asp.net databinder

本文介绍了ASP.NET中的数据绑定技巧,包括DataBinder.Eval方法及Container的使用方式,对比了不同方法在性能上的优劣,并提供了具体示例代码。

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ASP.NET 数据绑定常用代码 
URL:http:
//www.cnblogs.com/wintersun/archive/2006/08/11/474135.html

DataBinder.Eval是这样:DataBinder是System.Web里面的一个静态类,它提供了Eval方法用于简化数据绑定表达式的编写,但是它使用的方式是通过Reflection等开销比较大的方法来达到易用性,因此其性能并不是最好的。而Container则根本不是任何一个静态的对象或方法,它是ASP.NET页面编译器在数据绑定事件处理程序内部声明的局部变量,其类型是可以进行数据绑定的控件的数据容器类型(如在Repeater内部的数据绑定容器叫RepeaterItem),在这些容器类中基本都有DataItem属性,因此你可以写Container.DataItem,这个属性返回的是你正在被绑定的数据源中的那个数据项。如果你的数据源是DataTable,则这个数据项的类型实际是DataRowView。

用DataBinder.eval 绑定不必关心数据来源(Dataread或dataset)。不必关心数据的类型eval会把这个数据对象转换为一个字符串。在底层绑定做了很多工作,使用了反射性能。正因为使用方便了,但却影响了数据性能。当于dataset绑定时,DataItem其实式一个DataRowView(如果绑定的是一个数据读取器(dataread)它就是一个IdataRecord。)因此直接转换成DataRowView的话,将会给性能带来很大提升。 
     使用时注意:
1.注意字段名的大小写(要特别注意)。如果和查询的不一致,在某些情况下会导致比<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "字段名"%>还要慢。2.如果想进一步提高速度,可采用<%# ((System.Data.DataRowView)Container.DataItem)[0%>的方法。不过其可读性不高。

//以DataSet做数据源时

//正常情况(C#)

<%# ((System.Data.DataRowView)Container.DataItem)["Title"%>


//绑定日期字段格式字符串

<%# Convert.ToDateTime(((System.Data.DataRowView)Container.DataItem)

[
"FbTime"]).ToString("yyyy年MM月dd日"%>

<%# DataBinder.Eval(Container, "DataItem.FbTime","{0:yyyy年MM月dd日}"%>


//字符串绑定超过指定长度截断

<%# DataBinder.Eval(Container.DataItem, "Text").ToString().Trim().Length>7?

DataBinder.Eval(Container.DataItem, 
"Text").ToString().Trim().Substring

(
0,7):DataBinder.Eval(Container.DataItem, "Text").ToString().Trim() %>


//价格格试化为2位小数

<%# Convert.ToDecimal(((System.Data.DataRowView)Container.DataItem) ["Price"]).ToString("F2"%>

<%# DataBinder.Eval(Container, "DataItem.Price","{0:F2}"%>
'VB.net中价格格式化后判断
<%# IIf(DataBinder.Eval(Container.DataItem, "price","{0:F2}")="0.00","面议",DataBinder.Eval(Container.DataItem, "price","{0:F2}")+""%>

'Vb.net常规
<%# Ctype(Container.DataItem,DataRowView).Row("Title"%> 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/hq2008/archive/2007/07/25/831362.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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