Wie kann ich generische Listen effizient in DataTables in C#konvertieren?

effizient Generische Listen in DataTables in C#

effizient umwandeln

Viele C# -entwickler begegnen der Herausforderung, generische Listen in DataTables zu konvertieren. Während die Reflexion eine Lösung bietet, gibt es effizientere Methoden. Dieser Artikel untersucht optimale Ansätze.

Fastmember für Geschwindigkeit

nutzen

Für die überlegene Leistung wird die Fastmember -Bibliothek (über Nuget erhältlich) sehr empfohlen:

IEnumerable<sometype> data = ...;
DataTable table = new DataTable();
using(var reader = ObjectReader.Create(data)) {
    table.Load(reader);
}

Pre -.net 3.5 Alternativen: Reflexion und Hyperdeskriptor

Vor .NET 3.5 stützten sich Entwickler auf Reflexion oder Hyperdeskriptor (verfügbar in .NET 2.0):

public static DataTable ToDataTable<T>(this IList<T> data)
{
    PropertyDescriptorCollection props = TypeDescriptor.GetProperties(typeof(T));
    DataTable table = new DataTable();
    for (int i = 0; i < props.Count; i++)
    {
        PropertyDescriptor prop = props[i];
        table.Columns.Add(prop.Name, prop.PropertyType);
    }
    foreach (T item in data)
    {
        DataRow row = table.NewRow();
        for (int i = 0; i < props.Count; i++)
        {
            row[i] = props[i].GetValue(item);
        }
        table.Rows.Add(row);
    }
    return table;
}

Leistungsoptimierung: HyperDescriptor

Um die Leistung zu maximieren, ist es entscheidend, einen Hyperdeskriptor für den Objekttyp zu aktivieren. Benchmark -Tests zeigen erhebliche Geschwindigkeitsverbesserungen:

• Standardmethode: 27179 ms
• HyperDescriptor aktiviert: 6997 ms

Durch die Verwendung dieser Techniken können Entwickler die Effizienz der Konvertierung von generischen Listen in Datentables in ihren C# -Anwendungen erheblich verbessern.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich generische Listen effizient in DataTables in C#konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!