C#面:ASP.NET Core ⽐ ASP.NET 更具优势的地⽅是什么?

news/2024/7/8 9:17:33 标签: c#, asp.net, 开发语言, .net

ASP.NET Core相对于 ASP.NET 具有以下几个优势:

  1. 跨平台支持:ASP.NET Core是跨平台的,可以在Windows、Linux和macOS等多个操作系统上运行。这使得开发人员可以选择更适合他们的操作系统来进行开发和部署。
  2. 更轻量级:ASP.NET Core是一个轻量级的框架,它具有更小的内存占用和更快的启动时间。这使得应用程序可以更高效地运行,并且可以更好地适应云环境和容器化部署。
  3. 更高性能:ASP.NET Core通过采用新的请求处理管道和中间件机制,以及对异步编程的更好支持,提供了更高的性能。它还引入了新的HTTP请求处理器Kestrel,可以处理大量并发请求。
  4. 更好的模块化和可测试性:ASP.NET Core采用了依赖注入(DI)容器作为默认的服务提供机制,使得应用程序的组件可以更好地解耦和测试。这使得开发人员可以更容易地编写可测试的代码,并且可以更方便地替换或扩展应用程序的各个部分。
  5. 支持现代Web开发:ASP.NET Core提供了对现代Web开发技术的全面支持,包括支持MVC模式、Web API、实时通信、单页应用程序(SPA)等。它还集成了Entity Framework Core,使得数据库访问更加方便。
  6. 更好的安全性:ASP.NET Core提供了更强大的安全性功能,包括对身份验证和授权的全面支持,以及对常见的Web安全漏洞的防护措施。它还引入了ASP.NET Core Identity,用于管理用户身份和角色。

总的来说,ASP.NET Core是一个现代化、跨平台、高性能、可扩展和可测试的Web开发框架,适用于构建各种类型的Web应用程序和服务。


http://www.niftyadmin.cn/n/5536951.html

相关文章

记一次 .NET某网络边缘计算系统 卡死分析

一:背景 1. 讲故事 早就听说过有什么 网络边缘计算,这次还真给遇到了,有点意思,问了下 chatgpt 这是干嘛的 ? 网络边缘计算是一种计算模型,它将计算能力和数据存储位置从传统的集中式数据中心向网络边缘的用户设备、…

Qt涂鸦板

Qt版本&#xff1a;Qt6 具体代码&#xff1a; 头文件 dialog.h #ifndef DIALOG_H #define DIALOG_H#include <QDialog>QT_BEGIN_NAMESPACE namespace Ui { class Dialog; } QT_END_NAMESPACEclass Dialog : public QDialog {Q_OBJECTpublic:Dialog(QWidget *parent n…

2018.06.28 -------2024.0628 java 开发工作六年,今天离职了!!总结

前言&#xff1a; 今天从开始有对自己的知识体系做一个完整的回顾&#xff01; 干了六、7 年 软件开发&#xff0c;可以说 所有的项目涉略过吧&#xff0c; 政治、医疗、教育、农业、工业这些方向我都做过软件。可以说非常的杂&#xff0c;展开来说就是 从政府网站、医院转诊、…

Mongodb地理信息数据查询

在MongoDB中&#xff0c;可以使用地理空间查询来查找特定的地理位置信息。以下是一个使用MongoDB的地理空间查询的例子&#xff0c;假设我们有一个名为places的集合&#xff0c;它包含有关地点的信息&#xff0c;并且每个文档都有一个location字段&#xff0c;该字段包含一个地…

四.iOS核心动画 - 图层的视觉效果

引言 在前几篇博客中我们讨论了图层的frame,bounds,position以及让图层加载图片。但是图层事实上不仅可以显示图片&#xff0c;或者规则的矩形块&#xff0c;它还有一系列内建的特性来创建美丽优雅的页面元素。在这篇博客中我们就来探索一下CALayer的视觉效果。 视觉效果 图…

谷歌正在试行人脸识别办公室安全系统

内容提要&#xff1a; &#x1f9ff;据美国消费者新闻与商业频道 CNBC 获悉&#xff0c;谷歌正在为其企业园区安全测试面部追踪技术。 &#x1f9ff;测试最初在华盛顿州柯克兰的一间办公室进行。 &#x1f9ff;一份内部文件称&#xff0c;谷歌的安全和弹性服务 (GSRS) 团队将…

毫米波雷达深度学习技术-1.7训练一个神经网络

1.7 训练一个神经网络 对于训练神经网络&#xff0c;有两个步骤&#xff0c;即前向传递和误差反向传播。 1.7.1 前向传播和反向传播 在前向传递中&#xff0c;输入被馈送到模型并与权重向量相乘&#xff0c;并为每一层添加偏差以计算模型的输出。密集层或全连接层第l层的输入、…

模拟任务积压

这个demo没有实质意义&#xff0c;只是简单模拟一下任务积压的场景。 private static final ExecutorService PRODUCER Executors.newFixedThreadPool(1);private static final ThreadPoolExecutor CONSUMER new ThreadPoolExecutor(3, 3, 0L, TimeUnit.MILLISECONDS, new Li…