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AwesomeAssertions / FluentAssertions 快速排除更新欄位

在開發系統時,如果測試情境的輸出會有許多資料類別並且要驗證很多欄位時,會利用 object graph 比對整個結果是否和預期一致。

現在我的專案裡有個 CustomerRootData 類別,裡頭屬性為十幾個不同型別的子集合,每個類別都有 UpdateTime、UpdateUser 這兩個欄位,但這兩個欄位是在程式執行當下才寫進去的,不屬於測試驗證的重點,在寫測試的時候常常陷入重複設定的地獄。

於是在 AwesomeAssertions / AwesomeAssertions Object Graphs 的架構下,想辦法在做比對時去做到比較方便省事的設定方法,讓我輕鬆地去排除指定的欄位。

在找尋資料、解決方法的同時,也讓我得知不一樣的處理方式,將這些處理方式用文章記錄下來,也提供給大家做個參考。

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Fluent Assertions 要付費了,該怎麼辦呢?

其實這也不是新聞了,早在今年 1/15 時大家就已經知道並且被商業授權的費用給嚇了一大跳(每個人 $129.95 USD)。

現在特地寫一篇是因為上週因為 AutoMapper 將要變成商業化授權而寫了兩篇文章介紹替代套件,就想到好像並沒有對於 Fluent Assertions 轉變為商業授權去寫一篇文章與替代方案,於是就以 Fluent Assertions 從 v8.0.0 起轉為商業授權,簡單寫了這篇去說明授權限制、專案應對策略,以及替代的 Assertion Library,提供給大家做個參考。

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另一種映射工具 - Mapperly

Mapperly 在以前找尋替代 AutoMapper 的時候就有看過,但當時著重在與 AutoMapper 設定與操作習慣相近的替代套件,所以對於 Mapperly 就沒有太多的關注。

直到寫了「替換映射工具 - 使用 Mapster」這篇文章後才稍微去看看 Mapperly,發現到它和 AutoMapper, Mapster 雖然都是屬於 Mapping 工具,都是做物件對映轉換的處理,但設定與使用上就有蠻大的差別,所以寫篇文章做個簡單的紀錄。

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替換映射工具 - 使用 Mapster

其實四年前就已經將手邊專案由原本所使用的 AutoMapper 以 Mapster 取代了。

起初的原因是效能考量,因為 AutoMapper 的效能一直被人詬病,但也因為 AutoMapper 的優點在於功能豐富、配置設定靈活,能夠處理複雜的 Mapping 需求,以致於我在帶新人的時候還是以 AutoMapper 為主,但是前些日子得知 AutoMapper 在之後也將走上商業化(跟 Fluent Assertions 一樣),所以就藉此來寫篇文章簡單介紹 Mapster。

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[練習題] C# 中檢查 Collection 是否有項目的幾種方式

今天 (2025-04-06) 早上在 Facebook -  台灣 .NET  技術愛好找論壇裡看到 Will 保哥轉貼了一則 X 貼文,
要檢查一個集合物件是否有元素在內,會使用哪一種語法來檢查 … 

在 C# 開發中,經常需要判斷一個集合是否有包含任何元素。雖然這是一個簡單的判斷,但其實背後有不少值得探討的細節。就來瞭解這四種常見的做法,並分析它們的優缺點與適合的使用情境。

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Power Query三大容器實作系列 - (7/8) Table(資料表格)的建立編輯與轉換

Table容器是Power Query中處理結構化數據的核心工具,也就是我們俗稱的資料表(Data Table)。透過行、列方式儲存資料,可以執行篩選、合併、轉置等多樣操作,滿足數據清理與轉換的需求。Table容器在資料整合中更扮演重要角色,可以整合多個來源數據,也是進行複雜分析的基礎,能與Excel及Power BI無縫對接,支援樞紐分析、動態報表等。熟練掌握Table容器不僅能提升工作效率,還有助於應對多樣化的數據分析需求,是瞭解與學習Power Query的關鍵一步。

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