c＃.net and the Future：新しいテクノロジーへの適応

c＃および.netは、継続的な更新と最適化を通じて、新興技術のニーズに適合しています。 1）C＃9.0および.NET 5は、レコードタイプとパフォーマンスの最適化を導入します。 2）.NETコアは、クラウドネイティブおよびコンテナ化されたサポートを強化します。 3）ASP.NETコアは、最新のWebテクノロジーと統合されています。 4）ML.NETは、機械学習と人工知能をサポートしています。 5）非同期プログラミングとベストプラクティスはパフォーマンスを改善します。

導入

絶えず変化するテクノロジーの世界では、C＃と.NETのエコシステムは、開発者にとって不可欠なツールになりました。それらはマイクロソフトの誇りであるだけでなく、グローバルな開発者コミュニティの強力なサポートでもあります。この記事を通して、C＃と.NETが新興技術の波にどのように適応し、将来の開発に備えることができるかを探ります。あなたが初心者であろうと経験豊富な開発者であろうと、この記事を読んだ後、将来のテクノロジーにおけるC＃と.NETの役割をより深く理解することができます。

基本的な知識のレビュー

C＃は、Microsoftによって開発された最新のオブジェクト指向プログラミング言語であり、.NETフレームワークの一部として開発されています。 Cの力とJavaの単純さを組み合わせて、開発者の生産性を向上させます。 .NETは、Microsoftがローンチした開発プラットフォームで、さまざまなプログラミング言語とライブラリをサポートし、開発者がデスクトップアプリケーションからWebサービス、そしてモバイルアプリケーションまで、さまざまなタイプのアプリケーションを作成するのに役立ちます。

C＃と.NETは、過去数年にわたって複数の更新と改善を受け、機能とパフォーマンスを向上させました。これらの基本を理解することは、それらが新しいテクノロジーにどのように適応するかを探るために不可欠です。

コアコンセプトまたは関数分析

C＃と.NETの進化

C＃と.NETの進化は、常にMicrosoftの焦点でした。テクノロジーが発展し続けるにつれて、彼らはまた、新しいニーズと傾向に常に適応しています。 C＃9.0と.NET 5のリリースは、重要なマイルストーンをマークし、レコードタイプ、パターンマッチングエンハンスメント、パフォーマンスの最適化などの多くの新機能と改善を導入します。

// c＃9.0の公的記録者のレコードタイプの例（string firstName、string lastName）;
<p>パブリッククラスプログラム
{
public static void main（）
{
var person = new Person（ "John"、 "doe"）;
console.writeline（person）; // output：person {firstName = john、lastName = doe}
}
}</p>

レコードタイプは、不変のデータの作成と使用を簡素化します。これは、最新のプログラミングでますます重要になっています。このようにして、C＃と.NETは、彼らの鋭い洞察と新しいテクノロジーの傾向に対する迅速な対応を示しています。

クラウドネイティブとコンテナ化

クラウドコンピューティングとコンテナ化テクノロジーの台頭は、C＃と.NETに大きな影響を与えました。 Microsoftは、Azure Cloud Platformと最適化された.NETを起動し、クラウド環境により適応しました。 .NET Coreのリリースは、クロスプラットフォームとコンテナ化の.NETの機能をさらに強化します。

// mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:5.0からのdockerfileを使用した.netコアアプリケーションのビルド
workdir /app
<h1 id="csprojをコピーし-依存関係を復元します">csprojをコピーし、依存関係を復元します</h1><p>コピー *.csproj ./
dotnet復元を実行します</p><h1 id="プロジェクトファイルをコピーしてリリースします">プロジェクトファイルをコピーしてリリースします</h1><p>コピー 。 ./
dotnet publish -c release -o outを実行します</p><h1 id="ランタイム画像を作成します">ランタイム画像を作成します</h1><p>mcr.microsoft.com/dotnet/aspnet:5.0からランタイムとして
workdir /app
コピー -  from = build/app/out ./
EntryPoint ["dotnet"、 "myapp.dll"]]</p>

このようにして、開発者は.NETアプリケーションをコンテナに簡単に展開して、より大きな携帯性とスケーラビリティを提供できます。ただし、コンテナ化は、画像サイズの最適化やスタートアップ時間の最適化など、いくつかの課題をもたらします。これは、開発者が実際に注意を払う必要があります。

使用の例

最新のWebテクノロジーとの統合

C＃と.NETは、現代のWeb開発において重要な役割を果たしています。 ASP.NETコアを使用すると、開発者は高性能Webアプリケーションを作成し、React、Angular、Vue.JSなどのフロントエンドフレームワークとシームレスに統合できます。

