eShopOnWeb 开源项目教程
1. 项目介绍
eShopOnWeb 是一个由 Microsoft 提供的示例 ASP.NET Core 8.0 参考应用程序,展示了分层应用程序架构与单体部署模型。该项目旨在支持《使用 ASP.NET Core 和 Azure 构建现代 Web 应用程序》一书的免费 PDF 下载,并提供了一个实际的 Web 应用程序示例,帮助开发者理解和实践现代 Web 应用程序的架构设计。
eShopOnWeb 与 eShopOnContainers 示例应用程序相关,后者专注于微服务/容器化的应用架构。相比之下,eShopOnWeb 更简单,专注于传统的 Web 应用程序开发,具有单一部署模型。
2. 项目快速启动
2.1 克隆项目
首先,克隆 eShopOnWeb 项目到本地:
git clone https://github.com/dotnet-architecture/eShopOnWeb.git
2.2 配置数据库
默认情况下,项目使用真实的数据库。如果你想使用内存数据库,可以在 appsettings.json 文件中添加以下配置:
{
"UseOnlyInMemoryDatabase": true
}
确保你的连接字符串指向本地 SQL Server 实例。
2.3 运行数据库迁移
在 Web 文件夹中打开命令提示符,并执行以下命令来创建数据库:
dotnet restore
dotnet tool restore
dotnet ef database update -c catalogcontext -p ../Infrastructure/Infrastructure.csproj -s Web.csproj
dotnet ef database update -c appidentitydbcontext -p ../Infrastructure/Infrastructure.csproj -s Web.csproj
2.4 启动应用程序
在 Web 文件夹中运行以下命令启动应用程序:
dotnet run --launch-profile Web
现在,你应该可以通过 https://localhost:5001/ 访问应用程序。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 单体应用架构
eShopOnWeb 展示了如何构建一个单体应用架构,适用于中小型项目。通过分层设计,项目将业务逻辑、数据访问和用户界面分离,提高了代码的可维护性和可扩展性。
3.2 使用 Blazor WebAssembly
项目中的 Admin 页面使用了 Blazor WebAssembly,展示了如何在 ASP.NET Core 中集成 Blazor,实现客户端和服务器端的无缝交互。
3.3 数据库迁移
通过 Entity Framework Core 的迁移功能,项目展示了如何管理数据库的版本控制,确保开发和生产环境的数据库结构一致。
4. 典型生态项目
4.1 eShopOnContainers
eShopOnContainers 是 eShopOnWeb 的姊妹项目,专注于微服务和容器化的应用架构。通过对比这两个项目,开发者可以更好地理解单体应用和微服务架构的优缺点。
4.2 Azure Developer CLI
Azure Developer CLI (azd) 是一个开发者友好的命令行工具,用于创建和管理 Azure 应用程序。eShopOnWeb 提供了使用 azd 进行快速部署的示例,展示了如何将本地开发的应用程序快速部署到 Azure 云平台。
4.3 ASP.NET Core 8.0
eShopOnWeb 基于最新的 ASP.NET Core 8.0 框架,展示了如何利用最新的 .NET 技术构建现代 Web 应用程序。通过学习该项目,开发者可以掌握 ASP.NET Core 8.0 的新特性和最佳实践。
通过以上教程,你应该能够快速启动并理解 eShopOnWeb 项目的基本架构和使用方法。希望这个教程对你有所帮助!
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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