Как организовать веб-сервис в ASP .NET Web API

Это теоретический вопрос о том, как организовать веб-сервис.

Создавая веб-сервис с помощью ASP.NET Web API, вы можете создать внутри него множество контроллеров и веб-методов. Однако поддерживать множество контроллеров и методов в одном решении может быть сложно. Каковы критерии, которые следует использовать, чтобы разделить решение на два или более? Какие преимущества и недостатки дает использование одного решения со многими методами и контроллерами, а также преимущества и недостатки использования множества решений?

22.07.2014

Ответы:

Я думаю, первый вопрос будет: о каком числе вы говорите «множество контроллеров»? Главный недостаток, который я вижу при работе с огромным решением, — это нагрузка (ЦП? ОЗУ, кэширование Resharper). Я помню, что у меня было решение 54 проекта, и его сборка занимает более 3 минут. Таким образом, нам пришлось извлечь одно небольшое решение для разработки, а полное решение загружалось только при интеграции нашей части. (Ну, SSD, вероятно, помогает здесь)

Но и это семантика. На мой взгляд, лучшим способом является разделение на основе полных блоков, например, вы извлекаете интерфейс, а затем его реализация переходит в другое решение или проект.

05.08.2014

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли

Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Data Visualization Neural Networks Startup Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning