Dynamische Bindung von Spalten in WPF DataGrid
Die Columns-Eigenschaft des WPF DataGrid ist schreibgeschützt, was beim Versuch, Daten mit einer variablen Anzahl von Spalten programmgesteuert zu binden, zu Herausforderungen führt.
Stellen Sie sich das folgende Szenario vor:
class Data { public IList<ColumnDescription> ColumnDescriptions { get; set; } public string[][] Rows { get; set; } }
Um diese Daten im DataGrid anzuzeigen, müssen die Spalten dynamisch generiert werden:
for (int i = 0; i < data.ColumnDescriptions.Count; i++) { dataGrid.Columns.Add(new DataGridTextColumn { Header = data.ColumnDescriptions[i].Name, Binding = new Binding(string.Format("[{0}]", i)) }); }
Ist es möglich, diesen Code durch Datenbindung in der XAML-Datei zu ersetzen?
Lösung: BindableColumns angehängte Attribute
Während die Columns-Eigenschaft weiterhin schreibgeschützt ist, kann eine zusätzliche Eigenschaft namens BindableColumns erstellt werden:
public class DataGridColumnsBehavior { public static readonly DependencyProperty BindableColumnsProperty = DependencyProperty.RegisterAttached("BindableColumns", typeof(ObservableCollection<DataGridTextColumn>), typeof(DataGridColumnsBehavior), new UIPropertyMetadata(null, BindableColumnsPropertyChanged)); // ... }
Sie können dann die BindableColumns-Eigenschaft an die ObservableCollection von DataGridColumn-Objekten in XAML binden:
<DataGrid Name="dataGrid"> local:DataGridColumnsBehavior.BindableColumns="{Binding ColumnCollection}" AutoGenerateColumns="False" ... />
Anwendung
Um das BindableColumns-Verhalten zu verwenden, definieren Sie eine ObservableCollection von DataGridColumn-Objekten:
public ObservableCollection<DataGridTextColumn> ColumnCollection { get; private set; }
Und aktualisieren Sie die Spalte dynamisch über das CollectionChanged-Ereignis:
columns.CollectionChanged += (sender, e2) => { // ... };
Diese Problemumgehung ermöglicht die Datenbindung von Spalten im DataGrid, ohne die schreibgeschützte Columns-Eigenschaft zu ändern.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie binde ich Spalten mithilfe von XAML dynamisch an ein WPF-DataGrid?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

C# eignet sich für Projekte, die Entwicklungseffizienz und Type -Sicherheit erfordern, während C für Projekte geeignet ist, die eine hohe Leistung und Hardwarekontrolle erfordern. 1) C# bietet Müllsammlung und LINQ, geeignet für Unternehmensanwendungen und Windows -Entwicklung. 2) C ist bekannt für seine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

C -Codeoptimierung kann durch die folgenden Strategien erreicht werden: 1. Verwalten Sie den Speicher für die Optimierung manuell; 2. Schreiben Sie Code, der den Compiler -Optimierungsregeln entspricht; 3. Wählen Sie geeignete Algorithmen und Datenstrukturen aus; 4. Verwenden Sie Inline -Funktionen, um den Call Overhead zu reduzieren. 5. Template Metaprogrammierung anwenden, um zur Kompilierungszeit zu optimieren. 6. Vermeiden Sie unnötiges Kopieren, verwenden Sie bewegliche Semantik- und Referenzparameter. 7. Verwenden Sie const korrekt, um die Compiler -Optimierung zu unterstützen. 8. Wählen Sie geeignete Datenstrukturen wie std :: vector aus.

Das volatile Schlüsselwort in C wird verwendet, um den Compiler darüber zu informieren, dass der Wert der Variablen außerhalb der Codekontrolle geändert werden kann und daher nicht optimiert werden kann. 1) Es wird häufig zum Lesen von Variablen verwendet, die durch Hardware- oder Interrupt -Dienstprogramme wie Sensorstatus geändert werden können. 2) Flüchtige kann Multi-Thread-Sicherheit nicht garantieren und sollte Mutex-Schlösser oder Atomoperationen verwenden. 3) Die Verwendung von volatilen kann zu geringfügigen Leistung führen, um die Programmkorrektheit zu gewährleisten.

Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.


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