fastCSharp 1.5 代码生成实例 发布

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fastCSharp是一个基于.NET元数据的代码生成的底层应用框架,目标是打造一个“开发+运行”效率双优的开源框架。
经过半年多的时间(http://bbs.csdn.net/topics/390269709),除了与web开发直接相关的部分,都已经在fastCSharp part 1.5中完成了重写工作。
fastCSharp现在实现的代码生成实例主要有5个:

1、基于缓存查询模式的ORM代码生成实例(现在只支持MSSQL),自定义配置类是fastCSharp.setup.cSharp.sqlTable,同时支持反射模式fastCSharp.setup.cSharp.sqlTable.sqlTool<valueType>。
下面是ORM的model定义示例
    [fastCSharp.setup.cSharp.sqlTable(ConnectionName = "Connection1")]
public partial class model1
{
/// <summary>
/// 自增列,一个表格只允许一个,如果不配置IsIdentity = true,将自动匹配名称为 id 的成员
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(IsIdentity = true)]
public int id;

/// <summary>
/// 关键字1,多个关键字成员按照成员定义顺序一致
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(IsPrimaryKey = true)]
public int key1;
/// <summary>
/// 关键字2
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(IsPrimaryKey = true, IsAscii = true, MaxLength = 32)]

public string key2;
public enum EnumByte : byte
{
Enum1
}
/// <summary>
/// 直接支持枚举类型转换,可以不指定SqlType = typeof(byte)
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(SqlType = typeof(byte))]
public EnumByte key2;

/// <summary>
/// 指定隐式类型转换
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(SqlType = typeof(string))]
public partial struct image
{
public string url;
/// <summary>
/// 如果不能隐式类型转换,必须实现互转函数
/// </summary>
public static implicit operator image(string url) { return new image { url = url }; }
public static implicit operator string(image image) { return image.url; }
}
/// <summary>
/// 支持隐式类型转换
/// </summary>
[fastCSharp.setup.sqlMember(IsAscii = true, MaxLength = 64)]
public image icon = string.Empty;
}
fastCSharp的配置文件是一个纯数据的json格式文件,比如 Connection1 的配置定义
{
sql: {
checkConnection:["Connection1"],
Connection1:
{
Diantou:{
Type:"sql2008",
Connection:"server=192.168.0.100;database=dbname;uid=username;pwd=password"
}
}
}
}
下面是代码生成模式示例,采用派生类的模式
    public partial class bModel1 : model1.sqlTable<bModel1>
{
static bModel1()
{
if (SqlTool != null)
{
//定义缓存
Cache = new fastCSharp.sql.cache.whole.identityArray<model1, model1.memberMap>(SqlTool);
//定义缓存同步个性化处理事件
Cache.OnInserted += XXX;
Cache.OnUpdated += XXX;
}
}
}
有时候多个表格结构相同,那么只需要定义一个model,比如可以
    public abstract class bModelBase<tableType> : model1.sqlTable<tableType>
where tableType : bModelBase<tableType>
{
}
public partial class bModel1_1 : bModelBase<bModel1_1>
{
}
public partial class bModel1_N : bModelBase<bModel1_N>
{
}
下面是反射模式示例
    public class bModel1 : model1
{
private static readonly fastCSharp.setup.cSharp.sqlTable.sqlTool<bModel1> sqlTool = fastCSharp.setup.cSharp.sqlTable.sqlTool<bModel1>.Default;
static bModel1()
{
if (sqlTool != null)
{
//缓存定义与事件定义 和 代码生成模式示例一样
}
}
}
有人说ORM不适应于复杂的综合查询。真的吗?我现在展示一段查询代码
                return diantou.dataProxy.questionTopic.getTopicCache(id)
.getArray(value => diantou.dataProxy.question.get(value.linkId))
.getHash(value => value.bestAnswerId)
.getArray(value => diantou.dataProxy.answer.get(value))
.getFind(value => value != null)
.group(value => value.userId)
.getArray(value => new keyValue<diantou.dataProxy.user, int>(diantou.dataProxy.user.get(value.Key), value.Value.Count))
.group(value => value.Key.grade0)
.getArray(value => new userStat
{
grade0 = value.Key,
count = value.Value.Count,
path = topic.path.bestAnswer,
users = value.Value.rangeSort((left, right) => right.Value - left.Value, 0, 6)
.getArray(user => diantou.dataProxy.user.get(user.Key, userId))
});

这个查询需求是,先根据话题(topic)ID查找相关联的问题(question)ID集合,然后找到这些问题的最佳答案(answer)ID集合,然后根据这些答案的用户(user)ID分组统计答案数量,最后将这些用户根据用户等级分组,每个分组根据答案数量取前6个用户。
我个人认为基于ORM的查询更简单流畅。如果用SQL实现这个需求,该是一个多么复杂的SQL语句?如果需求有一点点变化,修改这个SQL语句该是多麻烦的事?

