博客
关于我
C#反射在ADO中的巧用
阅读量:442 次
发布时间:2019-03-06

本文共 1022 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

在C#原生开发过程中,经常需要将数据库中的数据转化为Model实体。传统的做法是手动循环DataTable或DataReader,逐个赋值给Model的属性,这种方法虽然可行,但确实比较繁琐,尤其是当数据结构复杂时,容易出现代码冗余和维护困难的问题。

通过引入三层架构(数据访问层、业务逻辑层、表现层),数据处理的过程变得更加规范。数据访问层负责从数据库中获取数据,业务逻辑层处理数据转换和计算,而表现层负责将数据展示给用户。这种分层结构使得代码更易维护和扩展。

为了实现DataTable到Model实体的自动转化,可以利用C#的反射功能。以下是一个使用反射方法进行数据转化的具体实现:

public static List
ToModel(DataTable dt){ List
list = new List
(); Type type = typeof(FanShe); PropertyInfo[] props = type.GetProperties(); int count = dt.Rows.Count; for (int i = 0; i < count; i++) { FanShe f = new FanShe(); foreach (PropertyInfo prop in props) { object value = dt.Rows[i][prop.Name]; prop.SetValue(f, value, null); } list.Add(f); } return list;}

这个方法通过反射获取目标Model类的所有属性,并使用DataTable中的对应行和列的值来赋值,从而将数据库数据自动转化为Model对象。这种方法简化了手动赋值的过程,提高了代码的可维护性和效率。

需要注意的是,确保DataTable中的列名与Model类的属性名一致,否则赋值可能会失败。对于列名与属性名不一致的场景,可以在代码中进行适当的处理,如通过映射配置或添加默认值。

总之,通过使用反射和三层架构,数据转化过程变得更加高效和规范,帮助开发者减少重复代码,提高开发效率。

转载地址:http://igeyz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
Nitrux 3.8 发布!性能全面提升,带来非凡体验
查看>>
NI笔试——大数加法
查看>>
NLog 自定义字段 写入 oracle
查看>>
NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
查看>>
NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
查看>>
NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
查看>>
NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
查看>>
NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
查看>>
NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
查看>>
Nmap扫描教程之Nmap基础知识
查看>>
Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
查看>>
NMAP网络扫描工具的安装与使用
查看>>
NMF(非负矩阵分解)
查看>>
nmon_x86_64_centos7工具如何使用
查看>>
NN&DL4.1 Deep L-layer neural network简介
查看>>
NN&DL4.3 Getting your matrix dimensions right
查看>>
NN&DL4.8 What does this have to do with the brain?
查看>>
No 'Access-Control-Allow-Origin' header is present on the requested resource.
查看>>
NO 157 去掉禅道访问地址中的zentao
查看>>
no available service ‘default‘ found, please make sure registry config corre seata
查看>>