FluentValidation在Blazor模块中的属性名本地化实践
概述
在基于ABP框架的Blazor应用开发中,表单验证是一个常见需求。FluentValidation作为一款强大的.NET验证库,提供了灵活的验证规则定义方式。本文将介绍如何在Blazor模块中实现FluentValidation属性名的全局本地化配置,使验证错误消息能够自动适配多语言环境。
本地化需求背景
在开发多语言应用时,验证错误消息中的属性名称需要根据用户语言环境动态显示。例如,当验证失败时,"Name"字段的错误提示应该显示为当前语言环境下的对应翻译(如中文显示"名称")。
解决方案
全局属性名解析器配置
FluentValidation提供了ValidatorOptions.Global.DisplayNameResolver静态属性,允许开发者自定义全局的属性名解析逻辑。我们可以在ABP框架的Blazor模块初始化阶段配置这一解析器:
public override void OnApplicationInitialization(ApplicationInitializationContext context)
{
// 获取本地化服务
IStringLocalizer<YourLocalizationResource> localizer =
context.ServiceProvider.GetRequiredService<IStringLocalizer<YourLocalizationResource>>();
// 配置全局属性名解析器
ValidatorOptions.Global.DisplayNameResolver = (type, memberInfo, expression) =>
{
return localizer[memberInfo.Name];
};
}
实现原理
-
本地化服务获取:通过ABP框架的依赖注入系统获取
IStringLocalizer实例,它负责根据当前语言环境返回对应的翻译文本。 -
属性名解析:
DisplayNameResolver是一个委托,接收三个参数:type:验证对象的类型memberInfo:成员信息(属性或字段)expression:成员表达式
-
本地化转换:使用
IStringLocalizer将成员名称转换为本地化文本,如果资源文件中没有对应翻译,则返回原始成员名。
验证器定义
配置完成后,验证器可以简化定义,不再需要为每个属性单独指定显示名称:
public class ApplicationTypeValidator : AbstractValidator<CreateApplicationDto>
{
public ApplicationTypeValidator()
{
RuleFor(x => x.Type).NotNull().NotEmpty();
// 属性名将自动通过全局解析器本地化
}
}
最佳实践
-
资源文件管理:确保在本地化资源文件中为所有需要验证的属性名添加翻译条目。
-
回退机制:考虑在解析器中添加逻辑处理未找到翻译的情况,例如返回成员名称或提供默认值。
-
性能考虑:频繁的本地化解析可能影响性能,ABP框架的本地化服务已经做了缓存优化。
-
测试验证:在不同语言环境下测试验证错误消息,确保所有属性名正确显示。
扩展应用
这种配置方式不仅适用于属性名本地化,还可以扩展用于:
- 自定义错误消息格式
- 根据业务规则动态调整显示名称
- 实现复杂的属性名映射逻辑
总结
通过在ABP框架的Blazor模块中配置FluentValidation的全局属性名解析器,我们实现了验证属性名的自动本地化。这种方法减少了重复代码,提高了开发效率,同时保持了系统的灵活性和可维护性。开发者可以根据项目需求进一步定制解析逻辑,构建更加友好的多语言验证体验。
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。C046
MiniMax-M2.1从多语言软件开发自动化到复杂多步骤办公流程执行,MiniMax-M2.1 助力开发者构建下一代自主应用——全程保持完全透明、可控且易于获取。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。C01
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TSX0124
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