Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как настроить расширения доктрины в Zend Framework 2?

Я добавил эту строку в свой composer.json:

"gedmo/doctrine-extensions": "dev-master"

И это внутри моего модуля module.config.php:

'doctrine' => array(
    'driver' => array(
        __NAMESPACE__ . '_driver' => array(
            'class' => 'Doctrine\ORM\Mapping\Driver\AnnotationDriver',
            'cache' => 'array',
            'paths' => array(__DIR__ . '/../src/' . __NAMESPACE__ . '/Entity'),
        ),
        'orm_default' => array(
            'drivers' => array(
                __NAMESPACE__ . '\Entity' => __NAMESPACE__ . '_driver'
            ),
        ),
    ),
),

Затем я хочу использовать аннотацию с отметкой времени в своих объектах, например:

/**
 * @Gedmo\Timestampable(on="create")
 * @ORM\Column(type="datetime",nullable=true)
 */
private $created;

/**
 * @Gedmo\Timestampable(on="update")
 * @ORM\Column(type="datetime",nullable=true)
 */
private $updated;

Но это не работает. Когда я сохраняю объект с указанными выше аннотациями, созданные и обновленные столбцы имеют значение NULL.

php doctrine-orm zend-framework2 doctrine-extensions
11.10.2012

  • Возможно, это слишком очевидно, но вы также добавляете пространство имен Gedmo для загрузки? Как в application.config.php, так и в usestatements внутри вашего класса сущностей? 11.10.2012
  • У меня такая же проблема, когда я пытаюсь создать классы сущностей. Вы заставили это работать? 28.11.2012
  • @atodd Проверьте мой ответ, я понял это. 28.11.2012
  • Спасибо, Ричард, на самом деле подписчики у меня работают, но я не могу получить аннотации в свои классы сущностей из файлов yaml с помощью инструмента доктрины orm:generate-entities. Можете ли вы пролить свет на то, как вы работаете с аннотациями? 30.11.2012

Ответы:


1

Решение состояло в том, чтобы изменить мой module.config.php, чтобы он выглядел примерно так:

'doctrine' => array(
    'driver' => array(
        __NAMESPACE__ . '_driver' => array(
            'class' => 'Doctrine\ORM\Mapping\Driver\AnnotationDriver',
            'cache' => 'array',
            'paths' => array(__DIR__ . '/../src/' . __NAMESPACE__ . '/Entity'),
        ),
        'orm_default' => array(
            'drivers' => array(
                __NAMESPACE__ . '\Entity' => __NAMESPACE__ . '_driver'
            ),
        ),
    ),
    'eventmanager' => array(
        'orm_default' => array(
            'subscribers' => array(
                'Gedmo\Timestampable\TimestampableListener',
                'Gedmo\SoftDeleteable\SoftDeleteableListener',
            ),
        ),
    ),
),
28.11.2012
Новые материалы
Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..
Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..
Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..
Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..
Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..
Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..
Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..