// microsoft.aspnetcore.builderを使用したReactを使用したASP.NETコア統合の例;
microsoft.aspnetcore.hostingを使用します。
Microsoft.extensions.dependencyInjectionを使用します。
microsoft.extensions.hostingを使用しています。
<p>パブリッククラスのスタートアップ
{
public void configureServices（iserviceCollection Services）
{
services.adddcontrollerswithviews（）;
services.addspastaticFiles（configuration => configuration.rootpath = "clientApp/build"）;
}</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> public void configure（iapplicationbuilderアプリ、iwebhostenvironment env）
{
    if（env.isdevelopment（））
    {
        app.usedeveloperexceptionpage（）;
    }
    それ以外
    {
        app.useexceptionhandler（ "/error"）;
        app.usehsts（）;
    }

    app.usestaticfiles（）;
    app.usespastaticfiles（）;

    app.userouting（）;
    app.useendpoints（endpoints =>
    {
        endpoints.mapcontrollerroute（
            名前：「デフォルト」、
            パターン： "{controller}/{action = index}/{id？}"）;
    }）;

    app.usespa（spa =>
    {
        spa.options.sourcepath = "clientApp";

        if（env.isdevelopment（））
        {
            SPA.USEREACTDEVELOPTMERSERVER（npmscript： "start"）;
        }
    }）;
}

}

この統合により、開発効率が向上するだけでなく、C＃と.NETが最新のWeb開発で競争力を維持することもできます。ただし、開発者は、フロントエンド分離によって引き起こされる複雑さとデバッグの難しさに注意を払う必要があります。

機械学習と人工知能

機械学習と人工知能テクノロジーの人気により、C＃と.NETもこの点で努力し始めました。 Microsoftは、機械学習用のオープンソースフレームワークであるML.NETを立ち上げ、開発者がC＃と.NETを使用して機械学習モデルをトレーニングおよび展開できるようにしました。

// Microsoft.mlを使用したML.NETを使用したセンチメント分析の例。
Microsoft.ml.dataを使用しています。
<p>パブリッククラスのセンチメントダタ
{
[LoadColumn（0）]
public string sentimenttext;</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'> [LoadColumn（1）]
パブリックブールセンチメント;

}

パブリッククラスの感情予測 { [columnName（ "PredictEdLabel"）] パブリックブール予測{get;セット; }

パブリックフロートスコア{get;セット; }

}

クラスプログラム { static void main（string [] args） { mlcontext mlcontext = new mlcontext（）;

 //データvar data = mlcontext.data.loadfromtextfile <sentimentdata>（ "sentiment_data.tsv"、hasheader：true）;

    //モデルのビルドとトレーニングvar pipeline = mlcontext.transforms.text.featurizetext（ "feature"、nameof（sentimentdata.sentimenttext））））
        .append（mlcontext.binaryclassification.trainers.sdcalogististrecression（））;

    var model = pipeline.fit（data）;

    // Prediction var PredictionEngine = mlcontext.model.createpredictionEngine <sentimentData、sentimentprediction>（model）;
    var samplestatement = new sentimentdata {sentimenttext = "これは素晴らしい映画です！" };
    var Prediction = pretictionEngine.Predict（samplestatement）;

    console.writeLine（$ "sentiment：{（convert.toboolean（prediction.prediction）？" positive "：" negatiたち "）}"）;
}

}

ML.NETを使用すると、開発者は機械学習タスクにC＃と.NETを活用できます。ただし、機械学習モデルのトレーニングと最適化には、大量のデータとコンピューティングリソースが必要であり、開発者に新たな課題をもたらします。

パフォーマンスの最適化とベストプラクティス

実際のアプリケーションでは、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスがC＃と.NETの開発に不可欠です。非同期プログラミング、並列処理、メモリ管理などのテクノロジーを使用することにより、開発者はアプリケーションのパフォーマンスを大幅に改善できます。

//システムを使用した非同期プログラミングの例。
System.threading.tasksを使用しています。
<p>クラスプログラム
{
静的非同期タスクMain（String [] args）
{
console.writeline（ "startim ..."）;
doworkasync（）;
console.writeline（ "finite or"）;
}</p><pre class='brush:php;toolbar:false;'>静的非同期タスクdoworkasync（）
{
    await task.delay（1000）; //時間のかかる操作console.writeline（ "作業完了"）をシミュレート;
}

}

非同期プログラミングはアプリケーションの応答性とスループットを改善できますが、開発者は非同期コードの複雑さとデバッグの難しさにも注意を払う必要があります。さらに、開発者はコードの読みやすさとメンテナンスに注意を払い、コードの品質とスケーラビリティを確保するために、確固たる原則と設計パターンに従う必要があります。

一般に、C＃と.NETは、新しいテクノロジーに絶えず適応する過程で、強い活力と柔軟性を実証しています。継続的な革新と最適化を通じて、彼らは将来の技術開発において重要な役割を果たし続けます。

以上がc＃.net and the Future：新しいテクノロジーへの適応の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。