @BeanMapping 注解。

注解的定义

注解定义在 bean-mapping-api 模块中,bean-mapping-core 会默认引入此模块。

package com.github.houbb.bean.mapping.api.annotation;

import com.github.houbb.bean.mapping.api.core.ICondition;
import com.github.houbb.bean.mapping.api.core.IConvert;

import java.lang.annotation.Documented;
import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Inherited;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

/**
 * <p> BeanMapping 注解 </p>
 *
 * <pre> Created: 2019/2/19 10:11 PM  </pre>
 * <pre> Project: bean-mapping  </pre>
 *
 * @author houbinbin
 * @since 0.1.0
 */
@Inherited
@Documented
@Target(ElementType.FIELD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface BeanMapping {

    /**
     * 字段的名称
     * 如果不填,则默认使用字段的名称
     * 1. 会将 source 的值赋值给 target 和当前 name 属性一致的对象。
     * @return 名称
     */
    String name() default "";

    /**
     * 生效条件
     * 1. 默认为生效
     * 2. 当放在 source 字段上时,表示是否将值赋给 target 字段
     * 当放在 target 字段上时,表示是否接受赋值。
     * 3. source+target只有同时生效时,才会发生赋值。
     * @return 具体的生效实现
     */
    Class<? extends ICondition> condition() default ICondition.class;

    /**
     * 类型转换
     * 1. 默认不进行转换
     * 2. 为了确保转换的确定性+灵活性。对象中指定这个属性,不会改变对象的属性值和类型。
     * 如果要改变原来的值,那么类型就会被限制的很多,无法足够的灵活。
     * 3. 只有当 source 的值转换后可以设置给 target,才会将 source 转换后的值赋值给 target 对应属性,其他情况不会对值产生影响。
     * @return 具体的转换实现
     */
    Class<? extends IConvert> convert() default IConvert.class;

}

name 属性

有时候 source 和 target 的字段名称可能不同,只需要通过这个属性,让二者保持一致即可。

ICondition 接口

用于指定赋值是否生效,可以实现目标对象有值就不被覆盖的常见需求。

public interface ICondition {

    /**
     * 将原始信息转换为目标信息
     * @param context 当前执行上下文
     * @return 转换结果
     */
    boolean condition(final IContext context);

}

IContext 上下文接口

其中 IContext 是执行的上下文,便于获取到执行的相关属性。更加灵活的指定和实现我们的功能。

IConvert 字段转化接口

有时候我们希望对字段的值进行处理,比如日期/金额格式化,枚举值显示的处理等等。

就可以借助这个接口,保证代码赋值的优雅性,提升代码的可复用性,更加符合 Open-Close 原则。

/**
 * <p> 转换接口 </p>
 * 1. 所有的实现都应该提供默认构造器
 * <pre> Created: 2019/2/19 10:15 PM  </pre>
 * <pre> Project: bean-mapping  </pre>
 *
 * @param <T> 目标泛型
 * @author houbinbin
 * @since 0.1.0
 */
public interface IConvert<T> {

    /**
     * 将原始信息转换为目标信息
     * @param context 当前执行上下文
     * @return 转换结果
     */
    T convert(final IContext context);

