Automated Software Testing Series - Visual Studio Toolbox
12 videos
Welcome to the 12-part series on automated software testing, where you will learn how to increase the efficiency and ROI of your software testing. We cover unit testing, behavior style testing, mocking, integration testing and more.
Here’s a summary of what’s new in this preview release:
- Improved ASP.NET Core debugging experience
- Servers & middleware
-
IHttpSysRequestTimingFeature
- SNI hostname in
ITlsHandshakeFeature
-
IExceptionHandler
-
- Blazor
- New Blazor Web App project template
- Blazor router integration with endpoint routing
- Enable interactivity for individual components with Blazor Server
- Improved packaging of Webcil files
- Blazor Content Security Policy (CSP) compatibility
- API authoring
- Support for generic attributes
- SignalR
- SignalR seamless reconnect
- Native AOT
- Support for
AsParameters
and automatic metadata generation in compile-timed generated minimal APIs
- Support for
- Authentication and authorization
- Authentication updates in ASP.NET Core SPA templates
- New analyzer for recommended
AuthorizationBuilder
usage
Stop writing your changelogs manually
How do you usually keep track of the changes in your projects? Do you use GitHub releases? Do you update your changelogs manually? In this article, I will explain how I handle this topic. This is just one way of doing it, feel free to stick around if you are interested in the topic 🔥
ایجاد یک مخزن کد محلی جدید توسط VSCode
فرض کنید پوشهای را با ساختار ذیل داریم:
وجود فایل gitignore. را در حین کار با Git و ارسال پروژه به مخازن کد فراموش نکنید. این فایل سبب خواهد شد تا بسیاری از پوشههایی که نباید ارسال شوند (مانند پوشههای bin یا packages و امثال آن)، به صورت خودکار ندید گرفته شوند.
در ادامه برای افزودن این پوشه به یک مخزن کد محلی تنها کافی است به برگهی Git آن مراجعه کرده و بر روی دکمهی Initialize repository کلیک کنیم:
البته این دستور در منوی ctrl+shift+p هم با جستجوی git ظاهر میشود:
پس از آغازن مخزن کد محلی، توضیحاتی را نوشته و سپس بر روی دکمهی commit کلیک میکنیم تا این تغییرات با آن هماهنگ شوند:
ارسال مخزن کد محلی به GitHub از طریق VSCode
در ادامه میخواهیم این مخزن کد محلی را به یک مخزن کد جدید در GitHub ارسال کنیم. به همین منظور یک مخزن کد جدید را در GitHub آغاز کرده و گزینهی «Initialize this repository with a README » را انتخاب نمیکنیم:
در صفحهی بعدی که ظاهر میشود، دو دستور آن مهم هستند:
…or push an existing repository from the command line git remote add origin https://github.com/VahidN/test-vscode.git git push -u origin master
در VSCode، با فشردن دکمههای Ctrl+back-tick، کنسول خط فرمان را گشوده و دو دستور فوق را به ترتیب اجرا کنید. این دستورات سبب خواهند شد تا مخزن کد محلی، به مخزن کد GitHub متصل شده و همچنین تغییرات آن به سمت سرور ارسال و با آن هماهنگ شوند.
اکنون اگر به مخزن کد GitHub مراجعه کنیم، میتوان این هماهنگی و ارسال فایلها را مشاهده کرد:
یک گردش کاری دیگر: هم مخزن کد محلی و هم مخزن کد GitHub دارای فایل هستند
فرض کنید مخزن کد GitHub شما هم اکنون دارای تعدادی فایل است و مانند مثال فوق، از ابتدا و بدون افزودن فایلی به آن ایجاد نشدهاست. همچنین مخزن کد محلی نیز دارای تعدادی فایل است (Initialize repository شدهاست) و نمیخواهیم از روش Clone مطلب «کار با یک مخزن کد GitHub از طریق VSCode» استفاده کنیم.
در اینجا نیز با فشردن دکمههای Ctrl+back-tick، کنسول خط فرمان را گشوده و همان سطر اول git remote add origin را اجرا میکنیم:
git remote add origin https://github.com/VahidN/test-vscode.git
git pull origin master --allow-unrelated-histories
همچنین برای هماهنگی تغییرات محلی بعدی با سرور (عملیات push) باید ابتدا branch را تنظیم کرد:
git branch --set-upstream-to=origin/master master
بازی Arrow hero
توکنهای رمزنگاری شدهی ARMOR
- Linux support for tier-1, mission-critical workloads – SQL Server 2017 support for Linux includes the same high availability solutions on Linux as Windows Server, including Always On availability groups integrated with Linux native clustering solutions like Pacemaker.
- Graph data processing in SQL Server – With the graph data features available in SQL Server 2017and Azure SQL Database, customers can create nodes and edges, and discover complex and many-to-many relationships.
- Adaptive query processing – Adaptive query processing is a family of features in SQL Server 2017 that automatically keeps database queries running as efficiently as possible without requiring additional tuning from database administrators. In addition to the capability to adjust batch mode memory grants, the feature set includes batch mode adaptive joins and interleaved execution capabilities.
- Python integration for advanced analytics – Microsoft Machine Learning Services now brings you the ability to run in-database analytics using Python or R in a parallelized and scalable way. The ability to run advanced analytics in your operational store without ETL means faster time to insights for customers while easy deployment and rich extensibility make it fast to get up and running on the right model.
چطور کارهامون رو به صورت Async انجام بدیم با استفاده از Channel و HostedService
I hope you are satisfied with this tutorial. In these two articles, we tried to tell you the ways in which we can do things with maximum efficiency in full Async, without worrying about the completion of the Request and the Disposal of our service. These have always been among the concerns of various programmers. And always using inefficient methods such as not leaving the word await