Carter项目中处理JsonPatchDocument的HTTP PATCH请求
在Carter这个轻量级.NET路由框架中,处理HTTP PATCH请求和JsonPatchDocument类型参数的方式与传统的ASP.NET Core控制器有所不同。本文将详细介绍如何在Carter项目中实现类似控制器中[FromBody] JsonPatchDocument<T>的功能。
JsonPatchDocument简介
JsonPatchDocument是ASP.NET Core中用于表示JSON Patch文档的类型。JSON Patch是一种格式,用于描述对JSON文档的修改操作,遵循RFC 6902标准。它通常用于部分更新资源,而不是替换整个资源。
Carter中的PATCH路由
在Carter中,处理PATCH请求非常简单直接。不需要像传统控制器那样使用属性路由和[FromBody]特性。Carter的路由系统会自动处理请求体的反序列化。
基本语法如下:
app.MapPatch("/posts/{id:int}", async (int id, JsonPatchDocument<Post> doc) =>
{
// 处理逻辑
return Results.Ok();
});
完整示例
下面是一个完整的示例,展示如何在Carter中处理带有JsonPatchDocument的PATCH请求:
public class PostModule : ICarterModule
{
public void AddRoutes(IEndpointRouteBuilder app)
{
app.MapPatch("/posts/{id:int}", async (int id, JsonPatchDocument<Post> patchDoc, IPostRepository repo) =>
{
var existingPost = await repo.GetByIdAsync(id);
if (existingPost == null)
return Results.NotFound();
patchDoc.ApplyTo(existingPost);
await repo.UpdateAsync(existingPost);
return Results.Ok(existingPost);
});
}
}
注意事项
-
参数绑定:Carter会自动将请求体绑定到JsonPatchDocument参数,不需要显式使用
[FromBody]特性。 -
错误处理:在实际应用中,应该添加适当的错误处理逻辑,特别是处理JsonPatchDocument应用失败的情况。
-
模型验证:虽然JsonPatchDocument本身提供了ApplyTo方法,但你可能还需要在应用补丁后验证模型的完整性。
-
内容协商:确保客户端发送的Content-Type头部正确设置为
application/json-patch+json。
与传统控制器的对比
与传统的ASP.NET Core控制器相比,Carter的处理方式更加简洁:
- 不需要控制器类
- 不需要动作方法
- 路由直接在模块中定义
- 依赖注入的参数可以直接在lambda表达式中声明
这种风格特别适合小型到中型项目,或者偏好函数式编程风格的开发者。
总结
Carter框架通过简洁的API设计,使得处理JsonPatchDocument变得更加直观和简单。开发者可以专注于业务逻辑的实现,而不需要过多关注框架的配置细节。这种设计哲学贯穿于Carter的整个路由系统中,为.NET开发者提供了另一种轻量级的选择。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00