Dapper使用指南
项目介绍
Dapper是一个轻量级且高效的.NET对象关系映射(ORM)工具,专为追求低延迟和高性能的应用程序设计。它通过简单的API提供了强大的功能,允许开发人员迅速地将ADO.NET数据读取器中的查询结果映射到业务对象实例上。Dapper支持异步和同步数据库查询,以及批量执行多个查询,以减少数据库调用次数,提高效率。此外,通过参数化查询,Dapper有助于防止SQL注入攻击。自2016年7月的1.50版本起,Dapper就开始支持.NET Core,这意味着它可以在任何支持.NET的平台上运行,包括.NET Core和更新的.NET版本。
快速启动
要开始使用Dapper,首先确保你的环境已经配置了.NET SDK,并在你的项目中添加Dapper的NuGet包。以下是如何快速集成Dapper至你的.NET项目并执行一个简单查询的例子:
步骤1: 在你的项目中安装Dapper。
通过NuGet Package Manager命令行输入:
Install-Package Dapper
步骤2: 编写连接数据库并执行查询的代码。
假设你有一个名为User的类并且想要从数据库中查询用户信息。
using System.Data.SqlClient;
using Dapper;
public class User
{
public int Id { get; set; }
public string Name { get; set; }
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
string connectionString = "your_connection_string_here";
using (var connection = new SqlConnection(connectionString))
{
connection.Open();
var user = connection.Query<User>("SELECT Id, Name FROM Users WHERE Id = @Id",
new { Id = 1 }).Single();
Console.WriteLine($"User: {user.Name}");
}
}
}
请确保替换your_connection_string_here为你的实际数据库连接字符串。
应用案例和最佳实践
Dapper适合于对性能要求高的场景,特别是在处理大量数据时。最佳实践包括利用其动态构建SQL的能力来适应不同的查询需求,以及在处理复杂关联时维持查询的高效性。避免过度抽象,让查询保持直观且易于调试是关键。
典型生态项目
虽然提供的链接并非指向实际的Dapper仓库(注:此处基于假设情景),我们知道Dapper本身就是一个广泛应用于.NET生态中的明星项目。此外,Dapper的一些扩展如Dapper.Contrib提供了一组用于简化CRUD操作的方法。还有第三方库如Dapper-Plus,进一步增强了批量操作和其他高级特性的支持,丰富了Dapper的生态系统。
这个简短的指南旨在快速入门Dapper,对于深入学习和特定用例,建议参考Dapper的官方文档和社区资源。
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。C027
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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