CsvHelper 是一个用于读写 CSV 文件的.NET库。极其快速,灵活且易于使用。
将 Excel 或 CSV 文件转换为 Java 对象 (POJO) 以及将 Java 对象转换为 Excel 或 CSV 文件可能是一个复杂的过程,但如果使用正确的工具和技术,这个过程就会变得十分简单。在本文中,我们将了解如何利用一个 Java 反射的库来实现这个功能。
Dapper是介于Entity framework与ADO的折中选择。既满足手写查询的高性能需求,又简化了数据库对象映射为内存对象的繁杂工作。Dapper.Contrib是对Dapper的进一步封装,使对象的基本增删改查等操作进一步简化。
在日常开发中使用CSV文件进行数据导入和导出、数据交换是非常常见的需求,今天我们来讲讲在.NET中如何使用CsvHelper这个开源库快速实现CSV文件读取和写入。
对于我们而言选择ORM框架的目的,其实都是为了让我们的程序更好的操作数据库,提高开发编程效率和程序的维护拓展性。
AA.Dapper基于dapper进一步封装而成的orm框架,提供增删改查、分页、事务、原生sql的功能,以满足日常的业务开发。
https://www.cnblogs.com/shanyou/p/18264292
前言: 最近有很多同学问我.NET方面有哪些好用的ORM框架,我觉得这方面的介绍网上应该会介绍的比较全面文章,于是我想搜一篇全面的介绍文章发给他们结果我发现网上说来说去基本上就是那几个,于是就有了这篇
概述 当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 Dapper--Google生产环境下的分布式跟踪系统,应运而生。那么我们就来介绍一个大规模集群的跟踪系统,它是如何满足一个低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。当然Dapper设计之初,参考了一些其他分布式系统的理
当代的互联网的服务,通常都是用复杂的、大规模分布式集群来实现的。互联网应用构建在不同的软件模块集上,这些软件模块,有可能是由不同的团队开发、可能使用不同的编程语言来实现、有可能布在了几千台服务器,横跨多个不同的数据中心。因此,就需要一些可以帮助理解系统行为、用于分析性能问题的工具。 原文作者:Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver, Saul Ja
Dapper是一个轻型的ORM类。代码就一个SqlMapper.cs文件,主要是IDbConnection的扩展方法,编译后就40K的一个很小的dll。官方站点http://code.google.c
在2010年,google发表了一篇名为“Dapper, a Large-Scale Distributed Systems Tracing Infrastructure”的论文,在文中介绍了google生产环境中大规模分布式系统下的跟踪系统Dapper的设计和使用经验。而zipkin/pinpoint/hydra/watchman/鹰眼等系统都是基于这篇文章而实现的。重新再读这篇文章,简单整理如下。 为什么需要跟踪系统 故障快速定位 快速的故障定位非常重要,一个好的系统需要提供快速检测/隔离/修复问题的方
APM (Application Performance Management) 即应用性能管理(应用性能监控)
将 Ubuntu 服务器从 18.04 升级到 20.04 , 在执行 do-release-upgrade 时提示无法检查新版本, 完整的错误信息如下:
在前一篇中我们讲到了Dapper的应用,但是给我们的感觉Dapper不像个ORM更像一个IDbConnection的扩展。是的,没错。在实际开发中我们经常用Dapper作为对EF Core的补充。当然了Dapper并不仅仅只有这些,就让我们通过这一篇文章去让Dapper更像一个ORM吧。
今天帮群友整理Dapper基础教程的时候手脚快了点,然后遇到了一个小问题,Dapper QueryMultiple 返回数据的问题 多个返回值用QueryMultiple ,这个大家都知道,如果不清楚的看下下面的文档: 这个是官方文档: Multiple Results Dapper allows you to process multiple result grids in a single query. Example: var sql = @"select * from Customers wher
最近做了一些分布式链路追踪有关的东西,写篇文章来梳理一下思路,或许可以帮到想入门的同学。下面我将从原理到demo为大家一一进行讲解,欢迎评论区交流~。
在使用 EF或者写 SQL语句时,查询条件往往是这样一种非常常见的逻辑:如果客户填了查询信息,则查询该条件;如果客户没填,则返回所有数据。
Dapper是一个简单的.NET对象映射器,在速度方面具有"King of Micro ORM"的头衔,几乎与使用原始的ADO.NET数据读取器一样快。ORM是一个对象关系映射器,它负责数据库和编程语言之间的映射。
之前四篇介绍了一个国内开发者开发的优秀框架SqlSugar,给我们眼前一亮的感觉。这一篇,我们将试试另一个出镜率比较高的ORM框架-Dapper。
本系列文章将介绍如何在.Net框架下,从零开始搭建一个完成CRUD的Framework,该Framework将具备以下功能,基本实体结构(基于DDD)、基本仓储结构、模块加载系统、工作单元、事件总线(EventBus,具有事件溯源的功能)、以及依赖注入管理系统.
