一小段 EntityReader To DataTable

本文介绍了一种使用Entity Framework开发自定义查询工具的方法。通过编写关键代码实现了从EntityDataReader读取数据并填充到DataTable的过程。具体包括打开连接、执行SQL语句、创建DataTable以及将数据读取到表中。

最近想用EF开发一个支持自定义查询简单工具

发现DataTable.Load() 不能从EntityDataReader读取

于是自己写了一个简单的 关键代码如下

 

        public DataTable ExecuteQuery()
        {
            using (EntityConnection econn = new EntityConnection(SystemStatus.connectorStr))
            {
                string esql = @"SELECT p.name,p.posiCode FROM marcoleemisEntities.posis as p";
                econn.Open();

                using (EntityCommand ecmd = new EntityCommand(esql, econn))
                {
                    using (EntityDataReader ereader =
                        ecmd.ExecuteReader(CommandBehavior.SingleResult | CommandBehavior.SequentialAccess))
                    {

                        DataTable tempTable = CreateTable(ereader);
                        ReadDataToTable(ereader, tempTable);

                        return tempTable;
                    }
                }
                //Console.WriteLine(ecmd.ToTraceString());
            }
        }


        private static void ReadDataToTable(EntityDataReader ereader, DataTable tempTable)
        {
            //DataTable tab = ereader.GetSchemaTable();
            while (ereader.Read())
            {
                object[] cells = new object[ereader.FieldCount];
                ereader.GetValues(cells);
                DataRow row = tempTable.NewRow();
                row.ItemArray = cells;
                tempTable.Rows.Add(row);
            }
        }


        private static DataTable CreateTable(EntityDataReader ereader)
        {
            DataTable tempTable = new DataTable("QueryData");

            for (int i = 0; i < ereader.FieldCount; i++)
            {
                tempTable.Columns.Add(ereader.GetName(i), ereader.GetFieldType(i));
            }
            return tempTable;
        }

转载于:https://www.cnblogs.com/bikaqiou2000/archive/2012/05/12/EntityReaderToDataTable.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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