Silverlight实例教程 - Validation服务器端异步数据验证

本文介绍 Silverlight 中 INotifyDataErrorInfo 接口的实现方法,该接口支持异步数据验证及单一属性绑定多个错误信息,适用于企业级项目的高级验证需求。

上一篇,着重介绍了Silverlight客户端同步数据验证机制,演示了IDataErrorInfo接口的实现方法。在一些实际的Silverlight企业级项目中,我们经常会遇到通过服务对数据进行验证,另外应用在验证的同时,不会影响其他功能的运行,也就是我们常提及的异步操作,这样的需求IDataErrorInfo接口和前期我们讨论过的DataAnotation验证机制都无法实现。另外在一些项目中,开发人员会绑定多个错误到一个数据成员,而IDataErrorInfo和DataAnotation也无法实现。Silverlight 4中,微软引入一个新的接口INotifyDataErrorInfo,该接口的实现,可以轻松的解决以上两个问题。

 

INotifyDataErrorInfo接口的概述

INotifyDataErrorInfo接口和IDataErrorInfo相同,命名空间都是System.ComponentModel。

该接口是为数据成员提供自定义的同步或者异步验证支持。最常用的是对异步验证的支持,另外,可支持单属性中绑定多个错误信息。

INotifyDataErrorInfo接口具有一个属性,一个方法,一个事件,分别是:

HasErrors, 这个属性判断当前对象中是否有错误,如果返回True则说明对象出现验证错误,反之则False。

 

方法:

GetErrors, 这个方法负责返回特定验证成员中所有的验证错误信息,如果PropertyName参数为null或者string.empty,该方法将返回一个错误到全局对象中。

 

事件:

ErrorsChanged,该事件与上篇我们提及的PropertyChanged事件相似。当添加,删除,修改验证错误时,将激活该事件通知绑定系统,更新UI。

 

INotifyDataErrorInfo接口实例演示

实现INotifyDataErrorInfo接口,支持服务器端异步验证,所以,本实例将创建一个Web服务,演示该接口验证效果。

 

本篇实例,我们仍旧使用SilverlightValidationDemo项目,为了不和过去的验证方法冲突,这里我们创建一个新的数据成员类Staff,该类实现INotifyDataErrorInfo接口和INotifyPropertyChanged接口. 其默认代码如下,后面我们将逐渐完善这些代码,

 

        #region  INotifyDataErrorInfo Members

        
public   event  EventHandler < DataErrorsChangedEventArgs >  ErrorsChanged;

        
public  System.Collections.IEnumerable GetErrors( string  propertyName)
        {
            
throw   new  NotImplementedException();
        }

        
public   bool  HasErrors
        {
            
get  {  throw   new  NotImplementedException(); }
        }

        
#endregion

        
#region  INotifyPropertyChanged Members

        
public   event  PropertyChangedEventHandler PropertyChanged;

        
#endregion

 

 

另外定义一个新的数据成员,UserName

 

         #region  data memebers
        
private   string  _username;
        
public   string  UserName
        {
            
get  {  return  _username; }
            
set
            {
                _username 
=  value;
            }
        }

        
#endregion

 

 

完成以上的客户端准备步骤,我们首先到Web服务器端创建一个Silverlight enabled WCF Service, ValidationService。 这里我不再演示具体的创建步骤,如果不会创建的,请参考这里:图文详解Silverlight访问MSSQL数据库

 

在服务端,我们创建简单的验证代码,如下

 

    [ServiceContract(Namespace  =   "" )]
    [AspNetCompatibilityRequirements(RequirementsMode 
=  AspNetCompatibilityRequirementsMode.Allowed)]
    
public   class  ValidationService
    {
        [OperationContract]
        
public   bool  ValidationUserName( string  username)
        {
            
if  (username  ==   " jv9 " )
                
return   true ;
            
else
                
return   false ;
        }
    }

 

 

创建完毕后,编译SilverlightValidationDemo.Web项目,然后回到Silverlight客户端,添加一个新的服务引用,

 

 

 

搜索到刚创建的ValidationService服务,添加到客户端,Visual Studio 2010会自动创建客户端配置文件ServiceReferences.ClientConfig,

 

到这里一个WCF服务已经创建成功,下面,修改Staff类,

之前,我们已经创建了新的数据成员UserName,另外执行INotifyDataErrorInfo接口,自动生成ErrorsChanged事件,GetErrors方法和HasErrors属性。

首先,需要对GetErrors方法进行重构,创建全局变量_validationErrors,承载验证错误信息集合.

 

  private  Dictionary < string , ObservableCollection < string >>  _validationErrors;
        
public  System.Collections.IEnumerable GetErrors( string  propertyName)
        {
            
if  ( ! string .IsNullOrEmpty(propertyName))
            {
                
if  (_validationErrors.ContainsKey(propertyName))
                    
return  _validationErrors[propertyName];
                
else
                    
return   null ;
            }
            
else
                
return  null;
        }

 

 

 然后,对HasErrors属性进行重构,,判断是否有验证错误,

         public   bool  HasErrors
        {
            
get  
            {

                
foreach  ( string  key  in  _validationErrors.Keys)
                {
                    
if  (_validationErrors[key].Count  >   0 )
                        
return   true ;
                }
                
return   false ;
            }
        }

 

 

创建构造函数,和初始化错误集合,

 

         public  Staff()
        {
            _validationErrors 
=   new  Dictionary < string , ObservableCollection < string >> ();
            GenerateErrorsCollection(
" UserName " );
        }
        
#endregion

        
#region  private methods
        
private   void  GenerateErrorsCollection( string  propertyName)
        {
            
if  ( ! _validationErrors.ContainsKey(propertyName))
            {
                _validationErrors.Add(propertyName, 
new  ObservableCollection < string > ());
            }
        }

 

 

添加调用服务客户端代码,

 

 

         private   void  ValidateUserNameandPasswordAsync( string  username)
        {
            var client 
=   new  ValidationService.ValidationServiceClient();
            client.ValidationUserNameCompleted 
+=  (o, e)  =>
            {
                _validationErrors[
" UserName " ].Clear();

                
if  (e.Result)
                {
                    _username 
=  username;
                    NotifyPropertyChanged(
" UserName " );
                }
                
else
                {
                    _validationErrors[
" UserName " ].Add( " 服务器端返回错误,用户名必须是jv9 " );

                }
                
if  (ErrorsChanged  !=   null )
                {
                    ErrorsChanged(
this new  DataErrorsChangedEventArgs( " UserName " ));
                }
            };

            client.ValidationUserNameAsync(username);
        }

 

 

在数据成员中,添加验证方法调用,

 

         #region  data memebers
        
private   string  _username;
        
public   string  UserName
        {
            
get  {  return  _username; }
            
set
            {
                _username 
=  value;
                ValidateUserNameandPasswordAsync(value);
            }
        }

        
#endregion

 

 

其运行效果:

 

 

在每次修改用户框内容后,应用会自动向WCF服务请求验证,如果验证失败,则弹出验证错误信息,反之,则继续。

 

INotifyPropertyChanged接口,相比前面介绍的几个验证机制,其复杂程度较高,需要开发人员设计部分代码,但是其异步服务器端数据验证功能和单一属性添加多个错误信息功能,是Silverlight企业级项目中常用到的功能。在随后的项目中,我们会使用更多实例演示其强大功能。

 

今天就到这里了。

 

源代码下载
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【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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