ASP.NET Core实战教程:基于《ASP.NET Core in Action》源码指南
项目介绍
本教程基于Andrew Lock维护的开源项目asp-dot-net-core-in-action,该仓库包含了《ASP.NET Core in Action》一书中的所有代码示例。这些示例覆盖了从基础的Web应用程序创建到进阶的中间件、MVC结构、EF Core集成、API构建以及安全相关的多个方面,非常适合希望深入学习ASP.NET Core技术栈的开发者。
项目快速启动
环境准备
确保你已安装以下软件:
- .NET Core SDK (推荐最新版本)
- Visual Studio 或者 Visual Studio Code (安装.NET Core相关插件)
克隆项目
通过Git克隆项目到本地:
git clone https://github.com/andrewlock/asp-dot-net-core-in-action.git
运行首个示例
进入书中的某个章节的代码目录,比如入门级的chapter02/WebApplication1,然后使用dotnet命令启动项目:
cd asp-dot-net-core-in-action/chapter02/WebApplication1
dotnet restore
dotnet run
访问浏览器,输入http://localhost:5000(端口号可能会变化,请参照控制台输出),即可看到运行的应用。
应用案例和最佳实践
本部分以chapter08/CurrencyConverter为例,展示如何使用Tag Helpers来简化前端表单的生成和增强其功能。
示例代码示踪:
在Razor视图中,你可以像下面这样利用Tag Helper来创建一个绑定到模型的表单元素:
<form asp-controller="Home" asp-action="Convert">
<div>
<label asp-for="Amount"></label>
<input asp-for="Amount" />
<span asp-validation-for="Amount"></span>
</div>
<!-- 更多字段和提交按钮 -->
</form>
此示例展示了:
- 使用
asp-for属性自动绑定模型属性。 - 自动添加客户端验证,基于Data Annotations定义在模型类上。
最佳实践建议:
- 利用Tag Helpers提升视图的可读性和减少JavaScript的依赖。
- 确保Model Binding和Validation逻辑清晰,遵循SRP(单一职责原则)。
典型生态项目
在ASP.NET Core生态系统中,本书的示例不仅仅限于核心框架,也涵盖了与EF Core、Angular等技术的结合。例如,项目中的chapter12/RecipeApplication是整合了EF Core进行数据持久化的例子,而chapter09/AngularWebApplication1则演示了如何与Angular前端框架协同工作。
整合EF Core实践:
-
迁移数据库:
cd asp-dot-net-core-in-action/chapter12/RecipeApplication dotnet ef database update -
应用程序会利用
appsettings.json中的连接字符串连接至数据库,执行CRUD操作示例。
整合Angular建议:
对于前端开发者,了解如何通过.NET Core后端服务支持Angular这样的现代SPA(单页应用)至关重要。阅读Microsoft的官方文档以深入了解如何设置这样的环境。
本教程仅为《ASP.NET Core in Action》源码的一个概览,深入学习每个章节将提供更多宝贵的知识和实践经验。每一步实践都是深化理解ASP.NET Core生态的关键步骤。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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