I den moderne app-udvikling er det ofte nødvendigt at få adgang til og bruge enhedsinformationer som batteristatus, netværksforbindelse, skærmindstillinger og andre hardware-relaterede data. Dette kan være afgørende for både brugeroplevelse og funktionalitet, da apps ofte tilpasser sig enhedens ressourcer og kapabiliteter. I .NET MAUI, som er en platform for at bygge native apps til mobile enheder og desktops, kan man nemt integrere disse enhedsinformationer, og vi vil her beskrive, hvordan du gør det på Android og Windows.
Først og fremmest er det vigtigt at bemærke, at platforme som Android kræver specifik tilladelse for at tilgå visse enhedsinformationer, såsom batteristatus, mens iOS og Windows ikke har denne restriktion. På Android skal du tilføje tilladelsen i AndroidManifest.xml for at få adgang til disse data. Når du har sat tilladelserne op, kan du begynde at oprette og vise enhedsinformationer i din app.
Tilføjelse af enhedsinformation til appen
For at vise enhedens skærm- og hardwareinformation, kan du oprette en ViewModel, som binder sig til de nødvendige datafelter. Denne ViewModel kan indsamle oplysninger som skærmens opløsning, pixel densitet, rotationsretning, skærmens opdateringshastighed, samt information om enhedens model og platform. Eksemplet nedenfor viser, hvordan man opretter en simpel ViewModel til at hente og vise disse data.
I denne ViewModel bruges DeviceDisplay og DeviceInfo til at få oplysninger om skærmen og enheden. Disse klasser tilbyder nyttige egenskaber som Width, Density, Rotation og så videre, som hjælper dig med at forstå, hvordan appen fungerer på forskellige enheder.
Visning af enhedsinformation
For at vise disse data i din app, skal du binde denne ViewModel til din XAML-side. Du kan oprette en Frame for hver information, som skal vises, og derefter bruge bindings til at vise de specifikke datafelter. Markup’en for at vise enhedsinformation kunne se således ud:
Denne XAML-markup binder de relevante ViewModel-egenskaber til Label-elementerne i appen, så enheden informationer vises korrekt på skærmen.
Håndtering af ændringer i enhedsinformation
Når enhedsinformation ændres – som f.eks. ændringer i batteristatus eller skærmindstillinger – kan det være nyttigt at opdatere visningen automatisk. Dette kan gøres ved at abonnere på relevante hændelser, f.eks. når batteristatus ændres. Her er et eksempel på, hvordan du kan implementere en hændelseshåndtering for batteristatus i din app:
Denne tilgang giver brugeren en konstant opdateret visning af enhedens status og data, hvilket er særligt nyttigt, hvis appen afhænger af realtidsdata om enheden.
Vigtige Overvejelser
Det er vigtigt at forstå, at .NET MAUI arbejder på tværs af mange forskellige platforme, og selvom koden her fungerer på Android og Windows, kan der være forskelle i, hvordan enhedsinformationer hentes og håndteres på forskellige systemer. Det betyder, at du bør sikre dig, at appen korrekt håndterer tilladelser og platform-specifik funktionalitet.
Derudover er det en god idé at optimere din app til at håndtere ændringer i enhedsinformationer, såsom ændringer i skærmindstillinger eller netværksforbindelse. Dette kan forbedre brugeroplevelsen og sørge for, at appen fungerer optimalt under alle forhold.
Hvordan kan du få hjælp, opdateringer og kodeeksempler, når du arbejder med .NET?
Når du arbejder med .NET, er det vigtigt at have de rette værktøjer og ressourcer til at få hjælp og feedback. Det er ikke kun vigtigt at have en god kode-editor som Visual Studio eller Visual Studio Code, men også at forstå, hvordan du får adgang til løsninger, feedback og de rette opdateringer, når du støder på problemer.
Først og fremmest bør du sørge for at have den rette version af din kode-editor, for eksempel Visual Studio 2022, Visual Studio Code eller en anden editor, der understøtter .NET. Det er også nødvendigt at inkludere versionen af din editor, så der ikke opstår forvirring om, hvilken version der er blevet brugt. Det kan være en god idé at have en kopi af din kode og konfiguration, især den del, som du føler er relevant for dit problem. En klar beskrivelse af den adfærd, du forventer fra din kode, og den adfærd, du rent faktisk oplever, vil gøre det lettere at diagnosticere problemer. Når du rapporterer et problem, kan du med fordel vedlægge screenshots for at vise præcist, hvad der sker i din editor.
Når du har spørgsmål eller feedback til bogen, er der flere måder at kontakte forfatteren på. Du kan sende en e-mail direkte eller bruge de officielle GitHub-kanaler, hvor du kan finde links til forskellige spørgeskemaer og kan give feedback anonymt. Hvis du ønsker en personlig respons, kan du også inkludere din e-mailadresse. Det er vigtigt at huske, at feedback er en værdifuld ressource, både for forfatteren og for andre læsere. Du kan også deltage i Discord-kanaler, hvor du kan interagere med både forfattere og andre læsere for at få hjælp og dele dine erfaringer.
Løsninger på praktiske opgaver i bogen kan findes på forfatterens GitHub-repository. Det er en god idé at klone eller downloade disse kodeeksempler og opgaver, så du kan øve dig selv. Det anbefales at gemme koden et sted med kort stiforløb, som for eksempel C:\dev, for at undgå problemer med filstier, der kan blive for lange. Når du downloader kode, kan du vælge at downloade hele mappen som en ZIP-fil, men vær opmærksom på at holde strukturen enkel for nemmere adgang.
Når du støder på problemer undervejs, er Microsoft Docs den primære kilde til dokumentation og vejledning. For at få hjælp til en specifik .NET-kommando kan du bruge den indbyggede hjælpefunktion i kommandolinjen. For eksempel, hvis du vil vide mere om kommandoen dotnet build, kan du køre dotnet help build i din terminal. Dette vil vise en detaljeret beskrivelse af kommandoen og dens muligheder. På samme måde kan du få hjælp til specifikke skabeloner, såsom at oprette et konsolprogram ved at bruge kommandoen dotnet new console -h. Det giver dig mulighed for at få en grundlæggende forståelse af, hvordan du kan konfigurere og anvende de forskellige skabeloner og deres muligheder.
En anden god praksis er at søge efter løsninger på internettet. Google kan være en nyttig ressource, men for at få de bedste resultater kan det være nyttigt at bruge avancerede søgefunktioner. For eksempel, når du søger efter information om affaldsindsamling i C#-programmering, kan du bruge præcise søgeudtryk som "garbage collection site:stackoverflow.com +C# -Java", hvilket hjælper med at eliminere irrelevant information.
For at følge med i de nyeste opdateringer og få indsigter om .NET, er det en god idé at abonnere på den officielle .NET-blog. Her deler Microsofts .NET-udviklingsteam regelmæssigt opdateringer, tips og bedste praksis. En anden god ressource er Scott Hanselmans YouTube-kanal, der giver sjove og oplysende videoer om emner, som mange måske ikke har fået undervisning i tidligere.
At øve sig og udforske er også en vigtig del af læringsprocessen. Det er en god idé at teste din viden og forståelse af de emner, der er blevet dækket i kapitlet, gennem praktiske øvelser og undersøgelser. Eksempelvis kan du bruge online-kilder som GitHub til at finde yderligere information og kodeeksempler, som kan hjælpe dig med at forstå de teknologier og værktøjer, der er blevet beskrevet.
Det er også værd at bemærke, at forståelse af, hvordan .NET og C# interagerer med andre teknologier og frameworks, er essentiel. For eksempel er det vigtigt at have styr på, hvordan du arbejder med versioner af .NET, og hvordan du skal håndtere migration af eksisterende projekter til nyere teknologier som .NET Core eller .NET 5+. Det vil give dig en dybere indsigt i, hvordan du bedst strukturerer dit udviklingsmiljø og forbereder dig på fremtidige opdateringer.
Når du begynder at arbejde med .NET, er det også vigtigt at forstå, hvilke teknologier der bedst understøtter de specifikke behov, din organisation måtte have. Det er for eksempel vigtigt at kende til forskellen mellem STS (Standard Term Support) og LTS (Long Term Support) versioner, da LTS-versioner generelt anses for at være mere stabile og pålidelige på lang sigt.
Hvordan arbejder man med lagrede procedurer og EF Core i SQL Server?
