Microsoft Enterprise Library 5.0 系列(十) Configuration Application Block

本文介绍如何使用ConfigurationApplicationBlock将企业库的不同功能模块配置分割到独立的配置文件中,通过实例演示了数据访问模块和日志处理模块配置的分离。

到目前为止,我们使用的模块都是在同一个配置文件中,这显然是不灵活的,我们希望每个功能模块能独立的在一个配置文件中体现,这样不仅易于管理,易于扩展,也易于阅读和分类.企业库当然考虑到了这个问题并且提供了解决方案,本章就是讲解如何使用Configuration Application Block来将各个模块分割到独立的配置文件中的.

和以前一样,我们先提需求,再用实例做讲解,这样比较形象生动些:

1)      创建一个工程,里面用到企业库的Data 数据访问模块和Log日志处理模块

2)      2个模块的配置分别保存在不同的配置文件中(Data.config和Log.config中)

3)      在程序中调用这2个模块

1. 用VS 2008新建一个控制台应用程序.接着运行EntLibConfig.exe, 选择Blocks菜单 ,单击Add Data Settings .并设置Connection String属性,可以随意设置一个连接字符串,在此只做测试使用,配置好后保存成Data.config,保存到你的控制台程序目录下:

2010060814072442.jpg

2. 再打开一个EntLibConfig.exe. 选择Blocks菜单 ,单击Add Logging Settings .设置如下所示,日志模块的详细介绍请参考我之前的文章.配置好之后保存成Log.config,并保存到你的控制台程序目录下.

2010060814081822.jpg

3.   再打开一个EntLibConfig.exe. 选择Blocks菜单 ,单击Add Configuration Settings . 点击Sources面板右上角的加号按钮—Add SourcesAdd File-based Configuration Source.设置创建好的File-based Configuration SourceName属性为Data ConfigurationSource.接着将File Path属性设置为前面创建好的Data.config文件:

2010060814085011.jpg


4.   点击Redirected Sections面板右上角的加号按钮—Add Redirected Sections.设置Configuration Source的属性为Data Configuration Source:

2010060814092281.jpg

5. 同3,4步一样,我们再设置Log模块的配置,最后设置如下图所示:

2010060814095754.jpg

6. 好了,保存该配置文件为App.config,同样保存到前面建立好的控制台程序目录下,这时候你的程序目录下应该有如下3个文件啦:

2010060814101884.jpg

7. 创建一个新的控制台应用程序,将App.config添加到程序内,并加入需要的Dll文件:

2010060814105097.jpg

添加引用:

using System.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Common.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Common.Configuration.Manageability;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Logging;

8. 测试:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;

using System.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Common.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Common.Configuration.Manageability;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Data.Configuration;
using Microsoft.Practices.EnterpriseLibrary.Logging;

namespace test
{
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
//从Data.config配置文件获取设置
DatabaseProviderFactory dbFactory =
new DatabaseProviderFactory(GetFileConfigurationSource("Data Configuration Source"));

Database db = dbFactory.Create("Connection String");
Console.WriteLine(db.ConnectionString);

//从Log.config的配置文件获取设置
LogWriter lw = new LogWriterFactory(GetFileConfigurationSource("Log Configuration Source")).Create();
lw.Write("123");
}

private static FileConfigurationSource GetFileConfigurationSource(string SourceName)
{
//获取App.config
Configuration config = ConfigurationManager.OpenExeConfiguration(ConfigurationUserLevel.None);

//获取资源节点集合
ConfigurationSourceSection section =
(ConfigurationSourceSection)config.GetSection(ConfigurationSourceSection.SectionName);

//获取重定向配置文件资源配置节点
FileConfigurationSourceElement elem =
(FileConfigurationSourceElement)section.Sources.Get(SourceName);

//获取重定向配置文件资源
FileConfigurationSource fileSource = new FileConfigurationSource(elem.FilePath);
return fileSource;
}
}
}

9. 运行结果:

2010060814120928.jpg

打开rolling.log可以看见如下内容:

2010060814123650.jpg

至此,我们就解决了前面提出的所有需求啦,我们将数据库模块和日志模块的配置分别创建在Data.config和Log.config文件中,并用App.config作为字典来查询各个模块和配置文件的从属关系,这样使得各个模块间的耦合度大大降低,简化了管理.好了,Microsoft Enterprise Library的系列教程到此算是告一段落了.6,7月份要准备期考啦,考完试我再做其他的系列教程吧,请大家届时关注,哈哈

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值