Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Указание версии в дополнительной зависимости Maven

У меня есть проект библиотеки, в котором я рассматриваю возможность добавления некоторых зависимостей как необязательных, поскольку они потребуются только для проектов, компилируемых и работающих на JDK9+.

Однако документация о необязательных зависимости не уточняет, можно ли опционально зависеть от конкретной версии, т.е. могу ли я поместить в файл библиотеки pom что-то вроде

<dependency>
    <groupId>com.foo</groupId>
    <artifactId>dependency-a</artifactId>
    <version>2.0</version>
    <optional>true</optional>
</dependency>

И как-то убедиться, что проекты, которые зависят от моей библиотеки и также хотят включить dependency-a, будут зависеть от версии 2.0.

Насколько я понимаю, установка dependency-a в качестве необязательного означает, что проекты, которые зависят от моей библиотеки, не будут от нее транзитивно зависеть, но они могут явно добавить ее в свои собственные зависимости, если им нужны какие-то дополнительные (необязательные) функции в моей библиотеке.

Есть ли способ убедиться, что если они хотят добавить dependency-a, они зависят от конкретной версии?

Что произойдет, если проект, зависящий от моей библиотеки,

<dependency>
    <groupId>com.foo</groupId>
    <artifactId>dependency-a</artifactId>
    <version>1.0</version>
</dependency>

А версия 1.0 не была совместима с версией 2.0?

И если невозможно применить версию к необязательным зависимостям, какой смысл устанавливать версию для необязательных зависимостей?

Я также просматривал плагин maven Enforcer, поскольку он кажется иметь возможность обрабатывать такие случаи, но мне было интересно, есть ли лучшее решение.


  • Это как минимум два независимых вопроса. Что касается бита JDK, я думаю, что лучший способ — добавить зависимость внутри профиля и активировать профиль только для jdk 9+. См. stackoverflow.com/a/167284/4897413 и maven.apache.org/guides/introduction/ 03.01.2019

Ответы:


1

Мое понимание optional следующее:

Если вы объявляете зависимость как необязательную, она остается в вашем пути к классам компиляции (поэтому вам нужна версия), но транзитивно не видна для пользователей вашей библиотеки. Таким образом, пользователи вашей библиотеки должны будут сами добавить зависимость (с разумной версией) в свой POM.

Я также не понимаю, как вы хотите использовать плагины Enforcer, потому что пользователи вашей библиотеки не будут «видеть» плагины, которые у вас есть в вашем POM.

Для простоты использования я бы рекомендовал иметь две разные банки для разных версий Java, разделенные классификатором или версией (например, 1.2.3-JDK8, 1.2.3-JDK9).

03.01.2019
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..