}

拓展阅读

属性复制框架-01-不同名称字段的指定赋值

属性复制框架-02-自定义赋值生效的条件

属性复制框架-03-自定义字段转换实现

转载于:https://blog.51cto.com/9250070/2354711

<think>好的,用户现在想要下载特定版本的selective_scan的whl文件,也就是selective-scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl。根据之前的对话和提供的引用,我需要帮他找到这个文件的下载途径。 首先,用户之前的解决方案中提到推荐使用预编译的whl文件,尤其是引用[2]提到可能需要联系博主获取。用户现在的问题直接指向如何下载这个特定的whl文件,所以需要集中在这方面提供方法。 接下来,我需要检查是否有公开的源提供这个文件。PyPI上可能没有,因为用户提到需要特定版本和Windows的支持,而官方可能没有发布预编译的Windows版本。因此,可能需要通过其他渠道获取,比如联系原作者或社区成员。 另外,引用[2]提到可以联系大佬的微信获取,所以需要建议用户查看相关博客文章,找到联系方式,或者直接提供可能的链接。如果用户无法直接联系到,可能需要建议在GitHub上查找项目或Issues,看看是否有其他用户分享了whl文件。 此外,用户可能遇到的环境问题,比如Python版本和系统架构是否匹配,需要提醒用户确认自己的环境是否与whl文件兼容,比如Python 3.10和64位Windows。如果用户的环境不匹配,可能需要建议使用虚拟环境或调整Python版本。 最后,需要提供备用方案,比如源码编译,但之前的方法中提到源码编译在Windows下比较困难,所以还是以获取预编译文件为主。同时,提醒用户安装时的依赖,比如PyTorch版本,确保兼容性。</think>### 解决方案:获取 `selective-scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl` 文件 根据引用[^1][^2]的信息,`selective_scan` 的 Windows 版预编译 `.whl` 文件通常需要从非官方渠道获取(因官方 PyPI 可能未提供 Windows 适配版本)。以下是具体步骤: --- #### **方法一:通过技术社区直接获取(推荐)** 1. **访问引用[^2]提到的博客文章** - 打开链接:[Windows 下 Mamba 环境安装踩坑问题汇总](https://blog.csdn.net/xxx)(假设链接为引用来源) - 查找作者提供的联系方式(如微信、GitHub 仓库地址或网盘链接)。 - 直接联系博主请求获取 `selective-scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl`。 2. **GitHub 开源社区搜索** - 在 GitHub 搜索关键词:`selective_scan windows whl` 或 `mamba-ssm prebuilt windows`。 - 关注相关仓库的 Releases 页面或 Issues 讨论区(例如 [mamba-ssm](https://github.com/state-spaces/mamba)),部分开发者会上传适配文件。 --- #### **方法二:通过 PyPI 镜像站尝试下载** 若预编译文件已上传至镜像站(可能性较低,但可尝试): ```bash pip download selective_scan==0.0.2 --platform win_amd64 --python-version 310 --only-binary=:all: ``` - **参数说明**: - `--platform win_amd64`: 指定 Windows 64 位系统 - `--python-version 310`: 指定 Python 3.10 - `--only-binary=:all:`: 仅下载二进制包(避免源码编译) --- #### **方法三:手动编译生成 `.whl`(备用方案)** 若无法获取预编译文件,参考引用[^1][^3]的编译流程: 1. **克隆源码仓库** ```bash git clone https://github.com/state-spaces/mamba cd mamba ``` 2. **安装编译依赖** ```bash pip install ninja setuptools wheel # 必须工具 conda install -c conda-forge cxx-compiler # Windows 编译器支持 ``` 3. **修改编译配置** - 根据引用,在 `setup.py` 中移除 Linux 专属参数(如 `-fPIC`)以适配 Windows。 - 示例修改: ```python # 原配置(Linux) extra_compile_args = {'cxx': ['-O3', '-fPIC']} # 修改后(Windows) extra_compile_args = {'cxx': ['-O3']} ``` 4. **执行编译并生成 `.whl`** ```bash python setup.py bdist_wheel # 生成 dist/selective_scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl ``` --- ### **验证文件兼容性** 1. **检查 Python 环境** ```bash python --version # 需为 Python 3.10.x ``` - 若版本不匹配,使用 Conda 创建虚拟环境: ```bash conda create -n mamba_env python=3.10 conda activate mamba_env ``` 2. **安装并测试** ```bash pip install selective_scan-0.0.2-cp310-cp310-win_amd64.whl python -c "import selective_scan; print(selective_scan.__version__)" # 应输出 0.0.2 ``` --- ### **注意事项** 1. **PyTorch 版本匹配** 根据引用[^2],需确保已安装 `torch==2.1.0`: ```bash pip install torch==2.1.0 -f https://download.pytorch.org/whl/cu118/torch_stable.html ``` 2. **CUDA 工具链** - 若需 GPU 加速,安装 CUDA 11.8 并配置环境变量: ```bash set PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.8\bin;%PATH% ``` --- ### 相关问题 1. 如何检查 `.whl` 文件是否与当前系统兼容? 2. 在 Windows 中编译 Python 包时如何修复 `LINK : fatal error LNK1181: 无法打开输入文件“cublas.lib”`? 3. 如何通过 Conda 管理多个 Python 版本以适配不同 `.whl` 文件?
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