2024 年 C# 高效开发：精选实用类库

前言

在平时开发中，好的类库能帮助我们快速实现功能，C#有很多封装好的类库。

本文将介绍一些2024年特别受欢迎的C#类库，并分析各自的优点让我们编程写代码变的更轻松、更快捷。

快来看一看有没有大家常用的类库，欢迎各位小伙伴留言补充。

1、Entity Framework Core

Entity Framework Core 是 Microsoft 推荐的 ORM（对象关系映射）框架，支持多种数据库系统，包括 SQL Server、MySQL 和 PostgreSQL，并提供了丰富的查询、更新和删除操作。另外它还具备延迟加载、变更跟踪等高级功能，使我们能够更加专注于业务逻辑的实现。

优点

ORM 支持：提供了强大的对象关系映射功能，使得数据库操作更加直观和简单。
跨平台：支持多种操作系统，包括Windows、Linux和macOS。
查询功能：支持 LINQ 查询表达式，让复杂的查询语句变得简单。
性能优化：内置的查询优化器和缓存机制，提高了数据库操作的效率。

缺点

学习曲线：对于初学者来说，理解和掌握EF Core可能需要一定的时间。
性能开销：在某些情况下，ORM层可能会引入额外的性能开销。

2、Newtonsoft.Json

Newtonsoft.Json 是 C# 中常用的 JSON 操作类库，提供了丰富的 API 用于序列化和反序列化 JSON 数据。

无论是将对象转换为 JSON 字符串，还是将 JSON 字符串解析为对象，都能轻松处理，并支持自定义行为以满足复杂需求。

优点

灵活性：支持复杂的序列化和反序列化操作，能够处理各种复杂的数据结构。
易用性：API设计简洁，易于理解和使用。
广泛支持：社区支持强大，有大量的文档和教程。

缺点

性能：在处理大型数据集时，性能可能不如一些专门的序列化库。
依赖性：需要额外的依赖，可能会增加项目的复杂性。

3、AutoMapper

AutoMapper是一个对象映射器，它可以将一个一种类型的对象转换为另一种类型的对象。提供了映射规则及操作方法，使我们不用过多配置就可以映射两个类。

优点

自动化映射：自动将一个对象的属性映射到另一个对象，减少手动映射的工作量。
配置灵活：支持自定义映射规则，满足复杂的映射需求。
性能优化：通过缓存映射配置，提高映射性能。

缺点

学习成本：需要理解映射配置和规则，对于新手可能有一定的学习成本。
复杂性：在大型项目中，过多的映射规则可能会增加代码的复杂性。

4、HttpClient

HttpClient 是 .NET 中一个非常重要的类库，用于发送 HTTP 请求和接收 HTTP 响应。它在很多场景下都是不可或缺的，在与 Web 服务进行交互的应用程序中。

优点

简洁的API设计：提供直观且易于使用的API，发送网络请求变得简单。
支持异步操作：它支持异步编程模型，有助于提高应用程序的响应性和可伸缩性。
可复用性：设计为可以跨多个请求重用，有助于减少资源消耗和提高性能。
灵活性：可以自定义请求和响应的处理方式，包括设置超时、添加请求头、处理cookies等。
安全性：支持HTTPS，可以配置SSL/TLS来保护数据传输的安全。

缺点

资源管理：如果不正确地管理，可能会导致资源泄漏，比如未正确释放连接或未调用 Dispose 方法。
默认配置可能不够用：在某些情况下，HttpClient 的默认配置可能不适合所有场景，需要额外配置。
异常处理：需要手动处理各种网络异常和错误响应，这可能会增加代码的复杂性。
性能考虑：虽然设计为可复用，但如果不正确使用（如频繁创建和销毁实例），可能会影响性能。
依赖网络环境：网络请求受网络环境影响较大，网络不稳定时可能导致请求失败或延迟。
安全性配置：在某些情况下，需要手动配置SSL/TLS证书，这可能会增加配置的复杂性。

5、Serilog

Serilog 是一个灵活的日志库，广泛应用于 C# 应用程序中。它提供简洁的 API，用于记录日志信息，并支持多种输出目标，如控制台、文件和网络服务。还可以自定义日志级别和格式，以便更好地满足不同的日志记录需求。

优点

结构化日志：支持结构化日志记录，便于日志分析。
性能：高效的日志处理机制，对应用程序性能影响小。
可扩展性：支持多种日志输出目标和格式。

缺点

配置复杂性：配置可能较为复杂，尤其是对于初学者。
学习成本：需要一定的时间来学习如何充分利用其功能。

6、Hangfire

Hangfire 是一个强大的 .NET 库，用于处理后台作业和计划任务。它提供一套简洁的 API，我们可以轻松地在应用程序中安排长期运行的任务或定时执行的操作。