Lagrede procedurer i SQL Server tilbyder en effektiv måde at udføre komplekse operationer i databasen på. De gør det muligt at kapsle SQL-kommandoer og returnere resultater eller statusværdier, hvilket skaber en mere fleksibel og vedligeholdelsesvenlig kodebase. I eksemplet på en simpel lagret procedure, "GetExpensiveProducts", kan vi få vist produkter, der koster mere end en bestemt pris og samtidig få antallet af sådanne produkter.
Lad os tage et kig på, hvordan denne procedure er opbygget. Først bliver en procedure defineret, der tager en parameter, @price, og returnerer de produkter, hvor UnitPrice er større end denne pris. Proceduren inkluderer også et outputparameter, @count, som tæller antallet af produkter, der opfylder betingelsen. Den næste fase er at kalde proceduren i en applikation, hvor brugeren kan vælge, om de vil bruge en simpel SQL-forespørgsel eller den lagrede procedure.
I eksemplet, hvor SQL-kommandoer og lagrede procedurer anvendes, kan brugeren vælge at køre en tekstkommando eller den lagrede procedure, afhængigt af deres behov. Denne fleksibilitet gør det muligt at vælge den mest passende metode til opgaven. Det er vigtigt at bemærke, at når man arbejder med lagrede procedurer, kan resultatet af forespørgslerne afhænge af den måde, de er konfigureret på, og hvordan de parametres, hvilket kan variere afhængigt af, om man bruger tekstkommandoer eller lagrede procedurer.
Når vi ser på resultaterne af en procedure som denne, får vi både en liste af produkter og outputværdien, som fortæller os, hvor mange produkter der opfylder den oprindelige betingelse. Det er nødvendigt at forstå, at når en lagret procedure både returnerer resultater og parameterdata, skal datalæseren for resultatmængden lukkes, før de outputparametre og returværdier kan læses korrekt.
Når vi nu skifter fokus til EF Core, ser vi, hvordan det fungerer som et objekt-relationsmapper (ORM), der forenkler kommunikationen med en relationel database som SQL Server. EF Core giver en mere høj-niveau tilgang til databasemanipulation og tilbyder en række måder at arbejde med databaser på, herunder "Database First" og "Code First" metoderne. I "Database First"-metoden arbejdes der med en eksisterende database, hvor man genererer modeller, der matcher dens struktur. "Code First"-metoden, derimod, starter med at skabe modeller i koden og lader EF Core generere databasen.
Scaffolding, processen hvor man automatisk genererer kode baseret på en eksisterende database, er en central funktion i EF Core. Ved hjælp af værktøjer som dotnet-ef kan udviklere hurtigt oprette modeller, der afspejler en eksisterende databases struktur, hvilket sparer tid og sikrer, at koden er korrekt. Det er vigtigt at understrege, at selvom værktøjer som scaffolding er nyttige, bør udviklere ikke være bange for at justere den genererede kode, hvis de har specifik viden, der kan forbedre funktionaliteten. Det er netop denne fleksibilitet, der gør EF Core til et kraftfuldt værktøj for udviklere, der arbejder med SQL Server og andre databaser.
Når det kommer til installationen af dotnet-ef værktøjet, er det vigtigt at forstå, at det ikke er installeret som standard, og at det skal tilføjes manuelt. Ved at følge enkle kommandoer som dotnet tool install --global dotnet-ef kan udviklere sikre, at de har den nyeste version af værktøjet, hvilket kan forbedre deres udviklingsoplevelse, især når der arbejdes med migreringer og databaseopdateringer.
Når vi taler om modellering i EF Core, er det afgørende at forstå de tre primære måder, man kan definere en model på. Det kan gøres via konventioner, annotationsattributter eller Fluent API. Konventionerne er de standardantagelser, som EF Core bruger til at mappere en model til en database. For eksempel antager EF Core, at en tabel i databasen har et navn, der svarer til et DbSet i DbContext-klassen, og at en kolonne svarer til en egenskab i den relaterede entitetsklasse. Dette gør det muligt for udviklere at oprette modeller hurtigt, uden at skulle konfigurere hver eneste detalje manuelt.
