Riok.Mapperly 安装与配置指南

Riok.Mapperly 安装与配置指南

mapperly A .NET source generator for generating object mappings. No runtime reflection. mapperly 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mapperly

什么是Mapperly

Mapperly是一个高性能的对象映射代码生成工具,它能在编译时自动生成对象映射代码,避免了传统映射库在运行时反射带来的性能损耗。通过使用Source Generator技术,Mapperly能够提供接近手写代码的性能表现。

安装步骤

通过NuGet安装

Mapperly可以通过NuGet包管理器轻松安装到项目中。以下是几种常见的安装方式:

1. 通过项目文件安装

编辑项目文件(.csproj),添加以下PackageReference:

<PackageReference 
    Include="Riok.Mapperly" 
    Version="最新版本号" 
    ExcludeAssets="runtime" 
    PrivateAssets="all" />
2. 使用.NET CLI安装

在项目目录下执行以下命令:

dotnet add package Riok.Mapperly

安装完成后,建议修改生成的PackageReference,添加ExcludeAssets="runtime"PrivateAssets="all"属性。

3. 使用Package Manager Console安装

在Visual Studio的Package Manager Console中执行:

Install-Package Riok.Mapperly

同样,安装后需要手动添加上述属性。

配置选项

保留运行时属性引用

默认情况下,Mapperly会在编译时移除属性引用。如果需要保留这些引用以便运行时使用,可以配置:

<PropertyGroup>
  <MapperlyAbstractionsScope>runtime</MapperlyAbstractionsScope>
</PropertyGroup>

或者通过定义常量:

<PropertyGroup>
  <DefineConstants>$(DefineConstants);MAPPERLY_ABSTRACTIONS_SCOPE_RUNTIME</DefineConstants>
</PropertyGroup>

注意事项

  1. 当选择保留运行时属性引用时,确保PackageReference中没有排除runtime资产。

  2. 如果使用的是预发布版本,请注意API可能会发生变化。

  3. Mapperly的设计目标是零运行时依赖,因此默认配置会排除runtime资产。

最佳实践

  1. 对于生产环境,建议使用稳定版本而非预发布版本。

  2. 除非确实需要在运行时访问映射属性,否则保持默认配置以获得最佳性能。

  3. 在团队项目中,建议统一安装方式以避免配置不一致问题。

通过以上步骤,你就可以成功将Mapperly集成到你的项目中,并开始享受高性能的对象映射体验了。

mapperly A .NET source generator for generating object mappings. No runtime reflection. mapperly 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/mapperly

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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