LINQ操作符一:Select

本文介绍了LINQ的基本概念及其能查询的数据源类型,并详细解释了如何使用Select操作符来实现数据投影,通过示例展示了如何从员工数据集中筛选特定姓名的记录。

一、什么是LINQ?它可以用来做什么

语言集成查询(Language Integrated Query,LINQ)是一系列标准查询操作符的集合,这些操作符几乎对每一种数据源的导航、过滤和执行操作都提供了底层的基本查询架构。

LINQ可查询的数据源包括XML(可使用LINQ TO XML)、关系数据(使用LINQ TO SQL,及先前的DLINQ)、ADO.NET DataSet(使用LINQ TO DataSet),以及内存中的数据。

二、投影操作符:Select

Select操作符对单个序列或集合中的值进行投影。所谓投影,比如有一个数据集,想用LINQ语法去操作数据集,会写一个LINQ的表达式,表达式会把数据集合中的数

据简单的投影到一个变量中,并且可以通过这个变量去筛选数据。

示例:

Employees类

public class Employees
{
        public Guid Id { get; set; }
        public string Name { get; set; }
        public int Sex { get; set; }
        public string CompanyName { get; set; }
}

 

class Program
{
        static void Main(string[] args)
        {
            //使用集合初始化器给集合赋值
            List<Employees> emp = new List<Employees> 
            { 
               new Employees(){Id=Guid.NewGuid(),Name="张三",Sex=0,CompanyName="xx技术有限公司"},
               new Employees(){Id=Guid.NewGuid(),Name="李四",Sex=0,CompanyName="xx培训"},
               new Employees(){Id=Guid.NewGuid(),Name="王五",Sex=0,CompanyName="xx集团"}
            };

            //查询语法:不能省略最后的select
            var query = (from p in emp where p.Name.StartsWith("") select p).FirstOrDefault();

            //查询方法:设计到Lambda表达式,全部返回 可以省略最后的select 延迟加载
            var query1 = emp.Where(p => p.Name.StartsWith("")).Select(e => new { e.Name,e.CompanyName});

            //查询方法:返回匿名类
            var query2 = emp.Where(p => p.Name.StartsWith("")).Select(p => p);
            foreach (var item in query1)
            {
                Console.WriteLine(item.Name);
            }
            Console.ReadKey();
        }
}

 

标题基于Python的自主学习系统后端设计与实现AI更换标题第1章引言介绍自主学习系统的研究背景、意义、现状以及本文的研究方法和创新点。1.1研究背景与意义阐述自主学习系统在教育技术领域的重要性和应用价值。1.2国内外研究现状分析国内外在自主学习系统后端技术方面的研究进展。1.3研究方法与创新点概述本文采用Python技术栈的设计方法和系统创新点。第2章相关理论与技术总结自主学习系统后端开发的相关理论和技术基础。2.1自主学习系统理论阐述自主学习系统的定义、特征和理论基础。2.2Python后端技术栈介绍DjangoFlask等Python后端框架及其适用场景。2.3数据库技术讨论关系型和非关系型数据库在系统中的应用方案。第3章系统设计与实现详细介绍自主学习系统后端的设计方案和实现过程。3.1系统架构设计提出基于微服务的系统架构设计方案。3.2核心模块设计详细说明用户管理、学习资源管理、进度跟踪等核心模块设计。3.3关键技术实现阐述个性化推荐算法、学习行为分析等关键技术的实现。第4章系统测试与评估对系统进行功能测试和性能评估。4.1测试环境与方法介绍测试环境配置和采用的测试方法。4.2功能测试结果展示各功能模块的测试结果和问题修复情况。4.3性能评估分析分析系统在高并发等场景下的性能表现。第5章结论与展望总结研究成果并提出未来改进方向。5.1研究结论概括系统设计的主要成果和技术创新。5.2未来展望指出系统局限性并提出后续优化方向。
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