WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

EntityFramework — выберите сущность с пользовательской проекцией свойства

Рассмотрим следующую сущность:

public class Model
{
    public int Id { get; set; }
    public decimal Value { get;  set; }
}

Я хотел бы округлить любое значение decimal перед назначением экземпляру модели. Я мог бы сделать это следующим образом:

dbContext.Models
             .Select(model => new 
                    { 
                      Id = model.Id, 
                      Value = Math.Round(model.Value, 10) 
                    }
             .ToList()
             .Select(anonymous => 
                          new Model 
                              { 
                                Id = anonymous.Id
                                Value = anonymous.Value
                              });

Он отлично работает, но у меня есть объект, содержащий более 100 столбцов. Можно ли построить проекцию, которая автоматически перебирает свойства и вызывает Math.Round для decimal свойств и создает экземпляр модели объекта с новыми значениями?

Мне не нужна реализация - только подскажите, можно ли это сделать с деревом выражений или нужно искать другое решение.

c# entity-framework expression expression-trees
06.08.2014

  • Это, безусловно, возможно с отражением. 06.08.2014
  • Я знаю, но он должен быть собран с помощью ExpressionTrees, чтобы Entity framwoork мог перевести его в sql. 06.08.2014

Ответы:


1

Да, вы, безусловно, можете сделать это, используя деревья выражений. Я бы написал класс, который наследуется от ExpressionVisitor, переопределите его метод VisitMember() и в там проверьте decimal свойства. Когда вы обнаружите свойство decimal, верните это свойство в оболочке Math.Round().

Конечный результат должен быть именно таким, как вы хотите: лямбда-выражение типа model => new { Id = model.Id, Value = model.Value } будет преобразовано в model => new { Id = model.Id, Value = Math.Round(model.Value, 10) }. Затем вы можете вызвать это из метода расширения, называемого чем-то вроде SelectRounded().

06.08.2014
  • Хм.. Попробую. Надеюсь, что EF не закинет NotSupportedException. 06.08.2014
  • Более того, я вижу это как dbContext.Models.RoundDecimals().ToList(). В любом случае - клиент ExpressionVisitor будет принят EF? 06.08.2014
  • @pwas Если вы сделаете это правильно, EF никогда не увидит файл ExpressionVisitor. 06.08.2014

    • 2

    Вместо округления значений каждый раз лучше сохранять округленные значения. Вам нужно указать десятичное округление в функции OnModelCreating:

    protected override void OnModelCreating(DbModelBuilder modelBuilder)
{
    modelBuilder.Entity<Model>().Property(x => x.Value).HasPrecision(10, 8);
}
    06.08.2014
  • Это внешняя база данных. Не может повлиять на схему или данные. У меня есть только SELECT разрешение на выполнение. 06.08.2014
    • Новые материалы
    Объяснение документов 02: BERT
    BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
    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..
    Для любых предложений по сайту: [email protected]