FastEndpoints框架中JsonIgnore条件属性的处理优化
2025-06-08 00:06:03作者:乔或婵
在FastEndpoints框架中,开发者在使用DTO(数据传输对象)时经常会遇到需要控制JSON序列化输出的场景。特别是当DTO属性值为null时,我们可能希望不将该属性包含在响应中,以减少网络传输数据量。这通常可以通过[JsonIgnore(Condition = JsonIgnoreCondition.WhenWritingNull)]特性来实现。
然而,在FastEndpoints的早期版本中,框架在处理带有条件的JsonIgnore特性时存在一个行为差异:无论条件如何设置,这些属性都会被从Swagger文档中移除。这实际上违背了JsonIgnore条件属性的设计初衷,因为条件属性应该只在特定条件下(如值为null时)才被忽略,而不是无条件地从文档中移除。
这个问题的技术背景在于:
JsonIgnore特性有两种使用方式:- 无条件忽略:
[JsonIgnore] - 条件忽略:
[JsonIgnore(Condition = ...)]
- 无条件忽略:
- 在Swagger文档生成过程中,FastEndpoints的OperationProcessor对所有带有
JsonIgnore特性的属性都进行了移除处理,没有区分是否有条件限制
这种处理方式会导致以下问题:
- 文档不准确:即使属性可能在某些情况下会被序列化(如非null值),文档中也不会显示该属性
- 开发困惑:开发者期望的条件忽略行为与实际文档表现不一致
- API使用者困惑:客户端开发者无法从文档中了解到某些可能存在的属性
在FastEndpoints v5.30.0.10-beta版本中,这个问题得到了修复。现在框架会:
- 仅当
JsonIgnore没有设置条件时,才从Swagger文档中移除属性 - 对于带有条件的
JsonIgnore,属性会保留在文档中,因为它在某些条件下仍然可能出现在响应中
这个改进使得FastEndpoints的Swagger文档生成行为更加符合System.Text.Json的序列化行为预期,为开发者提供了更准确的API文档。对于需要精细控制DTO序列化行为的场景,现在可以放心使用条件JsonIgnore而不用担心文档准确性问题。
在实际开发中,这个改进特别适用于以下场景:
- 部分填充的DTO:当API可能返回部分填充的DTO时,可以确保文档完整显示所有可能的字段
- 条件序列化:当某些字段只在特定条件下才需要序列化时,文档能正确反映这种可能性
- 渐进式API演进:在API演进过程中,可以更灵活地控制字段的可见性而不影响文档完整性
开发者现在可以更精确地控制DTO的序列化行为和文档表现,使得API设计更加灵活和符合预期。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C037
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0115
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
211
115
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869