我们可以实现依赖注入来了解它：

class Injector {
  constructor() {
    this.dependencies = {};
    this.register = (key, value) => {
      this.dependencies[key] = value;
    };
  }
  resolve(...args) {
    let func = null;
    let deps = null;
    let scope = null;
    const self = this;
    if (typeof args[0] === 'string') {
      func = args[1];
      deps = args[0].replace(/ /g, '').split(',');
      scope = args[2] || {};
    } else {
      func = args[0];
      deps = func.toString().match(/^function\s*[^\(]*\(\s*([^\)]*)\)/m)[1].replace(/ /g, '').split(',');
      scope = args[1] || {};
    }
    return (...args) => {
      func.apply(scope || {}, deps.map(dep => self.dependencies[dep] && dep != '' ? self.dependencies[dep] : args.shift()));
    }
  }
}

injector = new Injector();

injector.register('module1', () => { console.log('hello') });
injector.register('module2', () => { console.log('world') });

var doSomething1 = injector.resolve(function (module1, module2, other) {
  module1();
  module2();
  console.log(other);
});
doSomething1("Other");

console.log('--------')

var doSomething2 = injector.resolve('module1,module2,', function (a, b, c) {
  a();
  b();
  console.log(c);
});
doSomething2("Other");

以上是javascript的实现

我将提出一个稍微不同的、简短而精确的依赖注入定义，侧重于主要目标，而不是技术手段（从这里开始）：

依赖注入是创建静态、无状态的服务对象图，其中每个服务由其依赖关系。

我们在应用程序中创建的对象（无论我们是否使用Java、C#或其他面向对象语言）通常分为两类：无状态、静态和全局“服务对象”（模块），以及有状态、动态和本地“数据对象”。

模块图（服务对象图）通常在应用程序启动时创建。这可以使用容器（如Spring）完成，但也可以通过向对象构造函数传递参数来手动完成。这两种方法都有其优点和缺点，但在应用程序中使用DI肯定不需要框架。

一个要求是服务必须通过其依赖性进行参数化。这意味着什么完全取决于给定系统中采用的语言和方法。通常，这采用构造函数参数的形式，但使用setter也是一种选择。这也意味着（在调用服务方法时）对服务的用户隐藏服务的依赖关系。

何时使用？我会说，每当应用程序足够大时，将逻辑封装到单独的模块中，在模块之间使用依赖关系图，可以提高代码的可读性和可探索性。

依赖注入是解决“依赖混淆”需求的一种可能方案。依赖性混淆是一种将“明显”性质从向需要依赖性的类提供依赖性的过程中去除的方法，因此在某种程度上混淆了向所述类提供所述依赖性。这不一定是坏事。事实上，通过混淆向类提供依赖项的方式，类外部的某个东西负责创建依赖项，这意味着在各种情况下，可以向类提供不同的依赖项实现，而不需要对类进行任何更改。这对于在生产和测试模式之间切换非常有用（例如，使用“模拟”服务依赖）。

不幸的是，糟糕的部分是，有些人认为你需要一个专门的框架来进行依赖性混淆，如果你选择不使用特定的框架来做，那么你在某种程度上就是一个“低级”程序员。另一个非常令人不安的神话是，依赖性注入是实现依赖性混淆的唯一方法。这显然是历史性的，显然是100%错误的，但你很难说服一些人，依赖项注入可以替代依赖项混淆需求。

多年来，程序员们已经了解了依赖性混淆的需求，在考虑依赖性注入之前和之后，许多替代解决方案都已经发展起来。有工厂模式，但也有许多使用ThreadLocal的选项，其中不需要对特定实例进行注入-依赖关系被有效地注入到线程中，这样做的好处是使对象（通过方便的静态getter方法）可用于任何需要它的类，而无需向需要它的类别添加注释并设置复杂的XML“粘合”以实现这一点。当持久性需要依赖项（JPA/JDO或其他）时，它允许您更容易地实现“跨持久性”，并且域模型和业务模型类完全由POJO组成（即没有特定于框架的/锁定在注释中的）。

任何非平凡的应用程序都由两个或多个类组成，它们相互协作以执行某些业务逻辑。传统上，每个对象都负责获取自己对与其协作的对象（其依赖关系）的引用。在应用DI时，对象在创建时由协调系统中每个对象的某个外部实体赋予其依赖性。换句话说，依赖项被注入到对象中。

有关详细信息，请参阅此处输入链接描述

依赖注入（DI）是依赖反转原理（DIP）实践的一部分，也称为控制反转（IoC）。基本上，你需要做DIP，因为你想让你的代码更加模块化和单元可测试，而不是仅仅一个单片系统。因此，您开始识别可以从类中分离并抽象出来的代码部分。现在抽象的实现需要从类外部注入。通常这可以通过构造函数完成。因此，您创建了一个构造函数，它接受抽象作为参数，这称为依赖注入（通过构造函数）。有关DIP、DI和IoC容器的更多说明，请阅读此处

依赖注入（DI）的全部目的是保持应用程序源代码干净和稳定：

清除依赖项初始化代码无论使用的依赖关系如何稳定

实际上，每个设计模式都将关注点分开，以使将来的更改影响最小的文件。

DI的特定域是依赖配置和初始化的委托。

示例：带有shell脚本的DI

如果您偶尔在Java之外工作，请回想一下源代码在许多脚本语言（Shell、Tcl等，甚至在Python中被误用）中的使用情况。

考虑简单的dependent.sh脚本：

#!/bin/sh
# Dependent
touch         "one.txt" "two.txt"
archive_files "one.txt" "two.txt"

脚本是依赖的：它无法单独成功执行（未定义存档文件）。

可以在archive_files_ip.sh实现脚本中定义archive_files（在本例中使用zip）：

#!/bin/sh
# Dependency
function archive_files {
    zip files.zip "$@"
}

您可以使用一个injector.sh“container”来包装这两个“components”，而不是直接在依赖脚本中源代码化实现脚本：

#!/bin/sh 
# Injector
source ./archive_files_zip.sh
source ./dependent.sh

archive_files依赖项刚刚注入到依赖脚本中。

您可能已经注入了使用tar或xz实现archive_files的依赖项。

示例：删除DI

如果dependent.sh脚本直接使用依赖项，则该方法将被称为依赖项查找（与依赖项注入相反）：

#!/bin/sh
# Dependent

# dependency look-up
source ./archive_files_zip.sh

touch         "one.txt" "two.txt"
archive_files "one.txt" "two.txt"

现在的问题是依赖的“组件”必须自己执行初始化。

“组件”的源代码既不干净也不稳定，因为依赖项初始化中的每一次更改都需要“组件”源代码文件的新版本。

最后一句话

DI并不像Java框架那样被广泛强调和普及。

但这是一种通用的方法，可以解决以下问题：

应用程序开发（单一源代码发布生命周期）应用程序部署（具有独立生命周期的多个目标环境）

仅将配置与依赖项查找一起使用没有帮助，因为每个依赖项的配置参数数量（例如，新的身份验证类型）以及支持的依赖项类型数量（例如新的数据库类型）可能会发生变化。