FastEndpoints中JsonStringEnumConverter配置问题解析
问题背景
在使用FastEndpoints框架时,开发者可能会遇到枚举类型在JSON序列化时无法正确转换为字符串的问题。具体表现为:尽管已经配置了JsonStringEnumConverter,但API响应中枚举值仍然以数字形式输出,而不是预期的字符串形式。
问题现象
开发者配置了如下代码:
.UseFastEndpoints(c =>
{
    c.Serializer.Options.Converters.Add(new JsonStringEnumConverter());
    c.Endpoints.RoutePrefix = "api";
})
期望枚举类型AddressType在响应中显示为字符串形式(如"Type1"),但实际返回的是数字(如0)。
原因分析
- 
依赖冲突:项目中可能同时引用了多个JSON序列化相关的包,特别是同时存在
Microsoft.AspNetCore.OpenApi和Swashbuckle.AspNetCore时,可能导致序列化行为不一致。 - 
Converter配置时机:在某些情况下,全局配置的
JsonStringEnumConverter可能没有正确应用到所有序列化场景。 - 
Swagger集成问题:虽然SwaggerUI中显示正确的字符串形式,但实际API响应却返回数字,表明序列化配置可能没有完全传播到运行时环境。
 
解决方案
方案一:直接在枚举上添加特性
最可靠的解决方案是在枚举类型上直接添加[JsonConverter]特性:
[JsonConverter(typeof(JsonStringEnumConverter))]
public enum AddressType
{
    Type1,
    Type2,
    Type3
}
这种方法确保无论序列化配置如何,该枚举类型都会按照字符串形式序列化。
方案二:清理不必要的依赖
移除项目中与FastEndpoints不兼容或不必要的包引用:
<!-- 移除以下包 -->
<PackageReference Include="Microsoft.AspNetCore.OpenApi" Version="8.0.4"/>
<PackageReference Include="Swashbuckle.AspNetCore" Version="6.4.0"/>
FastEndpoints有自己的Swagger集成方案,不需要额外引入这些包。
方案三:验证Converter配置
确保使用的是正确的JsonStringEnumConverter:
// 确保使用的是System.Text.Json的Converter
using System.Text.Json.Serialization;
...
c.Serializer.Options.Converters.Add(new JsonStringEnumConverter());
最佳实践建议
- 
优先使用枚举特性:对于关键的枚举类型,直接在类型上添加
[JsonConverter]特性是最可靠的做法。 - 
保持依赖简洁:只保留必要的依赖,避免引入可能冲突的包。
 - 
测试实际响应:不要仅依赖SwaggerUI的显示,实际调用API验证响应格式。
 - 
考虑全局一致性:如果项目中有大量枚举需要字符串序列化,可以在全局配置基础上,为关键枚举添加特性作为双重保障。
 
总结
FastEndpoints框架中枚举序列化问题通常源于配置未完全生效或依赖冲突。通过直接在枚举类型上添加JsonConverter特性是最可靠的解决方案,同时保持项目依赖的简洁性也能避免许多潜在问题。开发者应根据项目实际情况选择最适合的解决方案。
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- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
 
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出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Jinja00
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
 
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00