C# .net 및 미래 : 신기술에 적응

C# 및 .NET은 지속적인 업데이트 및 최적화를 통해 신흥 기술의 요구에 적응했습니다. 1) C# 9.0 및 .NET 5 레코드 유형 및 성능 최적화를 도입합니다. 2) .NET Core는 클라우드 네이티브 및 컨테이너화 된 지원을 향상시킵니다. 3) ASP.NET Core는 최신 웹 기술과 통합됩니다. 4) ML.NET는 기계 학습 및 인공 지능을 지원합니다. 5) 비동기 프로그래밍 및 모범 사례는 성능을 향상시킵니다.

소개

끊임없이 변화하는 기술 세계에서 C# 및 .NET 생태계는 개발자에게 없어서는 안될 도구가되었습니다. 그들은 Microsoft의 자부심 일뿐 만 아니라 글로벌 개발자 커뮤니티의 강력한 지원이기도합니다. 이 기사를 통해 C# 및 .NET가 어떻게 신흥 기술의 물결에 적응하고 향후 개발을 준비 할 수 있는지 탐구 할 것입니다. 초보자이든 숙련 된 개발자이든,이 기사를 읽은 후에는 향후 기술에서 C# 및 .NET의 역할에 대해 더 깊이 이해할 수 있습니다.

기본 지식 검토

C#은 Microsoft가 개발 한 최신 객체 지향 프로그래밍 언어이며 .NET 프레임 워크의 일부로 개발되었습니다. C의 힘과 Java의 단순성을 결합하여 개발자의 생산성을 높입니다. .NET은 다양한 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 지원하는 Microsoft가 시작한 개발 플랫폼으로 개발자가 데스크탑 응용 프로그램에서 웹 서비스에 이르기까지 다양한 유형의 응용 프로그램을 만들 수 있도록 도와줍니다.

C# 및 .NET은 지난 몇 년 동안 여러 업데이트와 개선을 거쳐 기능과 성능을 향상 시켰습니다. 이러한 기본 사항을 이해하는 것은 새로운 기술에 어떻게 적응하는지 탐구하는 데 필수적입니다.

핵심 개념 또는 기능 분석

C# 및 .NET의 진화

C# 및 .NET의 진화는 항상 Microsoft의 초점이었습니다. 기술이 계속 발전함에 따라 새로운 요구와 트렌드에 끊임없이 적응하고 있습니다. C# 9.0 및 .NET 5의 릴리스는 중요한 이정표를 표시하여 레코드 유형, 패턴 매칭 향상 및 성능 최적화와 같은 많은 새로운 기능과 개선 사항을 도입합니다.

// C# 9.0 공개 레코드 사람 (String FirstName, String lastName)의 레코드 유형의 예제;
<p>공개 수업 프로그램
{
공개 정적 무효 메인 ()
{
var person = 새로운 사람 ( "John", "Doe");
Console.writeline (사람); // output : person {firstName = John, lastName = doe}
}
}</p>

레코드 유형은 현대적인 프로그래밍에서 점점 더 중요 해지는 불변의 데이터의 생성 및 사용을 단순화합니다. 이러한 방식으로 C# 및 .NET은 새로운 기술 트렌드에 대한 예리한 통찰력과 빠른 반응을 보여줍니다.

클라우드 네이티브 및 컨테이너화

클라우드 컴퓨팅 및 컨테이너화 기술의 증가는 C# 및 .NET에 큰 영향을 미쳤습니다. Microsoft는 Azure Cloud 플랫폼을 시작하고 클라우드 환경에 더 잘 적응하기 위해 최적화 된 .NET을 시작했습니다. .NET Core의 릴리스는 크로스 플랫폼 및 컨테이너화에서 .NET의 기능을 더욱 향상시킵니다.

// 빌드로 mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:5.0에서 dockerfile을 사용하여 .NET Core 응용 프로그램 빌드
WorkDir /App
<h1 id="CSPROJ를-복사하고-종속성을-복원하십시오">CSPROJ를 복사하고 종속성을 복원하십시오</h1><p> 복사 *.csproj ./
도트 넷 복원을 실행하십시오</p><h1 id="프로젝트-파일을-복사하고-릴리스를-작성하십시오"> 프로젝트 파일을 복사하고 릴리스를 작성하십시오</h1><p> 복사 . .
DotNet Publish -C Release -o Out을 실행하십시오</p><h1 id="런타임-이미지를-작성하십시오"> 런타임 이미지를 작성하십시오</h1><p> 런타임으로 mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:5.0에서
WorkDir /App
복사 -from = build/app/out ./
EntryPoint [ "dotnet", "myapp.dll"]</p>

이러한 방식으로 개발자는 이식성과 확장 성을 높이기 위해 .NET 응용 프로그램을 컨테이너에 쉽게 배포 할 수 있습니다. 그러나 컨테이너화는 이미지 크기 최적화 및 시작 시간과 같은 몇 가지 과제를 가져 오며 개발자는 실제로주의를 기울여야합니다.

사용의 예

현대 웹 기술과의 통합

C# 및 .NET은 현대 웹 개발에서 중요한 역할을합니다. ASP.NET Core를 통해 개발자는 고성능 웹 애플리케이션을 생성하고 React, Angular 및 Vue.js와 같은 프론트 엔드 프레임 워크와 완벽하게 통합 할 수 있습니다.

