PostSharp 5.1 will focus on providing support for .NET Standard 2.0 and .NET Core 2.0. Our objective is to port the PostSharp compiler itself to .NET Standard 2.0 so that we can compile .NET Standard and .NET Core applications natively, without cross-compilation. PostSharp 5.1 will still only support Windows as the only build platform.
نظر سنجی تیم Angular در سال 2018
چک لیست توسعه دهندگان وب
مدیریت زمان برای توسعه دهندگان
using System; using System.Data.Entity; namespace UsingNgen { public class NgenDbContex : DbContext { } class Program { static void Main() { var nGenCtx = new NgenDbContex(); Console.WriteLine("Press a key to exit..."); Console.ReadKey(); } } }
بعد از ذخیره فایل، در پنجره بالا دکمهای به نام Open in WPA ظاهر میشود. WPA مخفف Windows Performance Analyzer میباشد. آن را کلیک کنید تا محیط آنالایزر باز شود.
حال در سمت چپ این پنجره انواع آنالایزرها را مشاهده میکنید. روی آنالایزر Computation کلیک کنید و از زیرمجموعهی آن، CPU Usage را انتخاب کنید. آمار مربوط به برنامه خودمان را در تصویر بالا مشاهده میکنید. کل برنامه 164 میلی ثانیه زمان برده و فایل Clr.dll حدود 47 میلی ثانیه و یک فایل clrjit.dll نیز برای تولید کد JIT وجود دارد. حال برای تسریع در عمل شروع، از تکنیک Ngen به صورت زیر استفاده میکنیم.
3- دوباره به نوار جستجوی ویندوز رفته و ابزار Developer Command Prompt for VsXXXX را با امتیاز دسترسی از نوع Admin اجرا کنید. XXXX نسخهی ویژوال استودیو میباشد.
حال به محل ذخیره فایل اجرایی برنامه رفته و دستور Ngen Install EntityFramework.dll را تایپ کنید تا یک ایمیج کد Native از entityframework.dll ساخته شود. دوباره ابزار Windows Performance Recorder را لود کرده و روی دکمه Start کلیک کنید و فایل اجرایی برنامه را اجرا نمایید. پس از اتمام عملیات ثبت جزئیات، آن را در Windows Performance Analyzer باز نمایید.
همانطور که مشاهده میکنید کل برنامه ما 89 میلی ثانیه زمان برده و Clr.dll 29 ثانیه و به جای clrjit.dll فایل EntityFramework به صورت native تولید شده است.
Learn Blazor WebAssembly and Web API on .NET 6 by building a shopping cart application using C#. This course also provides a guide on how to integrate a payment gateway into your Blazor WebAssembly component, so that a user is able to pay for products through your application using a debit or credit card or PayPal account.
⭐️ Course Contents ⭐️
⌨️ (0:00:00) Introduction
⌨️ (0:00:51) Create the Database using EF Core Code First Database Migrations
⌨️ (0:26:05) Retrieve Product Data from Database (Web API component)
⌨️ (0:30:17) Create Classes for Data Transfer Objects (DTOs)
⌨️ (0:36:22) Create ProductRepository Class (Repository Design Pattern)
⌨️ (0:43:05) Create ProductController Class
⌨️ (0:51:08) Create DtoConversion Class (DTO Conversion Extension methods)
⌨️ (0:57:45) Display Product Data to User (Blazor WebAssembly Component)
⌨️ (1:39:59) Display Data for Specific Product to User (Web API and Blazor)
⌨️ (2:06:07) Add Product to Shopping Cart (Web API and Blazor)
⌨️ (2:52:40) Remove Product from Shopping Cart (Web API and Blazor)
⌨️ (3:14:03) Update the Quantity of Products in the Shopping Cart (Web API, Blazor, Blazor JavaScript Interoperability)
⌨️ (3:44:01) Update the Header Menu in Response to a Change to the State of the Shopping Cart (Creating Custom Events in Blazor)
⌨️ (4:04:48) Integration of PayPal Payment Gateway into Blazor Component
⌨️ (4:36:03) Dynamically Populate the Side-Bar Menu (Web API and Blazor)
⌨️ (5:05:44) Optimise Code for Performance (Web API and Blazor)
⌨️ (5:08:26) Use Include Extension Method in LINQ Query (Web API)
⌨️ (5:14:00) User Local Storage Functionality (Blazor)
⌨️ (5:35:42) Outro
- 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.