SwiftSuspenders 技术文档
2024-12-23 17:49:19作者:彭桢灵Jeremy
本文档旨在帮助用户了解并使用 SwiftSuspenders 项目。以下是项目的安装指南、使用说明以及 API 使用文档。
1. 安装指南
SwiftSuspenders 的安装过程相对简单,以下是基本步骤:
- 从 GitHub 下载 SwiftSuspenders 的源代码。
- 将下载的源代码集成到您的项目中。
2. 项目的使用说明
SwiftSuspenders 是一个依赖注入(DI)框架,它提供了多种灵活的依赖映射和注入方式。以下是一些基本的使用说明:
- 使用
[Inject]元数据标签定义注入点,可以用于变量、设置器或方法。 - 对于构造函数注入,不需要元数据标签。
- 可选注入可以使用
[Inject(optional=true)]进行定义。 - 映射依赖关系时,可以使用 DSL 语法进行精细配置。
映射示例:
const injector : Injector = new Injector;
// 基本映射
injector.map(Sprite); // 为每个 Sprite 请求实例化一个新的 Sprite
// 映射到另一个类
injector.map(Sprite).toType(BetterSprite); // 为每个 Sprite 请求实例化一个新的 BetterSprite
// 映射为单例
injector.map(EventDispatcher).asSingleton(); // 懒惰创建一个实例,并连续返回
// 映射接口到单例
injector.map(IEventDispatcher).toSingleton(EventDispatcher);
3. 项目 API 使用文档
SwiftSuspenders 的 API 设计为易于配置和阅读的 DSL 语法。
注入请求(Requests)
- 使用
[Inject]标签定义注入点。 - 可选注入使用
[Inject(optional=true)]。
映射(Mappings)
- 使用
map()方法创建基本映射。 - 使用
toType()方法将一个类映射到另一个类。 - 使用
asSingleton()方法将一个类映射为单例。 - 使用
toSingleton()方法将接口映射到单例。
映射示例:
const injector : Injector = new Injector;
injector.map(Sprite); // 基本映射
injector.map(Sprite).toType(BetterSprite); // 映射到另一个类
injector.map(EventDispatcher).asSingleton(); // 映射为单例
injector.map(IEventDispatcher).toSingleton(EventDispatcher); // 映射接口到单例
4. 项目安装方式
SwiftSuspenders 的安装方式如上文所述,简单步骤如下:
- 下载源代码。
- 集成到项目中。
以上是 SwiftSuspenders 的技术文档,如有更多问题,请参考官方文档或联系项目维护者。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust089- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
Hy3-previewHy3 preview 是由腾讯混元团队研发的2950亿参数混合专家(Mixture-of-Experts, MoE)模型,包含210亿激活参数和38亿MTP层参数。Hy3 preview是在我们重构的基础设施上训练的首款模型,也是目前发布的性能最强的模型。该模型在复杂推理、指令遵循、上下文学习、代码生成及智能体任务等方面均实现了显著提升。Python00
热门内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
695
4.49 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
559
684
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++
956
941
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
489
89
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
411
334
昇腾LLM分布式训练框架
Python
148
176
🎉 (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
1.6 K
936
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
338
387
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
139
220
暂无简介
Dart
940
236