// microsoft.aspnetCore.Builder를 사용하여 REACT와 ASP.NET 코어 통합의 예;
microsoft.aspnetcore.hosting 사용;
Microsoft.extensions.dependencyInjection 사용;
Microsoft.extensions.hosting 사용;
<p>공개 수업 시작
{
공개 void configureservices (iservicececollection services)
{
services.addControllerswithViews ();
services.addspastaticFiles (configuration => configuration.RootPath = "clientApp/build");
}</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> public void configure (iapplicationBuilder 앱, iWebhostenvironment env)
{
    if (env.isdevelopment ())
    {
        app.usedeveloperexceptionpage ();
    }
    또 다른
    {
        app.useexceptionHandler ( "/error");
        app.usehsts ();
    }

    app.usestaticfiles ();
    app.usespastaticfiles ();

    app.userouting ();
    app.useendPoints (endPoints =>
    {
        endpoints.mapcontrollerRoute (
            이름 : "기본값",
            패턴 : "{컨트롤러}/{action = index}/{id?}");
    });

    app.usespa (spa =>
    {
        spa.options.sourcepath = "clientApp";

        if (env.isdevelopment ())
        {
            spa.usereactdevelopmentserver (npmscript : "start");
        }
    });
}

}

이러한 통합은 개발 효율성을 향상시킬뿐만 아니라 C# 및 .NET은 현대 웹 개발에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다. 그러나 개발자는 프론트 엔드 분리로 인한 복잡성과 디버깅 난이도에주의를 기울여야합니다.

기계 학습 및 인공 지능

기계 학습 및 인공 지능 기술의 인기로 C#과 .NET도 이와 관련하여 노력을 기울이기 시작했습니다. Microsoft는 기계 학습을위한 오픈 소스 프레임 워크 인 ML.Net을 출시하여 개발자가 C# 및 .NET을 사용하여 기계 학습 모델을 교육하고 배포 할 수 있도록했습니다.

// microsoft.ml을 사용한 ml.net을 사용한 감정 분석의 예;
Microsoft.ml.data 사용;
<p>공개 클래스 감정 데이터
{
[LoadColumn (0)]
공개 문자열 sentimenttext;</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> [LoadColumn (1)]
공개 부울 감정;

}

공개 수업 감정 전망 { [columnName ( "proctedStretedLabel")]] 공개 bool 예측 {get; 세트; }

 공개 플로트 점수 {get; 세트; }

}

수업 프로그램 { 정적 무효 메인 (String [] args) { mlContext mlContext = new MlContext ();

 // 데이터로드 var data = mlcontext.data.loadfromTextFile <SententimentData> ( "sentiment_data.tsv", hasheader : true);

    // 모델 var 파이프 라인을 빌드하고 훈련합니다. mlcontext.transforms.text.featurizetext ( "feations", nameof (sentimentdata.sentimenttext))
        .append (mlContext.binaryClassification.Trainers.SdCalogisticRegression ());

    var model = pipeline.fit (데이터);

    // prediction var predictionEngine = mlcontext.model.createpdedictionEngine <sentimentdata, sentimentprediction> (model);
    var samplestatement = new SentimentData {sentimenttext = "이것은 훌륭한 영화입니다!" };
    var prediction = predictionEngine.predict (샘플 스테이트);

    console.writeLine ($ "정서 : {(convert.toboolean (prediction.prediction)?"긍정적 ":"negative ")");
}

}

ML.NET를 사용하면 개발자가 기계 학습 작업을 위해 C# 및 .NET을 활용할 수 있습니다. 그러나 기계 학습 모델의 교육 및 최적화에는 많은 양의 데이터 및 컴퓨팅 리소스가 필요하므로 개발자에게 새로운 과제가됩니다.

성능 최적화 및 모범 사례

실제 응용 분야에서 성능 최적화 및 모범 사례는 C# 및 .NET 개발에 중요합니다. 비동기 프로그래밍, 병렬 처리 및 메모리 관리와 같은 기술을 사용하여 개발자는 응용 프로그램 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

// 시스템을 사용한 비동기 프로그래밍 예제;
system.threading.tasks 사용;
<p>수업 프로그램
{
정적 비동기 작업 메인 (String [] args)
{
Console.writeLine ( "시작 ...");
doworkasync ()를 기다리고;
Console.WriteLine ( "완료!");
}</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> 정적 비동기 작업 doworkasync ()
{
    일을 기다리고 있습니다. Delay (1000); // 시간이 많이 걸리는 작업 Console.WriteLine ( "작업 완료");
}

}

비동기 프로그래밍은 응용 프로그램 응답 성과 처리량을 향상시킬 수 있지만 개발자는 비동기 코드의 복잡성과 디버깅의 어려움에주의를 기울여야합니다. 또한 개발자는 코드의 가독성과 유지 보수에주의를 기울여야하며 코드의 품질과 확장 성을 보장하기 위해 견고한 원칙과 설계 패턴을 따라야합니다.

일반적으로 C# 및 .NET은 새로운 기술에 지속적으로 적응하는 과정에서 강력한 활력과 유연성을 보여줍니다. 지속적인 혁신과 최적화를 통해 미래의 기술 개발에서 중요한 역할을 계속할 것입니다.

위 내용은 C# .net 및 미래 : 신기술에 적응의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!