Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Swashbuckle MapType‹Type› не работает с параметрами

У меня есть конечная точка API, которая принимает класс ShortGuid в качестве параметра, например:

[HttpGet("api/endpoint")]
public async Task<IActionResult> GetTablesAsync(ShortGuid id){}

Генерирует чванливое определение:

"parameters":[
    {
        "name":"guid",
        "in":"query",
        "required":false,
        "type":"string",
        "format":"uuid"
    },
    {
        "name":"value",
        "in":"query",
        "required":false,
        "type":"string"
    }
],

Мне нужно рассматривать этот параметр как строку, а не как объект ShortGuid. У меня уже есть JsonConverter для этого типа, который отлично работает, но Swashbuckle не понимает его, поэтому моя схема неверна (и этот мой клиент swagger-js не работает). Я думал, что MapType‹> будет работать, однако это, похоже, влияет только на объекты ответа, поскольку схема по-прежнему рассматривает его как ShortGuid.

c.MapType<ShortGuid>(() => new Schema { Type = "string" });

Потребуется ли для этого ISchemaFilter? И если да, то как мне это написать (пробовал несколько попыток, но безуспешно)


  • Да, ISchemaFilter или IDocumentFilter позаботятся об этом... покажите нам, что вы сделали. 29.08.2018

Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..