EntityFramework Core 9.0 逆向工程中处理ValueGenerated属性的注意事项
在使用EntityFramework Core 9.0进行数据库逆向工程时,开发人员可能会遇到需要自定义生成的实体类属性的情况。特别是在处理自动生成的列(如自增主键)时,正确识别这些属性对于生成符合业务需求的代码至关重要。
问题背景
在通过Scaffold-DbContext命令从PostgreSQL数据库生成实体类时,开发人员可能需要根据列的不同特性来添加不同的C#修饰符。例如,对于非自动生成的必填字段,我们可能希望添加"required"修饰符,但对于自增列则不需要。
关键发现
在自定义EntityType.t4模板时,尝试访问IReadOnlyProperty的ValueGenerated属性时可能会遇到NullReferenceException。经过实践验证,正确的访问方式应该是:
property.ValueGenerated.HasFlag(ValueGenerated.OnAdd)
这种方式可以准确判断属性是否为自动生成的列(如自增主键)。
技术要点
-
ValueGenerated枚举:这是EF Core中表示属性值生成方式的标志,包括OnAdd、OnUpdate等选项。
-
模板调试:虽然可以通过添加调试指令来调试T4模板,但在处理某些属性时调试器可能不会如预期工作。
-
属性访问:在T4模板中,大多数IReadOnlyProperty的属性都可以直接访问,但ValueGenerated需要特殊处理。
最佳实践建议
-
在判断列是否为自动生成时,使用HasFlag方法配合ValueGenerated.OnAdd标志。
-
对于PostgreSQL数据库,特别注意identity列的处理,虽然它们在EF Core中的表示方式可能与其他数据库不同。
-
在自定义模板前,先通过标准模板生成代码,了解基础结构后再进行修改。
-
考虑在模板中添加详细的注释,说明各种条件判断的逻辑,便于后续维护。
通过正确使用ValueGenerated属性,开发人员可以更精确地控制生成的实体类代码,满足各种业务场景的需求。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00