支持多种存储选项，包括 SQL 数据库和 Redis，并且能够实时追踪作业的状态，确保任务执行的可靠性和透明度。

优点

背景任务：支持在后台执行任务，包括定时任务和重复任务。
监控：提供可视化的仪表板来监控任务状态。
可靠性：支持任务持久化，确保任务的可靠性。

缺点

性能：在处理大量任务时，可能会对性能产生影响。
配置复杂性：需要一定的配置来设置任务存储和处理。

7、xUnit

xUnit 是一个流行的 C# 单元测试框架，具有强大的断言库和灵活的测试组织方式。

使用 xUnit，我们可以编写可重复、可维护的测试代码，确保软件质量。它还支持参数化测试和数据驱动测试，使测试过程更加高效和灵活。

优点

强大的断言库：提供丰富的断言方法，简化测试代码编写。
灵活的测试组织：支持多种测试结构，便于管理和维护测试代码。
参数化测试：支持使用不同数据集运行相同测试，提高测试效率。
数据驱动测试：可以将测试数据与测试逻辑分离，增强测试的灵活性。
实时反馈：测试执行时提供实时结果反馈，便于快速定位问题。

缺点

学习曲线：对于初次使用者，xUnit 的一些高级特性可能需要时间去掌握。
配置复杂性：尽管功能强大，但配置和集成环境可能相对复杂。

8、OxyPlot

OxyPlot 是一个用于数据可视化的类库，支持多种图表类型，包括折线图、柱状图和饼图等，并具有高度可定制化的特点。

支持跨平台开发，适用于 Windows、macOS 和 Linux，并且可以与多种 C# UI 框架（如 Windows Forms 和 WPF）无缝集成。

通过使用 OxyPlot可以轻松实现数据可视化功能，帮助用户更好地理解和分析数据。

优点

丰富的图表类型：支持多种图表类型，如折线图、柱状图、饼图等。
高度可定制化：用户可以根据需求定制图表样式和布局。
跨平台支持：适用于 Windows、macOS 和 Linux 等操作系统。
UI 框架兼容性：可以与多种 C# UI 框架（如 Windows Forms 和 WPF）无缝集成。
易于集成：提供简单易用的 API，方便快速实现数据可视化功能。

缺点

性能问题：在处理大量数据时，图表渲染性能可能下降。
配置复杂度：高度的定制化可能导致配置过程较为复杂。

9、Task Parallel Library (TPL)

Task Parallel Library (TPL) 是 C# 中用于异步编程的类库，提供了一组丰富的 API，用于实现并行和异步操作。

通过使用 TPL 可以轻松编写高性能、响应迅速的异步应用程序。TPL 支持任务调度、取消和异常处理等功能，并且可以与其他异步编程模型（如 async/await）无缝集成。

优点

丰富的 API：提供广泛的 API，支持复杂的并行和异步操作。
任务调度：支持任务的优先级调度和资源管理。
取消机制：可以优雅地取消长时间运行的任务。
异常处理：提供了强大的异常处理机制，便于捕捉和处理异步操作中的错误。
无缝集成：可以与 async/await 等其他异步编程模型无缝结合，提高开发效率。

缺点

学习曲线：对于新手而言，理解和使用 TPL 的高级功能可能需要一定的学习成本。
调试难度：并行和异步编程可能增加调试的复杂性。
资源管理：不当的任务管理可能导致资源过度消耗或泄漏。

10、Elasticsearch.NET 和 NEST

Elasticsearch.NET和NEST是Elasticsearch的官方.NET客户端库。

Elasticsearch是一个基于Lucene构建的分布式、RESTful搜索引擎，提供实时全文搜索、分析、监控等功能。

NEST作为Elasticsearch的.NET客户端，提供简洁的API接口，方便我们与Elasticsearch集群进行交互，实现高效的数据索引、搜索和分析。

它支持全文搜索、结构化搜索和分析，并提供一个分布式的实时分析搜索引擎。可以轻松地与.NET应用程序集成，通过官方提供的Elasticsearch .NET客户端。

优点

高性能：具有快速的搜索和分析能力，能够处理大规模的数据。
可扩展性：可以轻松地扩展到多个节点，以处理大量的数据和请求。
实时性：能够实时地索引和搜索数据，使得用户可以快速获取最新的信息。

缺点

学习成本高：对于初学者来说，学习Elasticsearch的使用和配置可能需要一定的时间和精力。
硬件要求高：需要较高的硬件配置来保证系统的性能和稳定性。
数据安全性：在数据安全性方面相对较弱，需要额外的配置和控制来保护数据的安全。

总结

本文挑选了在C#中常用高效的实用类库，包括了数据访问、JSON操作类、网络编程、单元测试、异步编程、搜索组件、日志记录到图表绘制等多个方面。

通过介绍各类库的核心功能、优缺点及应用场景，帮助我们选择最适合类库满足项目的需求，提升开发效率和项目质量。

欢迎小伙伴们留言讨论，有好的框架也可以推荐。

最后

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