FastEndpoints项目中的Blazor WASM与API请求DTO共享实践
2025-06-08 04:20:56作者:温艾琴Wonderful
在FastEndpoints框架的实际应用中,开发者经常会遇到前后端共享请求DTO的需求,特别是在Blazor WASM项目中。本文将从技术实现角度探讨这一场景下的最佳实践方案。
请求DTO的设计哲学
FastEndpoints框架对请求DTO的设计采用了包容性理念。与传统MVC框架不同,FastEndpoints鼓励将路由参数、查询参数和请求体参数统一封装在同一个DTO中。这种"数据包"式的设计模式简化了开发流程,提高了代码可读性。
框架内置的模型绑定机制能够智能地从多个数据源(路径、查询字符串、请求体)自动填充DTO属性,无需开发者手动处理。这种设计特别适合RESTful API开发场景。
Blazor WASM集成方案
对于Blazor WASM应用,开发者主要有三种集成方案:
-
共享DTO方案:创建共享类库包含请求/响应DTO,前后端共同引用。这种方式保持了强类型优势,但需要注意:
- 避免直接引用FastEndpoints主包
- 可选择性引用FastEndpoints.Attributes标准库
- 考虑使用虚方法覆盖技巧处理特定属性
-
API客户端生成方案:基于OpenAPI规范自动生成强类型客户端代码。这种方式:
- 支持自定义认证提供程序
- 保持前后端契约一致性
- 减少手动HTTP调用代码
-
混合JSON查询方案:将复杂参数序列化为JSON字符串后通过查询参数传递。这种方式:
- 兼容各种客户端环境
- 支持URL分享场景
- 需要处理URL编码问题
特殊场景处理
对于GET请求携带复杂参数的情况,FastEndpoints提供了灵活的处理方式:
-
GET+Body方案:虽然浏览器fetch API限制此用法,但其他HTTP客户端可以正常使用。通过配置
EnableGetRequestsWithBody开关可调整Swagger行为。 -
查询参数优化:对于需要URL分享的场景,建议:
- 简单参数直接使用查询字符串
- 复杂参数采用JSON序列化后传递
- 考虑性能影响和URL长度限制
实践建议
- 评估项目需求:考虑客户端多样性、URL分享需求等因素选择合适方案
- 保持DTO简洁:合理设计参数结构,避免过度复杂化
- 性能考量:对于高频调用接口,优先考虑性能最优方案
- 测试覆盖:确保各客户端调用方式的一致性
通过合理运用FastEndpoints的这些特性,开发者可以构建出既保持类型安全又具备良好兼容性的API接口,满足各种客户端集成需求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
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
9
1
暂无简介
Dart
615
140
Ascend Extension for PyTorch
Python
167
187
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
240
315
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++
647
255
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
373
3.18 K
🎉 (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
1.09 K
618
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
19
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
261
92