Scaldi 技术文档
2024-12-20 15:07:41作者:余洋婵Anita
1. 安装指南
1.1 环境要求
Scaldi 支持 Scala 2.11、2.12 和 2.13 版本。请确保您的项目使用的是这些 Scala 版本之一。
1.2 添加 Scaldi 到您的构建
1.2.1 SBT 配置
在您的 build.sbt 文件中添加以下依赖项:
libraryDependencies += "org.scaldi" %% "scaldi" % "x.y.z"
请将 x.y.z 替换为所需的 Scaldi 版本号。
2. 项目使用说明
2.1 概述
Scaldi 是一个轻量级的 Scala 依赖注入库,通过 Scala 语言的表达能力,提供了一种直观且惯用的 DSL 来绑定和注入依赖项。Scaldi 具有高度的可扩展性,您可以轻松自定义几乎任何方面的功能。其独特的特性包括高级模块组合和条件绑定,这些特性可以帮助您构建从小型命令行工具到大型 Web 应用程序的各种应用。
2.2 主要特性
- 高级模块组合:Scaldi 允许您通过模块组合来管理复杂的依赖关系。
- 条件绑定:您可以根据不同的条件绑定不同的依赖项。
- 与 Akka 和 Play 集成:Scaldi 与 Akka 和 Play 框架集成良好,方便在这些框架中使用。
3. 项目 API 使用文档
3.1 基本概念
- Injector:Injector 是绑定定义的容器,模块中定义的绑定可以通过 Injector 进行管理。
- Module:Module 提供了创建绑定的语法,使用
bind和binding方法来定义依赖关系。Module 也扩展了 Injector 特性,因此在定义绑定时隐式的 Injector 实例始终可用。 - Injectable:Injectable 是用于注入依赖项的主要特性,通过
inject方法可以注入所需的依赖项。
3.2 示例代码
以下是一个简单的示例,展示了如何使用 Scaldi 进行依赖注入:
import scaldi._
class MyService(implicit inj: Injector) {
val myDependency = inject[MyDependency]
}
class MyDependency
object MyModule extends Module {
bind[MyDependency] to new MyDependency
}
implicit val injector = MyModule
val service = new MyService
4. 项目安装方式
4.1 通过 SBT 安装
如前所述,您可以通过在 build.sbt 文件中添加以下依赖项来安装 Scaldi:
libraryDependencies += "org.scaldi" %% "scaldi" % "x.y.z"
4.2 手动下载
您也可以手动下载 Scaldi 的 JAR 文件,并将其添加到您的项目中。请访问 Maven 中央仓库或其他依赖管理工具的仓库,下载所需的版本。
4.3 使用 Maven
如果您使用 Maven 进行项目管理,可以在 pom.xml 文件中添加以下依赖项:
<dependency>
<groupId>org.scaldi</groupId>
<artifactId>scaldi_2.13</artifactId>
<version>x.y.z</version>
</dependency>
请将 x.y.z 替换为所需的 Scaldi 版本号。
通过以上步骤,您可以成功安装并开始使用 Scaldi 进行依赖注入。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
533
3.75 K
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
67
20
暂无简介
Dart
772
191
Ascend Extension for PyTorch
Python
341
405
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178