2、数据类快速序列化代码生成实例,自定义配置类是fastCSharp.setup.cSharp.serialize,同时支持反射模式。
    /// <summary>
/// 仅仅选择字段成员,反射模式可以不必配置
/// </summary>
[fastCSharp.setup.cSharp.serialize(Filter = fastCSharp.setup.memberFilter.InstanceField)]
public partial class model1
{
}
代码生成模式将实现接口fastCSharp.setup.cSharp.serialize.ISerialize
        /// <summary>
/// 序列化接口
/// </summary>
public interface ISerialize
{
/// <summary>
/// 对象序列化
/// </summary>
/// <returns>序列化数据</returns>
byte[] Serialize();
/// <summary>
/// 对象序列化
/// </summary>
/// <param name="stream">数据流</param>
void Serialize(memoryStream stream);
/// <summary>
/// 对象序列化
/// </summary>
/// <param name="serializer">对象序列化器</param>
void Serialize(dataSerializer serializer);
/// <summary>
/// 反序列化
/// </summary>
/// <param name="data">序列化数据</param>
bool DeSerialize(byte[] data);
/// <summary>
/// 反序列化
/// </summary>
/// <param name="data">序列化数据</param>
/// <param name="startIndex">起始位置</param>
/// <param name="endIndex">结束位置</param>
bool DeSerialize(byte[] data, int startIndex, out int endIndex);
/// <summary>
/// 反序列化
/// </summary>
/// <param name="deSerializer">对象反序列化器</param>
void DeSerialize(deSerializer deSerializer);
}
如果自定义配置IsStreamSerialize = true,将实现接口fastCSharp.setup.cSharp.serialize.IStreamSerialize
        /// <summary>
/// 序列化流接口
/// </summary>
public interface IStreamSerialize : ISerialize
{
/// <summary>
/// 对象序列化
/// </summary>
/// <param name="stream">数据流</param>
void Serialize(Stream stream);
/// <summary>
/// 对象序列化
/// </summary>
/// <param name="serializer">对象序列化器</param>
void Serialize(streamSerializer serializer);
}
反射模式的话,直接调用反射函数
fastCSharp.setup.cSharp.serialize.dataSerialize.Get<model1>(value);
fastCSharp.setup.cSharp.serialize.streamSerialize.Get<model1>(value);
fastCSharp.setup.cSharp.serialize.deSerialize.Get<model1>(data);

