探索Object Hydrator与Serializer的神奇力量
2024-05-21 09:00:14作者:江焘钦
简介
Object Hydrator (and Serializer) 是一个轻巧且高效的PHP库,它提供了一种非魔术化的数据到对象以及对象到数据的转换方式。不同于其他依赖反射机制的对象映射器,这个库采用了一种直观的手动映射方法来设置私有属性,减少了对内部结构的直接访问,同时也保持了性能和安全性。
技术剖析
此库的核心在于其构造函数检测和公共属性/方法扫描机制。在对象实例化时,它会解析构造函数以确定要映射的属性;在序列化时,它会遍历所有公有属性和getter方法,将值从对象转化为纯数据结构。这种设计意味着无需魔法反射,就能享受到便捷的对象映射。
应用场景
- 构建DTO、查询对象和命令对象:对于从API请求中接收并转化为业务处理所需的复杂对象结构,这是一个理想的工具。
- 事件对象的序列化和反序列化:在事件溯源系统中,事件通常需要被序列化存储,并在需要时反序列化回对象,这正是
Object Hydrator能发挥强大作用的地方。
项目特点
- 无反射依赖:避免了对私有属性的直接操作,确保代码的安全性。
- 遵循约定:通过构造函数和公共方法自动进行对象映射,减少手动工作。
- 高性能:支持代码生成优化,可以在运行前预处理,实现零额外开销的转换。
- 灵活性:提供了自定义映射键、多键映射、属性类型转换等功能,满足各种复杂的映射需求。
安装与使用
安装简单,只需一行Composer命令:
composer require eventsauce/object-hydrator
详细使用指南包括如何自定义映射规则、进行类型转换等,请参阅项目的文档部分。
总结
Object Hydrator (and Serializer) 是一种高效且灵活的解决方案,旨在提升处理PHP对象与数据之间转换的效率和便利性。无论是构建领域模型还是处理事件流,它都能成为你的得力助手。如果你希望避免重复的类型转换代码,同时又不希望引入过多的魔法,那么这个库绝对是值得尝试的。
现在就加入,让Object Hydrator (and Serializer)为你的代码添加一份清新之风吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
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++
650
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
296
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.69 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
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
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
633
143