WPF ABP框架使用教程
2024-08-10 05:15:41作者:郦嵘贵Just
项目介绍
WPF ABP框架是一个基于ABP商业版框架开发的跨平台应用开发框架,支持WPF和Xamarin Forms版本。该框架实现了ABP商业版中的功能,包括用户与角色管理、组织机构、权限管理、多租户、即时通讯、本地化多语言、身份认证及授权、审计日志记录、UI主题、异常处理、数据字典和系统设置等功能。
项目快速启动
环境准备
- .NET SDK 5.0 或更高版本
- Visual Studio 2019 或更高版本
克隆项目
git clone https://github.com/HenJigg/wpf-abp.git
打开项目
使用Visual Studio打开克隆下来的项目文件夹中的AppFramework.Wpf.sln
解决方案文件。
运行项目
- 在Visual Studio中,右键点击
AppFramework.Wpf
项目,选择“设为启动项目”。 - 按下
F5
键或点击“开始调试”按钮运行项目。
示例代码
以下是一个简单的示例代码,展示如何在WPF ABP框架中创建一个新用户:
using AppFramework.Users;
using Volo.Abp.DependencyInjection;
using Volo.Abp.Domain.Repositories;
public class UserAppService : ITransientDependency
{
private readonly IRepository<User, Guid> _userRepository;
public UserAppService(IRepository<User, Guid> userRepository)
{
_userRepository = userRepository;
}
public async Task CreateUserAsync(string userName, string email, string password)
{
var user = new User
{
UserName = userName,
Email = email,
Password = password
};
await _userRepository.InsertAsync(user);
}
}
应用案例和最佳实践
应用案例
WPF ABP框架可以用于开发各种企业级应用,如企业资源规划(ERP)系统、客户关系管理(CRM)系统、人力资源管理(HRM)系统等。以下是一个简单的应用案例:
- 企业资源规划系统:使用WPF ABP框架开发一个跨平台的企业资源规划系统,实现用户管理、权限管理、组织机构管理、多租户管理等功能。
最佳实践
- 模块化开发:将功能模块化,每个模块独立开发和测试,便于维护和扩展。
- 遵循MVVM模式:使用MVVM模式进行开发,分离视图和业务逻辑,提高代码的可维护性和可测试性。
- 使用依赖注入:利用ABP框架提供的依赖注入功能,实现松耦合的代码结构。
典型生态项目
WPF ABP框架可以与以下生态项目结合使用,以实现更丰富的功能:
- Syncfusion WPF控件库:提供丰富的WPF控件,增强UI的交互性和美观性。
- Prism框架:一个用于构建松耦合、可维护和可测试的WPF应用程序的框架。
- Xamarin Forms:用于开发跨平台的移动应用,与WPF ABP框架共享大部分类库代码。
通过结合这些生态项目,可以进一步扩展WPF ABP框架的功能,满足更多复杂业务需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Omni-30B-A3B-InstructQwen3-Omni是多语言全模态模型,原生支持文本、图像、音视频输入,并实时生成语音。00
community
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息09GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0274get_jobs
💼【AI找工作助手】全平台自动投简历脚本:(boss、前程无忧、猎聘、拉勾、智联招聘)Java01Hunyuan3D-2
Hunyuan3D 2.0:高分辨率三维生成系统,支持精准形状建模与生动纹理合成,简化资产再创作流程。Python00Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
1 freeCodeCamp猫照片应用教程中的HTML注释测试问题分析2 freeCodeCamp全栈开发课程中React实验项目的分类修正3 freeCodeCamp课程视频测验中的Tab键导航问题解析4 freeCodeCamp音乐播放器项目中的函数调用问题解析5 freeCodeCamp论坛排行榜项目中的错误日志规范要求6 freeCodeCamp JavaScript高阶函数中的对象引用陷阱解析7 freeCodeCamp全栈开发课程中React组件导出方式的衔接问题分析8 freeCodeCamp英语课程视频测验选项与提示不匹配问题分析9 freeCodeCamp课程页面空白问题的技术分析与解决方案10 freeCodeCamp博客页面工作坊中的断言方法优化建议
最新内容推荐
Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 小米Mini R1C MT7620爱快固件下载指南:解锁企业级网络管理功能 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 SAP S4HANA物料管理资源全面解析:从入门到精通的完整指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 SteamVR 1.2.3 Unity插件:兼容Unity 2019及更低版本的VR开发终极解决方案 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 Windows版Redis 5.0.14下载资源:高效内存数据库的完美Windows解决方案
项目优选
收起

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
152
1.96 K

deepin linux kernel
C
22
6

本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
431
34

本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
251
9

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
145
190

旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
989
394

Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
8
0

React Native鸿蒙化仓库
C++
193
274

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
936
554

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Python
75
69