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。
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。C0130
let_datasetLET数据集 基于全尺寸人形机器人 Kuavo 4 Pro 采集,涵盖多场景、多类型操作的真实世界多任务数据。面向机器人操作、移动与交互任务,支持真实环境下的可扩展机器人学习00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
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-4.7-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
AgentCPM-ReportAgentCPM-Report是由THUNLP、中国人民大学RUCBM和ModelBest联合开发的开源大语言模型智能体。它基于MiniCPM4.1 80亿参数基座模型构建,接收用户指令作为输入,可自主生成长篇报告。Python00