Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Редактор исходного кода в подключаемом модуле Eclipse

Я разрабатываю подключаемый модуль Eclipse, в основном в качестве учебного упражнения, в котором у меня есть страница мастера. На этой странице мастера я хотел бы иметь небольшую текстовую область, которая ведет себя как редактор кода с соответствующей помощью по содержимому, всплывающими подсказками и т. д., очень похоже на то, что мастер свойств точки останова имеет для добавления условий.

Я новичок в разработке плагинов и, возможно, не совсем освоил словарный запас, поэтому мне не очень повезло с поиском примеров. Может кто-нибудь указать мне в правильном направлении?


  • Вы смотрели исходный код мастера свойств точки останова? 23.03.2016
  • Нет пока, я не знаю, где я мог бы найти его. 23.03.2016
  • Посмотрите на SourceViewer. Это сложно сделать в редакторе и тем более в мастере. 23.03.2016
  • @ greg-449 хорошо, спасибо, похоже, это может сработать. 23.03.2016

Ответы:


1

Я предполагаю, что вы ищете встраиваемый редактор исходного кода Java — и с этим вы затронули сложную тему.

Средство просмотра исходного кода, упомянутое Крисом Геркеном, называется JDISourceViewer. Он создается и настраивается в JavaBreakpointConditionEditor::createControl.

Если вы не можете найти упомянутые классы или хотите поэкспериментировать с ними, откройте представление Подключаемые модули, найдите подключаемый модуль org.eclipse.jdt.debug.ui и выберите Импортировать как > Исходный проект из контекстного меню.

К сожалению, в начале редакторы (Java) не были предназначены для встраивания за пределы области редактора, и многие участники редактора (например, действия, средство форматирования и т. д.) все еще ожидают IEditorPart. Таким образом, использование редактора в диалоговом окне и т. п. представляет собой причудливую и сложную задачу.

Кроме того, инфраструктура редактирования исходного кода Java не представлена ​​в качестве общедоступного API. Он не предназначен для использования клиентами и может быть изменен в любое время без предварительного уведомления. Вы увидите соответствующие предупреждения в своем коде. Однако для учебного упражнения это не должно иметь большого значения.

23.03.2016
  • Спасибо, это как раз то, что я искал. Мне не понадобятся все функции редактора, поэтому для моих целей этого вполне достаточно. Я проведу с ним эксперимент и посмотрю, стоит ли оно того или нет. Спасибо еще раз 24.03.2016
  • 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..


    © 2024 nano-hash.ru, Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование