ASP.NET Core Blazor 电影数据库教程中的EF Core设计包问题解析
在ASP.NET Core Blazor的电影数据库应用教程中,开发者使用.NET 9时会遇到一个关于Microsoft.EntityFrameworkCore.Design包的兼容性问题。这个问题主要出现在使用dotnet aspnet-codegenerator命令进行CRUD脚手架生成时。
问题现象
当开发者按照教程步骤执行以下命令时:
dotnet aspnet-codegenerator blazor CRUD -dbProvider sqlite -dc BlazorWebAppMovies.Data.BlazorWebAppMoviesContext -m Movie -outDir Components/Pages
系统会报错提示找不到Microsoft.EntityFrameworkCore.Design程序集,版本号为9.0.0.0。这个错误发生在内存中编译应用程序并尝试为模型和DbContext生成EntityFramework元数据时。
问题根源
经过深入调查,发现这个问题源于.NET 9.0.2版本中的一个破坏性变更。在项目文件中,Microsoft.EntityFrameworkCore.Design包的引用通常带有特定的条件限制:
<PackageReference Include="Microsoft.EntityFrameworkCore.Design" Version="9.0.2">
<IncludeAssets>runtime; build; native; contentfiles; analyzers; buildtransitive</IncludeAssets>
<PrivateAssets>all</PrivateAssets>
</PackageReference>
这些条件限制会导致代码生成器无法正确加载所需的程序集。本质上,这是EF Core 9.0.2版本引入的一个已知问题,预计将在10.0版本中得到修复。
解决方案
目前有两个可行的解决方案:
-
修改项目文件引用
将Microsoft.EntityFrameworkCore.Design包的引用简化为无条件的标准引用格式:<PackageReference Include="Microsoft.EntityFrameworkCore.Design" Version="9.0.2" /> -
使用环境变量
设置DOTNET_ROLL_FORWARD环境变量为Major:export DOTNET_ROLL_FORWARD=Major
第一种方案是官方推荐的临时解决方案,它移除了所有条件限制,使得代码生成器能够正确加载所需的程序集。第二种方案则利用了.NET的版本回滚机制,允许系统使用更高版本的程序集。
最佳实践建议
对于正在使用.NET 9进行Blazor开发的开发者,建议:
- 优先采用修改项目文件引用的方案,这是最直接和稳定的解决方法
- 在团队开发环境中,确保所有成员都采用相同的解决方案以避免不一致
- 关注.NET 10的发布,届时这个问题将得到彻底解决
- 如果遇到类似的设计时包加载问题,可以尝试检查项目文件中是否有不必要的条件限制
这个问题虽然看起来是教程中的障碍,但实际上反映了.NET生态系统中包管理和版本控制的一个重要方面。理解这些机制有助于开发者更好地处理类似情况。
总结
在ASP.NET Core Blazor开发中,特别是在使用代码生成工具时,设计时包的引用方式可能会影响工具的正常运行。通过简化包引用或调整版本回滚策略,开发者可以顺利解决这类问题。随着.NET生态系统的持续演进,这类兼容性问题将逐步减少,但掌握这些临时解决方案对于保持开发流程的顺畅仍然很有价值。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-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