微软.net表达式编译居然有bug?

微软.net表达式编译问题困扰本人很久了,

为此整理了以下case给大家分享

1. 可行性调研

  • 用表达式把一个对象转化为另一个对象
  • 当一个类含有多个同类型属性时,把相同类型转化提取为公共方法
  • LambdaExpression可以用来定义复用的公共方法
  • 一切看起来都很完美,但是居然翻车了!!!

2. 示例说明

2.1 Customer多个属性包含Address

对应CustomerDTO多个属性包含AddressDTO

/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/jsonlrview.html */
public class Customer
{
public string Name { get; set; }
public Address Address { get; set; }
public Address[] Addresses { get; set; }
public List<Address> AddressList { get; set; }
}
/* by yours.tools - online tools website : yours.tools/zh/jsonlrview.html */
public class CustomerDTO
{
public string Name { get; set; }
public AddressDTO Address { get; set; }
public AddressDTO[] Addresses { get; set; }
public List<AddressDTO> AddressList { get; set; }
}

2.2 定义公共方法把Address转化为AddressDTO

/// <summary>
/// 定义转化 Address -> AddressDTO
/// </summary>
/// <returns></returns>
public static Expression<Func<Address, AddressDTO>> CreateAddressDTO()
{
var sourceType = typeof(Address);
var destType = typeof(AddressDTO);
// Address source;
var source = Expression.Parameter(sourceType, "source");
// AddressDTO dest;
var dest = Expression.Parameter(destType, "dest");
var body = Expression.Block(
[dest],
// dest = new AddressDTO();
Expression.Assign(dest, Expression.New(destType)),
// dest.City = source.City;
Expression.Assign(Expression.Property(dest, "City"), Expression.Property(source, "City")),
// return dest;
dest
);
return Expression.Lambda<Func<Address, AddressDTO>>(body, source);
}

2.3 调用公共方法

/// <summary>
/// 定义转化委托 Customer -> CustomerDTO
/// </summary>
/// <returns></returns>
public static Expression<Func<Customer, CustomerDTO>> CreateCustomerDTO()
{
var customerType = typeof(Customer);
var dtoType = typeof(CustomerDTO);
// Customer customer;
var customer = Expression.Parameter(customerType, "customer");
// CustomerDTO dto;
var dto = Expression.Parameter(dtoType, "dto");
// 可以复用的功能方法
var addressDTOConvertFunc = CreateAddressDTO();
var body = Expression.Block(
[dto],
// dto = new AddressDTO();
Expression.Assign(dto, Expression.New(dtoType)),
// dto.Name = customer.Name;
Expression.Assign(Expression.Property(dto, "Name"), Expression.Property(customer, "Name")),
// dto.Address = addressDTOConvertFunc.Invoke(customer.Address);
ConvertAddress(addressDTOConvertFunc, customer, dto),
// dto.Addresses
ConvertAddresses(addressDTOConvertFunc, customer, dto),
// dto.AddressList
ConvertAddressList(addressDTOConvertFunc, customer, dto),
// return dto
dto
);
return Expression.Lambda<Func<Customer, CustomerDTO>>(body, customer);
}

以上看上去是不是很完美!!!
但是马上就要翻车了...

2.4 测试一下

var expression = CreateCustomerDTO();
var func = expression.Compile();
Customer _customer = new()
{
Name = "jxj",
Address = new() { City = "gz" },
AddressList = [new() { City = "bj" }],
Addresses = [new() { City = "sh" }]
};
var dto = func(_customer);
// {"Name":"jxj","Address":{"City":"gz"},"Addresses":[{"City":"sh"}],"AddressList":[]}
2.4.1 请大家围观翻车现场
  • Address和Addresses转化成功了,但是AddressList转化失败了
  • 如果说LambdaExpression不能复用,为什么Address和Addresses共用LambdaExpression能成功
  • 而且如果删掉Addresses属性AddressList就能转化成功

2.5 换成FastExpressionCompiler再测试一下

var expression = CreateCustomerDTO();
var func = FastExpressionCompiler.ExpressionCompiler.CompileFast<Func<Customer, CustomerDTO>>(expression);
Customer _customer = new()
{
Name = "jxj",
Address = new() { City = "gz" },
AddressList = [new() { City = "bj" }],
Addresses = [new() { City = "sh" }]
};
var dto = func(_customer);
// {"Name":"jxj","Address":{"City":"gz"},"Addresses":[{"City":"sh"}],"AddressList":[{"City":"bj"}]}

换成FastExpressionCompiler全部成功,这是不是实锤是微软的bug

3. 附两个note对比示例

  • expression_fast.dib是微软转化失败示例
  • expression_fast.dib是FastExpressionCompiler转化成功示例
  • 大家可以下载本地执行
  • 用vscode打开就能执行(需要Jupyter Notebook插件)

现在很纠结是不是要换方案,还是要依赖第三方FastExpressionCompiler ...

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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