Yderligere bør udviklere forstå, at selvom EF Core er et fantastisk værktøj for mange scenarier, er det ikke altid den mest effektive løsning i alle situationer. Når applikationen har meget komplekse forespørgsler eller skal håndtere store datamængder, kan det være nødvendigt at gå tilbage til en lavere niveau tilgang, som ADO.NET, for at opnå den nødvendige ydeevne.
Hvordan håndteres data effektivt med Azure Cosmos DB og Dapper?
At arbejde med data i moderne applikationer kræver både fleksibilitet og ydeevne, især når det drejer sig om store og varierede datamængder. I denne sammenhæng spiller både relationelle databaser som SQL Server og NoSQL-løsninger som Azure Cosmos DB centrale roller, men de opfylder forskellige behov og byder på unikke muligheder.
Ved brug af traditionelle relationelle databaser håndteres data ofte via SQL og ADO.NET, hvor man kan hente data gennem simple forespørgsler, som i eksemplet med Dapper – et letvægts ORM-værktøj, der effektivt binder SQL-resultater til objekter i C#. I dette eksempel filtreres leverandører efter land, hvilket demonstrerer en enkel, men effektiv måde at hente data på med minimal overhead og høj hastighed. Dapper egner sig derfor særligt godt til situationer, hvor performance og lav kompleksitet er i fokus.
Når man bevæger sig over i NoSQL-domænet, som Azure Cosmos DB repræsenterer, skifter fokus mod massiv skalerbarhed og fleksibilitet i datamodelleringen. Cosmos DB tillader, at data kan gemmes i JSON-dokumenter uden fastlagt skema, hvilket muliggør hurtige ændringer og tilpasninger i applikationens datamodel uden at skulle foretage komplekse databasemigrationer. Valget af API i Cosmos DB (Core (SQL), MongoDB, Cassandra, Gremlin) afhænger af det specifikke brugsscenarie – fra traditionelle SQL-lignende forespørgsler til grafdatabehandling.
Ved dokumentmodellen i Cosmos DB bliver det almindeligt at indlejre relateret data direkte i dokumenterne, hvilket reducerer antallet af forespørgsler og forbedrer læseperformance. Denne denormalisering er gavnlig, når relationerne er begrænsede (one-to-one eller one-to-few) og opdateringer til de indlejrede data er sjældne. Omvendt bør data, der opdateres ofte eller som har mange relationer, opbevares separat for at undgå inkonsistens og tunge opdateringsoperationer. Denne tilgang kræver en bevidst balancegang mellem læse- og skriveeffektivitet samt omkostninger til datalagring og throughput.
Et vigtigt aspekt i håndtering af både relationelle og NoSQL-databaser er forståelsen af, hvordan datamodellen påvirker applikationens performance og vedligeholdelse. Denormalisering kan give væsentligt hurtigere læseoperationer, men øger kompleksiteten ved opdateringer. Derfor er det essentielt at analysere adgangsmønstre og databehov nøje, inden man vælger den rette strategi.
Derudover er integrationen mellem forskellige datakilder og teknologier ofte nødvendig i virkelige projekter. Her kan værktøjer som Dapper spille en rolle i effektivt at hente og manipulere data fra relationelle databaser, mens Cosmos DB kan supplere med fleksibel og skalerbar NoSQL-lagring. Denne kombination giver udviklere mulighed for at udnytte styrkerne ved begge teknologier.
Det er også væsentligt at forstå konsekvenserne ved valg af API i Cosmos DB, især da forskellige API’er understøtter forskellige klientværktøjer og protokoller, hvilket kan påvirke udviklingstid, migreringsindsats og kompatibilitet med eksisterende systemer. At vælge Core (SQL) API som standard sikrer bred funktionalitet og nem adgang til SQL-lignende forespørgsler på JSON-data, hvilket ofte er det bedste udgangspunkt for nye projekter.
Endelig bør læseren have fokus på, at databaseteknologier konstant udvikler sig, og det er derfor nødvendigt løbende at evaluere og tilpasse sine datamodeller og arkitekturer. At forstå både de teoretiske principper og praktiske konsekvenser af forskellige datahåndteringsmetoder er afgørende for at opnå en robust, skalerbar og effektiv løsning.

Deutsch
Francais
Nederlands
Svenska
Norsk
Dansk
Suomi
Espanol
Italiano
Portugues
Magyar
Polski
Cestina
Русский