動的列 WPF DataGrid の XAML データ バインディング
WPF アプリケーションの設計では、DataGrid 内の可変数の列を含むデータ セットを表示する必要がある場合があります。 WPF ではプログラムでグリッド列を柔軟にカスタマイズできますが、列の数が多い場合、このアプローチは煩雑になる可能性があります。
この場合、データ バインディングを使用して XAML ファイル内で列を直接定義する方が良いでしょう。この記事では、BindableColumns
という添付属性を作成することでこれを実現する回避策を検討します。
データモデル定義
まず、列と行の変更を表す単純な Data
クラスを定義します。
public class Data { public IList<ColumnDescription> ColumnDescriptions { get; set; } public string[][] Rows { get; set; } }
追加属性の実装
追加属性 BindableColumns
は、ObservableCollection<datagridcolumn></datagridcolumn>
の変更を監視することで DataGrid の列を管理します。コレクションが変更されると、このプロパティはそれに応じて DataGrid の列を更新します。
public class DataGridColumnsBehavior { public static readonly DependencyProperty BindableColumnsProperty = ...; public static void BindableColumnsPropertyChanged(...) { DataGrid dataGrid = source as DataGrid; ObservableCollection<DataGridColumn> columns = e.NewValue as ObservableCollection<DataGridColumn>; // 清除现有列 dataGrid.Columns.Clear(); // 添加新列 if (columns != null) { foreach (DataGridColumn column in columns) { dataGrid.Columns.Add(column); } // 订阅集合更改事件 columns.CollectionChanged += ...; } } }
XAML バインディング
属性をアタッチしたので、XAML で DataGrid を ObservableCollection<datagridcolumn></datagridcolumn>
にバインドできます。
<DataGrid ... AutoGenerateColumns="False" local:DataGridColumnsBehavior.BindableColumns="{Binding ColumnCollection}" Name="dataGrid"/>
結論
この回避策を使用すると、データ バインディングを使用して、XAML で WPF DataGrid の変更可能な列を直接定義できます。特に可変数の列を扱う場合、便利で保守が容易なアプローチを提供します。
以上がXAML データ バインディングを使用して WPF DataGrid を可変数の列にバインドする方法の詳細内容です。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。

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。

Cは、低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲーム開発、金融取引システム、組み込みシステムに不可欠であるため、パフォーマンスの最適化を支配しています。具体的には、次のように現れます。1)ゲーム開発では、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、ゲームエンジン開発に適した言語になります。 2)金融取引システムでは、Cのパフォーマンスの利点は、非常に低いレイテンシと高スループットを保証します。 3)組み込みシステムでは、Cの低レベルのメモリ管理と効率的な実行機能により、リソースに制約のある環境で非常に人気があります。


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