背景
在我们的日常开发中,我们会经常使用枚举类型。枚举类型(enum type)是具有一组命名常量的独特的值类型。在以下示例中:
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enum Color { Red, Green, Blue } |
声明一个名为 Color 的枚举类型,该类型具有三个成员:Red、Green 和 Blue。
枚举具体是怎么声明呢?枚举声明用于声明新的枚举类型。枚举声明以关键字 enum 开始,然后定义该枚举类型的名称、可访问性、基础类型和成员。具体格式:
修饰词(new、public、protected、internal、private)enum 枚举类型名:整数类型
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{ enum -member-declarations, enum -member-declaration } |
有时我们只需要显示枚举的值或者枚举值对应名称, 但是在某些场景下,我们可能需要将枚举值显示为不同的字符串。
例: 当前我们有如下枚举Level
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public enum Level { //Bad B = -1, //Normal N = 0, //Good G = 1, //Very Good VG = 2 } |
这个枚举有4个可选值B, N, G, VG。 现在我们希望用Bad, Normal, Good, Very Good作为B, N, G, VG的显示值。
那我们会怎么做呢?通常我们最常想到的就是针对Level枚举类型编写一个扩展方法。
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public static class LevelEnumExtension { public static string ToDescription( this Level level) { switch (level) { case Level.B: return "Bad" ; case Level.G: return "Good" ; case Level.N: return "Normal" ; case Level.VG: return "Very Good" ; default : return "Normal" ; } } } |
以上的代码在我们的项目中很常用。但是这里有2个潜在的问题:
- 我们的项目中可能不止一种枚举类型,所以我们可能就需要为每一种类型都添加一个对应的扩展方法。
- 枚举值和枚举的显示值的代码位置是分离的,如果你查找枚举值对应的显示值,你就要先去找到对应的枚举扩展方法。
那么如何改进这部分代码,从而消除上述2个问题呢,这时候我们就要引入.NET中的文本描述属性类DescriptionAttribute。
使用DescriptionAttribute重构代码
其实.NET中已经提供了一个文本描述属性类DescriptionAttribute, 这个属性类的构造函数可以接收一段文字描述。
下面我们使用DescriptionAttribute来改造Level枚举类型。
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public enum Level { //Bad [Description( "Bad" )] B = -1, //Normal [Description( "Normal" )] N = 0, //Good [Description( "Good" )] G = 1, //Very Good [Description( "Very Good" )] VG = 2 } |
这样我们上面提到的第二个问题就解决了,现在Level枚举类型的枚举值和显示值就都封装在了一起。
那么第一个问题该怎么解决呢?
这里我们可以针对Enum类型添加扩展方法,并使用反射读取当前枚举值所对应的显示值
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public static class EnumExtension { public static string ToDescription( this Enum val) { var type = val.GetType(); var memberInfo = type.GetMember(val.ToString()); var attributes = memberInfo[0].GetCustomAttributes( typeof (DescriptionAttribute), false ); if (attributes == null || attributes.Length != 1) { //如果没有定义描述,就把当前枚举值的对应名称返回 return val.ToString(); } return (attributes.Single() as DescriptionAttribute).Description; } } |
由于Enum类型是所有枚举类型的基类型,所以所有的枚举类型都可以使用这个扩展方法。
总结
本篇博文中,我们讲解了如果如何C#中如何为枚举类型添加描述方法,它不仅可以减少重复代码,还可以让整个枚举类型的内聚性更高。
原文链接:http://www.cnblogs.com/lwqlun/p/10380992.html