NSwag中异步客户端方法生成问题的分析与解决方案
2025-05-31 04:03:52作者:邓越浪Henry
问题背景
在使用NSwag生成C#客户端代码时,开发者可能会遇到一个关于异步方法生成的特定问题。当配置GeneratePrepareRequestAndProcessResponseAsAsyncMethods参数为true时,期望生成异步的partial方法,但实际上生成的代码中缺少这部分定义。
技术分析
通过查看NSwag的源代码模板文件Client.Class.liquid,可以发现模板中只包含了同步partial方法的定义部分:
{% if GeneratePrepareRequestAndProcessResponseAsAsyncMethods == false -%}
partial void PrepareRequest({{ HttpClientType }} client, System.Net.Http.HttpRequestMessage request, string url);
partial void PrepareRequest({{ HttpClientType }} client, System.Net.Http.HttpRequestMessage request, System.Text.StringBuilder urlBuilder);
partial void ProcessResponse({{ HttpClientType }} client, System.Net.Http.HttpResponseMessage response);
{% endif -%}
明显缺少了当参数为true时应生成的异步方法定义部分。这会导致生成的代码编译时出现错误,因为代码中会调用这些异步方法,但它们并未被定义。
解决方案
1. 使用基类模式
推荐的做法是创建一个公共基类来定义这些异步方法,然后在NSwag配置中指定这个基类:
{
"codeGenerators": {
"openApiToCSharpClient": {
"clientBaseClass": "BaseClient"
}
}
}
然后实现这个基类:
public abstract class BaseClient
{
protected virtual ValueTask PrepareRequestAsync(
HttpClient client,
HttpRequestMessage request,
string url,
CancellationToken cancellationToken)
{
return ValueTask.CompletedTask;
}
protected virtual ValueTask PrepareRequestAsync(
HttpClient client,
HttpRequestMessage request,
StringBuilder url,
CancellationToken cancellationToken)
{
return ValueTask.CompletedTask;
}
protected virtual ValueTask ProcessResponseAsync(
HttpClient client,
HttpResponseMessage response,
CancellationToken cancellationToken)
{
return ValueTask.CompletedTask;
}
}
2. 自定义模板方案
对于高级用户,可以考虑:
- 克隆NSwag仓库
- 修改
Client.Class.liquid模板,添加异步方法的定义部分 - 自行构建NSwag工具
最佳实践建议
-
基类优先:使用基类模式是更稳定和可维护的方案,避免了直接修改生成工具的复杂性。
-
异步方法设计:
- 考虑使用
ValueTask而非Task以提高性能 - 确保正确处理取消令牌(CancellationToken)
- 为异步方法提供合理的默认实现
- 考虑使用
-
版本兼容性:注意不同NSwag版本对此功能的支持可能有所不同,建议测试目标版本的行为。
总结
NSwag作为强大的API客户端生成工具,在实际使用中可能会遇到一些生成逻辑上的小问题。通过理解其模板机制和采用适当的解决方案,开发者可以有效地解决这些问题。基类模式不仅解决了当前问题,还提供了更好的扩展性和代码组织方式,是推荐的解决方案。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
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
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
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!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
522
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
327
384
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++
875
576
openEuler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。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
184
🎉 (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
1.32 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
134