


.NET XML-Serialisierung: Umgang mit Nullwerten
Der standardmäßige .NET XML Serializer enthält standardmäßig Nullwerte. Um diese auszuschließen, verwenden Sie das Muster ShouldSerialize
. Mit diesem Muster können Sie definieren, ob eine Eigenschaft serialisiert werden soll.
Erstellen Sie für jede Eigenschaft, die eine Nullwertunterdrückung erfordert, eine Methode mit dem Namen ShouldSerialize{PropertyName}
. Beispielsweise würde eine nullfähige Ganzzahleigenschaft MyNullableInt
diese Methode benötigen:
public bool ShouldSerializeMyNullableInt() { return MyNullableInt.HasValue; }
Diese Methode gibt true
zurück, wenn MyNullableInt
einen Wert hat, wodurch die Serialisierung ausgelöst wird. Andernfalls wird false
zurückgegeben, wodurch die Serialisierung des Nullwerts verhindert wird.
Hier ist eine Beispielklasse, die dies demonstriert:
public class Person { public string Name { get; set; } public int? Age { get; set; } public bool ShouldSerializeAge() { return Age.HasValue; } }
Eine Instanz serialisieren:
Person person = new Person { Name = "Chris" }; XmlSerializer xs = new XmlSerializer(typeof(Person)); StringWriter sw = new StringWriter(); xs.Serialize(sw, person);
Im resultierenden XML wird das Element Age
aufgrund seines Nullwerts weggelassen:
<person xmlns:xsd="http://www.w3.org/2001/XMLSchema" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"><name>Chris</name></person>
Die Verwendung benutzerdefinierter ShouldSerialize
-Methoden bietet eine detaillierte Kontrolle über die Serialisierung und ermöglicht das selektive Weglassen von Nullwerten für eine prägnantere und effektivere XML-Ausgabe.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Nullwerte unterdrücken, wenn ich den .NET XML-Serializer verwende?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

In diesem Artikel werden die C -Standard -Vorlagenbibliothek (STL) erläutert, die sich auf seine Kernkomponenten konzentriert: Container, Iteratoren, Algorithmen und Funktoren. Es wird beschrieben, wie diese interagieren, um die generische Programmierung, die Verbesserung der Codeeffizienz und die Lesbarkeit t zu ermöglichen

Dieser Artikel beschreibt die effiziente Verwendung von STL -Algorithmus in c. Es betont die Auswahl der Datenstruktur (Vektoren vs. Listen), Algorithmus -Komplexitätsanalyse (z. B. std :: sortieren vs. std :: partial_sort), Iteratoranwendungen und parallele Ausführung. Häufige Fallstricke wie

In diesem Artikel wird die effektive Ausnahmebehandlung in C, Covering Try, Catch und Wurp Mechanics, beschrieben. Es betont Best Practices wie Raii, die Vermeidung unnötiger Fangblöcke und die Protokollierung von Ausnahmen für robusten Code. Der Artikel befasst sich auch mit Perf

Artikel erörtert den effektiven Einsatz von RValue -Referenzen in C für Bewegungssemantik, perfekte Weiterleitung und Ressourcenmanagement, wobei Best Practices und Leistungsverbesserungen hervorgehoben werden. (159 Charaktere)

C 20 -Bereiche verbessern die Datenmanipulation mit Ausdruckskraft, Komposition und Effizienz. Sie vereinfachen komplexe Transformationen und integrieren sich in vorhandene Codebasen, um eine bessere Leistung und Wartbarkeit zu erhalten.

In dem Artikel wird die Verwendung von Move Semantics in C erörtert, um die Leistung zu verbessern, indem unnötiges Kopieren vermieden wird. Es umfasst die Implementierung von Bewegungskonstruktoren und Zuordnungsbetreibern unter Verwendung von STD :: MOVE

In dem Artikel wird der dynamische Versand in C, seine Leistungskosten und Optimierungsstrategien erörtert. Es unterstreicht Szenarien, in denen der dynamische Versand die Leistung beeinflusst, und vergleicht sie mit statischer Versand, wobei die Kompromisse zwischen Leistung und Betonung betont werden

C Sprachdatenstruktur: Die Datenrepräsentation des Baumes und des Diagramms ist eine hierarchische Datenstruktur, die aus Knoten besteht. Jeder Knoten enthält ein Datenelement und einen Zeiger auf seine untergeordneten Knoten. Der binäre Baum ist eine besondere Art von Baum. Jeder Knoten hat höchstens zwei Kinderknoten. Die Daten repräsentieren structTreenode {intdata; structTreenode*links; structTreenode*rechts;}; Die Operation erstellt einen Baumtraversalbaum (Vorbereitung, in Ordnung und späterer Reihenfolge) Suchbauminsertion-Knoten Lösches Knotendiagramm ist eine Sammlung von Datenstrukturen, wobei Elemente Scheitelpunkte sind, und sie können durch Kanten mit richtigen oder ungerechten Daten miteinander verbunden werden, die Nachbarn darstellen.


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

ZendStudio 13.5.1 Mac
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

EditPlus chinesische Crack-Version
Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.

SublimeText3 Linux neue Version
SublimeText3 Linux neueste Version

mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),