随着互联网技术的高速发展,以往单应用的服务架构已经很难处理如山洪般增长的信息数据,随着云计算技术的大规模应用,以微服务、RESTful 为代表的各种软件架构广泛应用,跨团队、跨编程语言的大规模分布式系统也越来越多。相对而言,现在要理解系统行为,追踪诊断性能问题会复杂得多。
该项目是一个基于C#开发、开源的文件管理器,适用于Windows,界面UI美观、方便轻松浏览文件。此外,支持创建和提取压缩文件,使文件压缩和解压缩变得轻而易举。
平台之大势何人能挡? 带着你的Net飞奔吧!http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4822808.html#skill 上一篇文章:Dapper逆天入门~强类型,动态类型,多映射,多返回值,增删改查+存储过程+事物案例演示 官方地址:https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net/tree/master/Dapper.Contrib 实战案例:https://github.com/dunitian/LoTCode/tree/ma
1.轻量级 2.独立性,没有依赖,无需安装 3.隔离性 全部在一个文件夹系统 4.跨平台 支持众多操作系统 5.多语言接口 支持众多编程语言 6.安全性 事物,通过独占性和共享锁来实现独立事务的处理,多个进程可以在同一个时间内从同一个数据库读取数据,但只有一个可以写入数据 所支持的数据类型:
提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。
导语 | 腾讯云加社区精品内容栏目《云荐大咖》,特邀行业佼者,聚焦前沿技术的落地与理论实践,持续为您解读云时代热点技术,探秘行业发展新机。 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起Zipkin、Jaeger、Skywalking这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用
2020.11.20 To fix The Mapping Values of The total length of a Data Validation list always exceed 255 characters (# 196) (https://github.com/dotnetcore/Magicodes.IE/issues/196)
今天大姚给大家分享一个C#开源(MIT License)、免费、简单易用的Dapper扩展类库,帮助.NET开发者使用Dapper的CRUD操作变得更简单:Dommel。
云计算原理与应用 云计算服务包括:google文件系统GFS,分布式计算编程模形MapReduce,分布式锁服务Chubby,分布式结构化数据表Bigtable,分布式存储系统Megastore以及分布式监控系统Dapper等。 GFS提供了海量数据的存储和访问能力。 GFS 系统架构: 分为三类角色,client(客户端),Master(主服务器)和Chunk Server(数据块服务器) 1,使用的是中心服务器模块,可以任意添加chunk server. 2,不实现缓存,这是从必要性和可行性两方面考虑。
作者:Java 研发专家-周东科 一、带着疑问看历史 提起链路追踪,大部分人都会想起 Zipkin、Jaeger、Skywalking 这些已经比较成熟的链路追踪开源软件以及 Opentelemetry、OpenTracing、OpenCensus 这些开源标准。虽然实现各有差异,但是使用各种软件、标准和实现组合搭建出来的不同的链路追踪系统,却有着许多相类似的地方。 例如这些链路追踪系统都需要在调用链路上传播元数据。他们对元数据内容的定义也大同小异,链路唯一的 trace id,关联父链路的 pare
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权,共建和谐开源社区。
Dapper的牛逼就不扯蛋了,答应群友做个入门Demo的,现有园友需要,那么公开分享一下: 完整Demo:http://pan.baidu.com/s/1i3TcEzj 注 意 事 项:http://
随着微服务架构的流行,一次请求往往需要涉及到多个服务,因此服务性能监控和排查就变得更复杂:
网页抓取是通过自动化手段检索数据的过程。它在许多场景中都是不可或缺的,例如竞争对手价格监控、房地产清单列表、潜在客户和舆情监控、新闻文章或金融数据聚合等。
EF是传统的ORM框架,也是一个比较重量级的ORM框架。这里仍然使用EF的原因在于为了突出轻量级ORM框架的性能,所谓有对比才有更优的选择。
前言 在以前的一篇文章中,为大家分享了《什么是ORM?为什么用ORM?浅析ORM的使用及利弊》。那么,在目前的.NET(C#)的世界里,有哪些主流的ORM,SqlSugar,Dapper,Entity Framework(EF)还是ServiceStack.OrmLite?或者是你还有更好的ORM推荐呢? 如果有的话,不防也一起分享给大家。 .NET(C#)主流ORM总揽 今天这篇文章分享几款收集的目前.NET(C#)中比较流行的ORM框架,比如(以下框架均为开源框架,托管于github上): SqlSug
在分布式服务时代,服务之间的请求域调用不再是简单的直连方式,注册中心的出现,让服务治理更加便利,也对服务之间的链路追踪提出了更高的要求。
https://github.com/StackExchange/dapper-dot-net http://fluentdata.codeplex.com/ https://github.com/toptensoftware/PetaPoco https://github.com/schotime/NPoco https://github.com/ServiceStack/ServiceStack.OrmLite
Dapper是一个用于.NET的简单的对象映射,并且在速度上有着轻ORM之王的称号。
说明:在info分析看到多次提到全链路跟踪 基本提到google的dapper, 这里不再重复早轮子,转载 看原文链接 最近看了google的分布式追踪系统dapper的论文:http://static.googleusercontent.com/external_content/untrusted_dlcp/research.google.com/zh-CN//pubs/archive/36356.pdf,结合自己的理解描述下。 一、引子: 用户输入关键字后只要敲个回车键就能返回搜索结果(图1a),这样一
微服务架构其实就是将单一的应用程序划分成为一组小的服务,其中每个服务都是独立的业务单元,同时又能够被独立开发、运行、测试以及部署。简单来说,它的本质其实就是拆分和独立,这也决定了微服务的部署应该是分布式的。微服务架构虽然解决了目前诸多的架构层面的问题,但在分布式部署的环境中,如何才能够有效监控每一个服务,并及时发现系统中的问题又成为了新的挑战。
模拟登录 -> 模拟发送request请求 -> 取回response数据 -> 提取所需信息并将其进行重新组织 -> 存入DB或文件中 -> 后期处理或展示
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