【原创】编程日记之——如何对DataSet进行强类型化

前言

在项目中经常需要用到DataSet来存放数据，但是一直觉得从数据集中获取数据使用是一件很难受的事情，特别是当需要用到强类型数据的时候，就想到了动手写个方法来实现。

正文

废话不多说，直接上代码吧：

/// <summary>
/// 将数据集强类型化
/// </summary>
/// <typeparam name="T">转换类型</typeparam>
/// <param name="dataSet">数据源</param>
/// <param name="tableIndex">需要转换表的索引</param>
/// <returns>泛型集合</returns>
public static IList<T> ToList<T>(this DataSet dataSet, int tableIndex)
{
//确认参数有效
if (dataSet == null || dataSet.Tables.Count <= 0 || tableIndex < 0||dataSet.Tables.Count <= tableIndex)
return null;

DataTable dt = dataSet.Tables[tableIndex];

IList<T> list = new List<T>();
for (int i = 0; i < dt.Rows.Count; i++)
{

//创建泛型对象
T _t = Activator.CreateInstance<T>();
//获取对象所有属性
PropertyInfo[] propertyInfo = _t.GetType().GetProperties(BindingFlags.Instance | BindingFlags.Public);
for (int j = 0; j < dt.Columns.Count; j++)
{
foreach (PropertyInfo info in propertyInfo)
{
//属性名称和列名相同时赋值
if (dt.Columns[j].ColumnName.ToUpper().Equals(info.Name.ToUpper()))
{
if (dt.Rows[i][j] != DBNull.Value)
{
info.SetValue(_t, dt.Rows[i][j].ConvertDataTo(info.PropertyType), null);
}
else
{
info.SetValue(_t, null, null);
}
break;
}
}
}
list.Add(_t);
}
return list;
}

在需要给属性赋值的时候，为了避免数据集中的字段名与用户定义的Model属性名一致而类型不一致的问题，我又写了个方法，用来把对象进行类型转换：

public static object ConvertDataTo(this object obj,Type type)
{
if (obj.GetType().Equals(type))
{
return obj;
}
else
{
try
{
if (type == typeof(string)) { return obj.ToString(); }
MethodInfo parseMethod = null;
foreach (MethodInfo mi in type.GetMethods(BindingFlags.Static | BindingFlags.Public))
{
if (mi.Name == "Parse" && mi.GetParameters().Length == 1)
{ parseMethod = mi; break; }
}
if (parseMethod == null)
{
return null;
}
return parseMethod.Invoke(null, new object[] { obj });
}
catch
{
return null;
}
}
}

其实这么写是比较偷懒的写法，用了这么多反射， 于是想到做一下性能测试，我建的MVC项目，看一下测试结果：

public ActionResult Index()
{

DataSet ds = new DataSet();
DataTable dt = new DataTable();
dt.Columns.Add("resourcename1", typeof(string));
dt.Columns.Add("resourcename2", typeof(string));
dt.Columns.Add("resourcename3", typeof(string));
dt.Columns.Add("resourcename4", typeof(string));
dt.Columns.Add("resourcename5", typeof(string));
dt.Columns.Add("fitsex1", typeof(int));
dt.Columns.Add("fitsex2", typeof(int));
dt.Columns.Add("fitsex3", typeof(int));
dt.Columns.Add("fitsex4", typeof(int));
dt.Columns.Add("fitsex5", typeof(int));
for (int i = 0; i < 5000; i++)
{
DataRow row = dt.NewRow();
row[0] = "王虎" + i.ToString();
row[1] = "王虎" + i.ToString();
row[2] = "王虎" + i.ToString();
row[3] = "王虎" + i.ToString();
row[4] = "王虎" + i.ToString();
row[5] = i;
row[6] = i;
row[7] = i;
row[8] = i;
row[9] = i;
dt.Rows.Add(row);
}
ds.Tables.Add(dt);

var watch = new Stopwatch();
watch.Start();
var ModelList = ds.ToList<Model_Resource>(0);

watch.Stop();
ViewData["Message"] = string.Format("ModelList.count={0},Elapsed Milliseconds:{1}", ModelList.Count.ToString(),watch.ElapsedMilliseconds.ToString());

return View();
}

我使用的类定义如下：

/// <summary>
/// 实体类Resource 。(属性说明自动提取数据库字段的描述信息)
/// </summary>
[Serializable]
public class Model_Resource
{
public Model_Resource()
{ }
#region Model

/// <summary>
/// 资源标准名称
/// </summary>
public string ResourceName1
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 资源标准名称
/// </summary>
public string ResourceName2
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 资源标准名称
/// </summary>
public string ResourceName3
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 资源标准名称
/// </summary>
public string ResourceName4
{
get;
set;
}

/// <summary>
/// 资源标准名称
/// </summary>
public string ResourceName5
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 适合的性别 1 男 2 女 3 均可
/// </summary>
public string FitSex1
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 适合的性别 1 男 2 女 3 均可
/// </summary>
public string FitSex2
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 适合的性别 1 男 2 女 3 均可
/// </summary>
public string FitSex3
{
get;
set;
}
/// <summary>
/// 适合的性别 1 男 2 女 3 均可
/// </summary>
public string FitSex4
{
get;
set;
}

/// <summary>
/// 适合的性别 1 男 2 女 3 均可
/// </summary>
public string FitSex5
{
get;
set;
}
#endregion Model

}

看一下测试结果：

后记

性能上还可以通过缓存等机制优化一下，不过这方面已经有一些大牛做过了，以后有时间可以加进去。

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