


Linq Query fournit un mécanisme solide pour la requête de données dans l'application .NET, mais les a directement utilisées pour les objets DataTable peut faire face à des défis. Cet article traite des détails de l'exécution de la requête LINQ sur DataTable et fournit une solution simple.
surmonter les restrictions
Le principal obstacle à l'exécution de la requête LINQ sur le DataTable est que la collecte de lignes du DataTable n'implémente pas l'interface IEnumeration
. Cette limite vous empêche de demander directement l'objet DataTable.
Afin de surmonter cette limite et d'activer la requête LINQ, nous devons utiliser la méthode d'extension asenumable (). Cette méthode d'expansion convertit l'objet DataTable en collection ienumeration
, puis vous pouvez utiliser l'expression Linq pour l'interroger. Le fragment de code suivant montre comment utiliser Asenumeration () pour effectuer la requête LINQ sur DataTable:
var results = from myRow in myDataTable.AsEnumerable() where myRow.Field<int>("RowNo") == 1 select myRow;N'oubliez pas d'ajouter une référence à l'assemblage System.Data.DatasetExtexensions pour accéder à la méthode d'extension asenumerable ().
Autres précautions
Il convient de noter que la méthode asenumable () renvoie une ienumeration
, qui peut ne pas être la sortie requise par l'application. Pour résoudre ce problème, vous pouvez utiliser la méthode d'extension CopyTodataTable () pour convertir ienumeration en objet DataTable.
La syntaxe d'expression de lambda fournit une alternative de requête LINQ traditionnelle simple et facile à lire. Le fragment de code suivant utilise des expressions lambda pour démontrer la même requête:
Résumé
var result = myDataTable.AsEnumerable() .Where(myRow => myRow.Field<int>("RowNo") == 1);En utilisant la méthode d'extension Asenumerab (), vous pouvez effectuer de manière transparente la requête LINQ sur DataTable pour publier son potentiel entièrement dans le fonctionnement et la récupération des données. Cette solution permet aux développeurs de simplifier son code d'accès aux données et d'améliorer les performances de l'application .NET.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

XML est utilisé en C car il fournit un moyen pratique de structurer les données, en particulier dans les fichiers de configuration, le stockage de données et les communications réseau. 1) Sélectionnez la bibliothèque appropriée, telle que TinyXML, PUGIXML, RapidXML et décider en fonction des besoins du projet. 2) Comprendre deux façons d'analyse et de génération XML: DOM convient à l'accès et à la modification fréquents, et le sax convient aux fichiers volumineux ou aux données de streaming. 3) Lors de l'optimisation des performances, TinyXML convient aux petits fichiers, PUGIXML fonctionne bien en mémoire et en vitesse, et RapidXML est excellent dans le traitement des fichiers volumineux.

Les principales différences entre C # et C sont la gestion de la mémoire, la mise en œuvre du polymorphisme et l'optimisation des performances. 1) C # utilise un collecteur de déchets pour gérer automatiquement la mémoire, tandis que C doit être géré manuellement. 2) C # réalise le polymorphisme à travers des interfaces et des méthodes virtuelles, et C utilise des fonctions virtuelles et des fonctions virtuelles pures. 3) L'optimisation des performances de C # dépend de la structure et de la programmation parallèle, tandis que C est implémenté via des fonctions en ligne et du multithreading.

Les méthodes DOM et SAX peuvent être utilisées pour analyser les données XML dans C. 1) DOM L'analyse DOM charge XML dans la mémoire, adaptée aux petits fichiers, mais peut prendre beaucoup de mémoire. 2) L'analyse du sax est motivée par des événements et convient aux fichiers volumineux, mais ne peut être accessible au hasard. Le choix de la bonne méthode et l'optimisation du code peuvent améliorer l'efficacité.

C est largement utilisé dans les domaines du développement de jeux, des systèmes intégrés, des transactions financières et de l'informatique scientifique, en raison de ses performances et de sa flexibilité élevées. 1) Dans le développement de jeux, C est utilisé pour un rendu graphique efficace et l'informatique en temps réel. 2) Dans les systèmes embarqués, la gestion de la mémoire de C et les capacités de contrôle du matériel en font le premier choix. 3) Dans le domaine des transactions financières, la performance élevée de C répond aux besoins de l'informatique en temps réel. 4) Dans l'informatique scientifique, les capacités de mise en œuvre de l'algorithme efficace de C et de traitement des données sont pleinement reflétées.

C n'est pas mort, mais a prospéré dans de nombreux domaines clés: 1) le développement de jeux, 2) la programmation du système, 3) l'informatique haute performance, 4) les navigateurs et les applications réseau, C est toujours le choix grand public, montrant ses fortes scénarios de vitalité et d'application.

Les principales différences entre C # et C sont la syntaxe, la gestion de la mémoire et les performances: 1) la syntaxe C # est moderne, prend en charge Lambda et Linq, et C conserve les fonctionnalités C et prend en charge les modèles. 2) C # gère automatiquement la mémoire, C doit être géré manuellement. 3) Les performances C sont meilleures que C #, mais les performances C # sont également en cours d'optimisation.

Vous pouvez utiliser les bibliothèques TinyXML, PUGIXML ou LIBXML2 pour traiter les données XML dans C. 1) Parse Fichiers XML: utilisez des méthodes DOM ou SAX, DOM convient aux petits fichiers et SAX convient aux fichiers volumineux. 2) Générez le fichier XML: convertissez la structure de données au format XML et écrivez dans le fichier. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être gérées et manipulées efficacement.

Travailler avec des structures de données XML en C peut utiliser la bibliothèque TinyXML ou PUGIXML. 1) Utilisez la bibliothèque PUGIXML pour analyser et générer des fichiers XML. 2) Gérer les éléments XML imbriqués complexes, tels que les informations du livre. 3) Optimiser le code de traitement XML, et il est recommandé d'utiliser des bibliothèques efficaces et des analyses de streaming. Grâce à ces étapes, les données XML peuvent être traitées efficacement.


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