未完待续...
...全文
fastCSharp 在算法相同的情况下,运行效率最好的程序是怎么产生的?我知道那一定是硬编码的。但是硬编码开发时间最长,维护成本最高,最容易出错。所以没有多少人会一直坚守这个阵营。 我们需要降低开发成本,提高程序的可维护性。所以编程语言一直在朝着开发效率方面不断的进化,抽象能力越来越强。一般来说,编程语言的抽象能力越强,意味着代码量越少,程序的可维护性越高。与此同时,程序的运行效率也是越来越低。 到底是选择运行效率,还是选择开发效率?对很多人来说,这是个纠结的问题。人们的选择总是多样化的,有的人抛弃了运行效率,有的人抛弃了开发效率,有的人选择多种语言相互调和。 当然我也要做出自己的选择,那么它就是C#,因为不论是运行效率还是开发效率,它都能做到很不错。 我采取的方案是自动化+硬编码,自动化的实现方式是静态代码生成,硬编码主要针对于静态代码生成的模板程序。 我创建这个项目,目的是为了集思广益,更好的使用C#,打造一个“开发+运行”效率双优的开源框架,所以项目命名为fastCSharp。 由于我个人基本上只有web开发经验,所以我贡献的代码部分包括web开发部分,没有桌面应用部分,其它的就靠大家贡献了。 代码贡献者请注意:为了解决部分桌面应用平台升级问题,这个项目决定兼容.net framework2.0。 我个人贡献的内容主要包括五个方面: 1、数据集合操作支持.net2.0的链式编程体验(此部分现已迁移完毕)。 * 链式编程的核心思想是想到什么就点什么,程序书写思路更流畅。但要注意的是不要把程序写成一行,对于带参数的函数调用,最好是一行一个点,否则异常了都不知道哪里出的问题,比如: return diantou.dataProxy.questionTopic.getLinkIds(id) .getArray(value => diantou.dataProxy.question.get(value)) .getHash(value => value.bestAnswerId) .getArray(value => diantou.dataProxy.answer.get(value)) .getFind(value => value != null) .group(value => value.userId) .getArray(value => new KeyValuePair(diantou.dataProxy.user.get(value.Key), value.Value.Count)) .group(value => value.Key.grade0) .getArray(value => new userStat { grade0 = value.Key, count = value.Value.Count, path = topic.path.bestAnswer, users = value.Value.rangeSort((left, right) => right.Value - left.Value, 0, 6) .getArray(user => diantou.dataProxy.user.get(user.Key, userId)) }); 2、基于.net元数据的静态代码生成器(下面会有相关介绍)。 3、我常用的几种C#程序模板,包括快速序列化、TCP网络通讯、SQL操作实体类、Web视图、单元测试等。 * 数据序列化一般用于网络通讯,非文本数据对象的序列化效率是.net的50倍以上。 * TCP网络通讯调用和调用本地函数一样简单。比如我配置好网络服务参数: public enum enumType { [showjim.config.tcpCall.server(Register = showjim.config.setup.register.DataProxy, IsRegisterOnly = true, VerifyFileName = showjim.config.setup.pub.VerifyFileName, ClientCount = 500, IsAsynchronous = false, IsCompress = false)] DataProxy, } 然后定义了一个网络函数: [showjim.setup.attribute.tcpCall(server = showjim.config.tcpCall.server.enumType.DataProxy)] public partial class favorite : diantou.dataModel.favorite.showjimCode.proxy, showjim.sys.setup.Copy { [showjim.setup.attribute.tcpCall] private static favorite[] GetUser(int id, int pageSize, int currentPage, int userId, out int count) { favorite[] values = GetUsers(id, userId); array.page page = new array.page(count = values.length(), pageSize, currentPage); return values.sub(page.SkipCount, page.CurrentPageSize).toArray() .getArray(value => value.setUser(userId)); } } 网络调用就像下面这么简单(多一个.client): protected diantou.dataProxy.favorite[] MyFavorite { get { return diantou.dataProxy.favorite.tcpCall.client.GetUser(CurrentUser.id, PageSize, query.page, CurrentUserId, out ItemCount); } } * SQL实体类只提供单表操作,但是提供细节操作,比如只更新某一字段。多表操作建议使用缓存模式(毕竟内存比人工优化便宜),采用链式编程处理。不过缓存模式不适应于数据量比较大的单机应用,我想单机应用一般也不会有多大数据量吧。 * Web视图数据实现按需取值(html模板用到什么取什么),紧凑拼接,无带宽浪费,不使用反射。比如我现在访问的http://www.51nod.com/today.html#!type=all,未压缩的页面数据只有1.55K,普通的ajax数据格式就算压缩了也比这个大。 * 另外还有URL查询字符串的自动解析功能,不用自己去转换查询参数Fomr["XXX"],参数或者字段定义什么类型就会自己接受什么类型。 4、与Web视图配套的js类库,包括数据驱动界面的实现、ajax功能、html编辑器、简单的筛选器、以及一些常用功能。 * 数据驱动界面,这个需要体验一下,比如在未登录的状态下访问http://www.51nod.com/today.html#!type=all,在浏览器地址栏输入 [removed]alert&#40;Showjim.PageView.SkinValue.header.Set({focus:{count:1,isCurrent:1}}&#41;); 或者在调试器里执行 Showjim.PageView.SkinValue.header.Set({focus:{count:1,isCurrent:1}}); 可以看到界面的变化。 5、一个简易的web服务器,实现部分了http1.1。 * www.51nod.com就是用这个做的web服务器,功能还有待完善。 前3个可应用于桌面,后两个应用于web,其实web服务器有时候也能应用于桌面或某些代理应用。 这里介绍一下代码生成器。 很多人认为代码生成==ORM。这里必须要纠正一下这个观念,ORM只是代码生成的一种应用场景。代码生成是一种自动化的实现,同时也是一种抽象方式,就好像面向对象也是一种抽象方式。 静态代码生成的实现方式也是多样的,最简单的模板是写程序直接拼接字符串,还有用VS自带的T4模板,一般来说都是面向文本文件的生成。 我使用的代码生成器有三个特点: 1、它的C#程序模板也是可编译的C#程序,不是文本文件。所以编写模板的时候,确定性的程序可以得到IDE的支持,包括错误提示、重构等。 2、它的模板与数据是分离的,它的输入参数主要是.net元数据和自定义属性组成视图,类似于网站概念里面的界面与程序分离。 3、它可以在编译事件中执行,无需界面操作。 在我的项目里,代码生成可以说是无处不在,有的时候是为了取代反射改善运行效率,有的时候是为了更方便的编写程序,有的时候是为了自动单元测试...那你将是为了什么呢? 我贡献的内容属于基础框架,不关联业务逻辑,所以没有几分钟开发一个XXX系统的能力。那个属于业务建模的范围,但是我希望这个框架能够助你快速实现模型。 使用这个框架搭建一般的网站,主要的工作量在于编写业务逻辑和提供数据视图。 立即下载

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