Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Нужна помощь с MVC 3 в создании пользовательских валидаторов в свойствах коллекции.

Я застрял в создании настраиваемых валидаторов, чтобы удовлетворить бизнес-правилам нашего проекта.

Ниже представлена ​​модель:

открытый класс CreateTestModel {public CreateTestModel () {

    [Required]
    public string Name { get; set; }

    public string Description { get; set; }

    public string BucketValidator { get; set; }

    public RadioButtonListViewModel<GoalTypes> Goals { get; set; }

    [EntityValidator(Property1:"IncludedEntities",Property2:"ExcludedEntities",MandatoryCount:1,isBucket=false, ErrorMessage = "One Entity is Compulsory")]
    public IEnumerable<TestEntityModel> IncludedEntities { get; set; }

    public IEnumerable<TestEntityModel> ExcludedEntities { get; set; }


    public int MandatoryEntityCount { get; set; }

    public IEnumerable<TestFilterModel> IncludedFilters { get; set; }

    public IEnumerable<TestFilterModel> ExcludedFilters { get; set; }
  [EntityValidator(Property1:"Buckets",Property2:"",MandatoryCount:2,isBucket=true,ErrorMessage = "Bucket is compulsory")]

    [DisplayName("BucketErrors")]

    public IEnumerable<BucketModel> Buckets { get; set; }

    public bool AutoDecision { get; set; }

    public DateTime StartDate { get; set; }

    public DateTime EndDate { get; set; }

    public int AdminId { get; set; }

    [DefaultValue(true)]
    public bool IsEnabled { get; set; }
}

на указанной выше модели я создал валидатор Entity, который используется для удовлетворения моих бизнес-правил. Но поскольку проверка должна проводиться в свойствах коллекции, Validator не может вставить ошибку, когда в коллекции более одного значения , иначе он проверяет сгенерированные ошибки.

Класс EntityValidator приведен ниже:

[AttributeUsage (AttributeTargets.Property, AllowMultiple = false, Inherited = true)]

public class EntityValidator : ValidationAttribute,IClientValidatable
{
    public int numberOfMandatoryEntities{get; private set;}
    public int totalCountofIncludeEntities { get; private set; }
    public bool isBucket { get; set; }
    public string Property1{get; private set;}
    public string Property2{ get; private set; }
    private const string DefaultErrorMessageFormatString = "Atleast one entity is required";

    public EntityValidator(string Property1, string Property2, int MandatoryCount)
    {
        this.Property1 = Property1;
        if (!String.IsNullOrEmpty(Property2))
            this.Property2 = Property2;
        numberOfMandatoryEntities = MandatoryCount;
    }

    public EntityValidator(string Property1,string Property2,int MandatoryCount,bool isBucket)
    {
        this.Property1 = Property1;
        if(!String.IsNullOrEmpty(Property2))
        this.Property2 = Property2;
        this.isBucket = isBucket;
        numberOfMandatoryEntities = MandatoryCount;
    }

    public override string FormatErrorMessage(string name)
    {
        return string.Format(ErrorMessageString, name);
    }

    protected override ValidationResult IsValid(object value, ValidationContext validationContext)
    {
        object property2Value = null;
        object property1Value = null;
        int property1Count=0;
        int trafficCount = 0;
        if(!String.IsNullOrEmpty(Property2))
        property2Value = validationContext.ObjectInstance.GetType().GetProperty(Property2).GetValue(validationContext.ObjectInstance, null);
        property1Value = validationContext.ObjectInstance.GetType().GetProperty(Property1).GetValue(validationContext.ObjectInstance, null);
        if (property1Value != null)
        {
        property1Count = ((IEnumerable<Object>)property1Value).Count();
            if (isBucket)
            {

                IEnumerable<BucketModel> bucket = ((IEnumerable<BucketModel>)property1Value);

                var result = bucket.Select(x => x.TrafficPercentage);
                foreach (var i in result)
                {
                    trafficCount = trafficCount + i;
                }
            }

        }
        if(isBucket)
        {
            if(trafficCount<100)
            {
                var x = new ValidationResult(string.Format("Percentage total cannot be less than 100 %", validationContext.DisplayName));
                return x;
            }
        }
        if (property2Value != null)
        {
            property1Count = property1Count +((IEnumerable<Object>)property2Value).Count();
        }
        if (property1Count < numberOfMandatoryEntities)
        {
            return new ValidationResult(ErrorMessage);
        }

        return ValidationResult.Success;
    }
    #region IClientValidatable Members

    public IEnumerable<ModelClientValidationRule> GetClientValidationRules(ModelMetadata metadata, ControllerContext context)
    {
        var x = new ModelClientValidationRule();
        x.ValidationType = "entityvalidator";
        x.ErrorMessage = string.Format(ErrorMessageString, metadata.GetDisplayName());
        x.ValidationParameters.Add("mandatoryentity", numberOfMandatoryEntities);
        x.ValidationParameters.Add("checkforbucket", isBucket);

        return new[] 
        {  
            x
        };
    }

Теперь проблемы:

1) Если в коллекции более одного значения, IsValid возвращает ошибку, но не обнаруживается привязкой к какому-либо свойству в ModelState! Можно добавить псевдосвойство, но что может быть лучше?

2) Взять этот валидатор на стороне клиента легко, добавив псевдосвойства для каждого правила и указав функцию в clientvalidationrules, а также добавив адаптер в валидированный. Но этот подход не кажется очень подходящим и просто кажется обходным решением, есть ли лучший способ сделать это?

Пожалуйста помоги ... ! Заранее спасибо....


Ответы:


1

Когда правила проверки усложняются, как в вашем случае, я бы рекомендовал вам оставить аннотации данных и перейти на FluentValidation.NET, который имеет отличную интеграцию с ASP.NET MVC (я использую его постоянно, не только когда правила проверки усложняются). Что касается правил проверки клиентов, он поддерживает большинство общих правил, но когда это становится сложным, вам лучше писать собственные адаптеры.

28.07.2011
  • Спасибо ! Я просматриваю это, прежде чем использовать в своем проекте. Но еще одна проблема с этим типом валидатора заключается в том, что при работе с коллекциями, имеющими более одного значения, при отладке пользовательский валидатор возвращает IsValid как false, но он не может подключить ошибку к соответствующим свойствам ..! Как теперь с этим справиться ?? 28.07.2011
  • 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..