あなたがする必要があるのは、プリプロセッサにフィールドに関するリフレクションデータを生成させることです。このデータは、ネストされたクラスとして保存できます。
まず、プリプロセッサでの記述をより簡単かつクリーンにするために、型付き式を使用します。型付き式は、型を括弧で囲んだ式です。したがって、書く代わりに、を書くint xことになります(int) x。型付き式に役立ついくつかの便利なマクロを次に示します。
#define REM(...) __VA_ARGS__
#define EAT(...)
// Retrieve the type
#define TYPEOF(x) DETAIL_TYPEOF(DETAIL_TYPEOF_PROBE x,)
#define DETAIL_TYPEOF(...) DETAIL_TYPEOF_HEAD(__VA_ARGS__)
#define DETAIL_TYPEOF_HEAD(x, ...) REM x
#define DETAIL_TYPEOF_PROBE(...) (__VA_ARGS__),
// Strip off the type
#define STRIP(x) EAT x
// Show the type without parenthesis
#define PAIR(x) REM x
REFLECTABLE次に、各フィールド（およびフィールド自体）に関するデータを生成するマクロを定義します。このマクロは次のように呼び出されます。
REFLECTABLE
(
(const char *) name,
(int) age
)
したがって、Boost.PPを使用して、各引数を繰り返し処理し、次のようなデータを生成します。
// A helper metafunction for adding const to a type
template<class M, class T>
struct make_const
{
typedef T type;
};
template<class M, class T>
struct make_const<const M, T>
{
typedef typename boost::add_const<T>::type type;
};
#define REFLECTABLE(...) \
static const int fields_n = BOOST_PP_VARIADIC_SIZE(__VA_ARGS__); \
friend struct reflector; \
template<int N, class Self> \
struct field_data {}; \
BOOST_PP_SEQ_FOR_EACH_I(REFLECT_EACH, data, BOOST_PP_VARIADIC_TO_SEQ(__VA_ARGS__))
#define REFLECT_EACH(r, data, i, x) \
PAIR(x); \
template<class Self> \
struct field_data<i, Self> \
{ \
Self & self; \
field_data(Self & self) : self(self) {} \
\
typename make_const<Self, TYPEOF(x)>::type & get() \
{ \
return self.STRIP(x); \
}\
typename boost::add_const<TYPEOF(x)>::type & get() const \
{ \
return self.STRIP(x); \
}\
const char * name() const \
{\
return BOOST_PP_STRINGIZE(STRIP(x)); \
} \
}; \
fields_nこれは、クラス内の反映可能なフィールドの数である定数を生成します。field_data次に、各フィールドに特化します。また、reflectorクラスと友達になります。これは、フィールドがプライベートの場合でもフィールドにアクセスできるようにするためです。
struct reflector
{
//Get field_data at index N
template<int N, class T>
static typename T::template field_data<N, T> get_field_data(T& x)
{
return typename T::template field_data<N, T>(x);
}
// Get the number of fields
template<class T>
struct fields
{
static const int n = T::fields_n;
};
};
ここで、フィールドを反復処理するために、ビジターパターンを使用します。0からフィールド数までのMPL範囲を作成し、そのインデックスのフィールドデータにアクセスします。次に、フィールドデータをユーザー提供の訪問者に渡します。
struct field_visitor
{
template<class C, class Visitor, class T>
void operator()(C& c, Visitor v, T)
{
v(reflector::get_field_data<T::value>(c));
}
};
template<class C, class Visitor>
void visit_each(C & c, Visitor v)
{
typedef boost::mpl::range_c<int,0,reflector::fields<C>::n> range;
boost::mpl::for_each<range>(boost::bind<void>(field_visitor(), boost::ref(c), v, _1));
}
今、真実の瞬間のために、私たちはそれをすべてまとめました。Personクラスを定義する方法は次のとおりです。
struct Person
{
Person(const char *name, int age)
:
name(name),
age(age)
{
}
private:
REFLECTABLE
(
(const char *) name,
(int) age
)
};
一般化されたprint_fields関数は次のとおりです。
struct print_visitor
{
template<class FieldData>
void operator()(FieldData f)
{
std::cout << f.name() << "=" << f.get() << std::endl;
}
};
template<class T>
void print_fields(T & x)
{
visit_each(x, print_visitor());
}
例：
int main()
{
Person p("Tom", 82);
print_fields(p);
return 0;
}
どの出力：
name=Tom
age=82
そして出来上がり、100行未満のコードでC++にリフレクションを実装しました。