ASP.NET で複雑な JSON 応答から C# DTO クラスを生成します
複雑な構造の JSON 応答を扱う場合、必要なデータを抽出するために DTO クラスを手動で作成するのは面倒な場合があります。ただし、Visual Studio は、このタスクを簡単にする便利なソリューションを提供します。
Visual Studio を使用して JSON から DTO クラスを生成します
ステップ 1: JSON 応答をコピーし、Visual Studio を開きます。
ステップ 2: メニュー バーで、[編集] > [形式を選択して貼り付け] > [JSON をクラスとして貼り付け] を選択します。
ステップ 3: Visual Studio は、JSON 構造に基づいて、対応する DTO クラスを自動的に生成します。
例:
次の JSON 応答があるとします:
{ "response": { "result": { "Leads": { "row": [ { "no": "1", "FL": [ { "val": "LEADID", "content": "101" }, { "val": "Company", "content": "Test 1" } ] }, { "no": "2", "FL": [ { "val": "LEADID", "content": "102" }, { "val": "Company", "content": "Test 2" } ] } ] } }, "uri": "/crm/private/json/Leads/getRecords" } }
上記の手順に従って、Visual Studio は次の DTO クラスを生成します。
public class Rootobject { public Response response { get; set; } } public class Response { public Result result { get; set; } public string uri { get; set; } } public class Result { public Leads Leads { get; set; } } public class Leads { public Row[] row { get; set; } } public class Row { public string no { get; set; } public FL[] FL { get; set; } } public class FL { public string val { get; set; } public string content { get; set; } }
これらの DTO クラスを使用すると、JSON 応答から必要なデータを簡単に取得できます。
var leads = response.result.Leads.row; foreach (var lead in leads) { Console.WriteLine($"Lead ID: {lead.FL.Where(x => x.val == "LEADID").SingleOrDefault().content}"); Console.WriteLine($"Company: {lead.FL.Where(x => x.val == "Company").SingleOrDefault().content}"); }
以上がVisual Studio で複雑な JSON 応答から C# DTO を簡単に生成するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

XMLは、特に構成ファイル、データストレージ、ネットワーク通信でデータを構成するための便利な方法を提供するため、Cで使用されます。 1)tinyxml、pugixml、rapidxmlなどの適切なライブラリを選択し、プロジェクトのニーズに従って決定します。 2)XML解析と生成の2つの方法を理解する:DOMは頻繁にアクセスと変更に適しており、SAXは大規模なファイルまたはストリーミングデータに適しています。 3)パフォーマンスを最適化する場合、TinyXMLは小さなファイルに適しています。PugixMLはメモリと速度でうまく機能し、RapidXMLは大きなファイルの処理に優れています。

C#とCの主な違いは、メモリ管理、多型の実装、パフォーマンスの最適化です。 1)C#はゴミコレクターを使用してメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 2)C#は、インターフェイスと仮想方法を介して多型を実現し、Cは仮想関数と純粋な仮想関数を使用します。 3)C#のパフォーマンスの最適化は、構造と並列プログラミングに依存しますが、Cはインライン関数とマルチスレッドを通じて実装されます。

DOMおよびSAXメソッドを使用して、CのXMLデータを解析できます。1)DOMのXMLをメモリに解析することは、小さなファイルに適していますが、多くのメモリを占有する可能性があります。 2)サックス解析はイベント駆動型であり、大きなファイルに適していますが、ランダムにアクセスすることはできません。適切な方法を選択してコードを最適化すると、効率が向上する可能性があります。

Cは、高性能と柔軟性のため、ゲーム開発、組み込みシステム、金融取引、科学的コンピューティングの分野で広く使用されています。 1)ゲーム開発では、Cは効率的なグラフィックレンダリングとリアルタイムコンピューティングに使用されます。 2)組み込みシステムでは、Cのメモリ管理とハードウェア制御機能が最初の選択肢になります。 3)金融取引の分野では、Cの高性能はリアルタイムコンピューティングのニーズを満たしています。 4)科学的コンピューティングでは、Cの効率的なアルゴリズムの実装とデータ処理機能が完全に反映されています。

Cは死んでいませんが、多くの重要な領域で栄えています。1)ゲーム開発、2)システムプログラミング、3)高性能コンピューティング、4)ブラウザとネットワークアプリケーション、Cは依然として主流の選択であり、その強力な活力とアプリケーションのシナリオを示しています。

C#とCの主な違いは、構文、メモリ管理、パフォーマンスです。1)C#構文は最新であり、LambdaとLinqをサポートし、CはC機能を保持し、テンプレートをサポートします。 2)C#はメモリを自動的に管理し、Cは手動で管理する必要があります。 3)CパフォーマンスはC#よりも優れていますが、C#パフォーマンスも最適化されています。

tinyxml、pugixml、またはlibxml2ライブラリを使用して、CでXMLデータを処理できます。1)XMLファイルを解析する:DOMまたはSAXメソッドを使用し、DOMは小さなファイルに適しており、SAXは大きなファイルに適しています。 2)XMLファイルを生成:データ構造をXML形式に変換し、ファイルに書き込みます。これらの手順を通じて、XMLデータを効果的に管理および操作できます。

CのXMLデータ構造を使用すると、TinyXMLまたはPUGIXMLライブラリを使用できます。 1)PUGIXMLライブラリを使用して、XMLファイルを解析して生成します。 2)本情報などの複雑なネストされたXML要素を処理します。 3)XML処理コードを最適化し、効率的なライブラリとストリーミング解析を使用することをお勧めします。これらの手順を通じて、XMLデータを効率的に処理できます。


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