Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как получить возвращаемый тип аннотированного метода в процессоре аннотаций?

Я учусь писать пользовательские аннотации. У меня есть простая аннотация, которая должна проверить, соответствует ли возвращаемый тип метода типу возвращаемого значения, указанному в аннотации. Ниже приведен код.

Код аннотации:

@Target(ElementType.METHOD)
public @interface ReturnCheck {
    String value() default "void";
}

Обработчик аннотаций:

@SupportedAnnotationTypes("com.rajesh.customannotations.ReturnCheck")
public class ReturnCheckProcessor extends AbstractProcessor {

    @Override
    public boolean process(Set<? extends TypeElement> annotations, RoundEnvironment roundEnv) {

        for ( Element element : roundEnv.getElementsAnnotatedWith(ReturnCheck.class) ) {

            //Get return type of the method


        }

        return false;
    }

}

Я хочу получить возвращаемый тип аннотированного метода, чтобы я мог сравнить его со значением, указанным в аннотации.

Как я могу получить возвращаемый тип метода?

10.06.2018

  • Методы представлены через ExecutableElement с. Вы можете получить доступ к возвращаемому типу через ExecutableElement#getReturnType(), который вернет TypeMirror. 10.06.2018
  • @Pshemo Вы не можете использовать отражение для обработки аннотаций. 10.06.2018
  • @ Turing85 Хм, так что это часть стандартного Java API, о котором я не знал. Хорошо знать. 10.06.2018

Ответы:


1

Вот что вам нужно:

if (element.getKind() == ElementKind.METHOD) {
    TypeMirror returnType = ((ExecutableElement) element).getReturnType();
    // use returnType for stuff ...
}

Объяснение:

Вы можете проверить ElementKind, чтобы отправить его конкретный тип. Это рекомендуемый способ сделать это вместо instanceof. После этого вы знаете, что это ExecutableElement, и можете привести его к одному.

См. ExecutableElement и Element для получения дополнительных сведений.

10.06.2018
  • Спасибо. Это то, что я искал. 10.06.2018
  • 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..