Harbinger项目教程:利用Capability系统实现物品存储功能
2025-07-02 15:28:36作者:蔡丛锟
前言
在Harbinger项目的开发中,物品存储系统是许多功能模块的基础。本文将详细介绍如何通过Forge的Capability系统为自定义方块实现物品存储功能,并以熔炉为例展示完整实现过程。
Capability系统概述
Capability系统是Forge提供的一套标准化接口机制,它允许不同的模组之间通过统一的接口进行交互。在物品存储方面,最常用的Capability是IItemHandler,它定义了物品存储和提取的标准方法。
基础实现
1. 创建物品处理器
首先我们需要在TileEntity中创建物品处理器实例:
private final ItemStackHandler inventory = new ItemStackHandler(2);
这里创建了一个包含2个槽位的物品处理器:
- 0号槽位:输入槽
- 1号槽位:输出槽
2. 实现Capability接口
TileEntity已经实现了ICapabilityProvider接口,我们只需重写两个关键方法:
@Override
public boolean hasCapability(Capability<?> cap, EnumFacing facing) {
return cap == CapabilityItemHandler.ITEM_HANDLER_CAPABILITY
|| super.hasCapability(cap, facing);
}
@Override
public <T> T getCapability(Capability<T> cap, EnumFacing facing) {
if (cap == CapabilityItemHandler.ITEM_HANDLER_CAPABILITY) {
return CapabilityItemHandler.ITEM_HANDLER_CAPABILITY.cast(this.inventory);
}
return super.getCapability(cap, facing);
}
3. 持久化存储
为了确保方块被卸载后数据不丢失,我们需要实现NBT数据的读写:
@Override
public void readFromNBT(NBTTagCompound tag) {
super.readFromNBT(tag);
this.inventory.deserializeNBT(tag.getCompoundTag("Inventory"));
}
@Override
public NBTTagCompound writeToNBT(NBTTagCompound tag) {
tag.setTag("Inventory", this.inventory.serializeNBT());
return super.writeToNBT(tag);
}
进阶功能实现
1. 输入输出控制
直接暴露ItemStackHandler会导致所有槽位都可被外部访问,我们需要通过包装器限制访问:
@Override
public <T> T getCapability(Capability<T> cap, EnumFacing facing) {
if (cap == CapabilityItemHandler.ITEM_HANDLER_CAPABILITY) {
return CapabilityItemHandler.ITEM_HANDLER_CAPABILITY.cast(new IItemHandler() {
// 实现所有接口方法
@Override
public ItemStack insertItem(int slot, ItemStack stack, boolean simulate) {
// 只允许向输入槽插入物品
return slot == 0 ? inventory.insertItem(slot, stack, simulate) : stack;
}
@Override
public ItemStack extractItem(int slot, int amount, boolean simulate) {
// 只允许从输出槽提取物品
return slot == 1 ? inventory.extractItem(slot, amount, simulate) : ItemStack.EMPTY;
}
// 其他方法实现...
});
}
return super.getCapability(cap, facing);
}
2. 物品掉落处理
当方块被破坏时,我们需要确保物品栏中的物品正确掉落:
@Override
public void breakBlock(World world, BlockPos pos, IBlockState state) {
TileEntity tile = world.getTileEntity(pos);
if (tile instanceof MyLavaFurnaceEntity) {
ItemStackHandler handler = ((MyLavaFurnaceEntity) tile).inventory;
for (int i = 0; i < handler.getSlots(); i++) {
ItemStack stack = handler.getStackInSlot(i);
if (!stack.isEmpty()) {
InventoryHelper.spawnItemStack(world, pos.getX(), pos.getY(), pos.getZ(), stack);
}
}
}
super.breakBlock(world, pos, state);
}
实际应用示例
在我们的熔炉实现中,物品处理逻辑如下:
@Override
public void update() {
if (!world.isRemote) {
// 自动收集上方可熔炼物品
if (inventory.getStackInSlot(0).isEmpty()) {
for (EntityItem entity : world.getEntitiesWithinAABB(EntityItem.class, new AxisAlignedBB(pos.up()))) {
ItemStack result = FurnaceRecipes.instance().getSmeltingResult(entity.getItem());
if (!result.isEmpty()) {
entity.setItem(inventory.insertItem(0, entity.getItem(), false));
break;
}
}
}
// 熔炼过程
if (!inventory.getStackInSlot(0).isEmpty() && fuel > 0) {
fuel--;
progress++;
if (progress > 200) { // 完成熔炼
ItemStack result = FurnaceRecipes.instance().getSmeltingResult(inventory.getStackInSlot(0));
inventory.insertItem(1, result, false);
inventory.extractItem(0, 1, false); // 消耗原料
progress = 0;
}
}
}
}
最佳实践建议
- 线程安全:确保对物品栏的所有操作都在服务端进行
- 性能优化:避免在update()方法中进行不必要的物品栏操作
- 数据一致性:所有修改物品栏的操作都应考虑NBT同步
- 异常处理:对可能失败的操作(如insertItem)进行适当处理
通过本文的介绍,你应该已经掌握了在Harbinger项目中使用Capability系统实现物品存储功能的核心方法。这种实现方式不仅标准规范,还能与其他模组良好兼容。
登录后查看全文
热门项目推荐
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
unified-cache-managementPersist and reuse KV Cache to speedup your LLM.Python02
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
283
2.59 K
deepin linux kernel
C
24
6
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
225
303
暂无简介
Dart
572
127
Ascend Extension for PyTorch
Python
109
139
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++
602
171
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.04 K
608
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
120
186
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
448
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
154
205