Mapperly项目中的枚举映射增强:支持EnumMemberAttribute和DescriptionAttribute
在现代.NET应用程序开发中,枚举(Enum)类型经常需要与字符串进行相互转换,特别是在处理API序列化/反序列化、数据库存储或UI显示等场景时。Mapperly作为一个高效的.NET对象映射库,近期社区提出了增强其枚举映射功能的建议,特别是支持通过EnumMemberAttribute和DescriptionAttribute来定义枚举值的字符串表示形式。
当前枚举映射的局限性
Mapperly目前主要支持以下几种枚举映射方式:
- 默认的成员名称映射(直接使用枚举成员名称)
- 数值映射(使用枚举的底层数值)
- 通过MapEnumValueAttribute自定义映射
然而,在实际开发中,开发者经常使用System.Runtime.Serialization.EnumMemberAttribute来定义枚举值的序列化名称,或者使用System.ComponentModel.DescriptionAttribute为枚举值提供描述性文本。这些标准.NET特性目前无法直接在Mapperly中使用。
使用场景分析
考虑以下典型场景:
[DataContract]
public enum TimeZone
{
[EnumMember(Value = "Africa/Abidjan")]
AfricaAbidjan,
[EnumMember(Value = "Africa/Algiers")]
AfricaAlgiers
}
开发者希望将"Africa/Abidjan"字符串直接映射到TimeZone.AfricaAbidjan枚举值,反之亦然。目前Mapperly不支持这种基于EnumMemberAttribute的映射,开发者不得不编写额外的转换代码。
技术实现方案
1. 配置方式
建议新增一个配置选项EnumNameSource,支持以下值:
- MemberName(默认):使用枚举成员名称
- EnumMemberAttribute:使用EnumMemberAttribute.Value
- DescriptionAttribute:使用DescriptionAttribute.Description
示例配置:
[Mapper(EnumNameSource = EnumNameSource.EnumMemberAttribute)]
public partial class MyMapper
{
// 映射逻辑
}
2. 处理重复值
当多个枚举成员具有相同的字符串表示时,需要特别处理:
- 如果重复值来自相同的字符串表示:忽略重复,使用第一个匹配项
- 如果重复值来自不同的字符串表示:编译时抛出错误
3. 性能考虑
由于Mapperly是源代码生成器,所有映射逻辑都在编译时确定,因此使用特性标记不会带来运行时反射开销。
与现有功能的对比
现有MapEnumValueAttribute功能与EnumMemberAttribute功能相似,但各有优势:
- MapEnumValueAttribute:更灵活,可以在映射类中集中定义
- EnumMemberAttribute:更标准,与.NET生态系统更兼容
兼容性考虑
为了保持向后兼容,新功能应默认禁用,开发者需要显式启用。在未来的主要版本更新中,可以考虑改变默认行为。
实际应用示例
启用EnumMemberAttribute支持后,映射代码将变得非常简洁:
[Mapper(EnumNameSource = EnumNameSource.EnumMemberAttribute)]
public partial class TimeZoneMapper
{
public partial string ToString(TimeZone value);
public partial TimeZone ToTimeZone(string value);
}
生成的代码将自动处理EnumMemberAttribute中定义的字符串表示。
未来展望
随着.NET 9对AOT编译的改进,EnumMemberAttribute的支持将变得更加重要。这个增强功能将使Mapperly在更多场景下成为处理枚举映射的首选工具。
对于开发者来说,这一改进将显著简化涉及枚举与字符串转换的代码,提高开发效率,同时保持类型安全和性能优势。
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