因為Linq的查詢功能很強大，所以從數據庫中拿到的數據為了處理方便，我都會轉換成實體集合List<T>。
開始用的是硬編碼的方式，好理解，但通用性極低，下面是控件臺中的代碼：
using System;using System.Collections.Generic;using System.Data;using System.Linq;using System.Text;using System.Threading.Tasks;namespace Demo1{ class Program { static void Main(string[] args) { DataTable dt = Query(); List<Usr> usrs = new List<Usr>(dt.Rows.Count); //硬編碼，效率比較高，但靈活性不夠，如果實體改變了，都需要修改代碼 foreach (DataRow dr in dt.Rows) { Usr usr = new Usr { ID = dr.Field<Int32?>("ID"), Name = dr.Field<String>("Name") }; usrs.Add(usr); } usrs.Clear(); } /// <summary> /// 查詢數據 /// </summary> /// <returns></returns> private static DataTable Query() { DataTable dt = new DataTable(); dt.Columns.Add("ID", typeof(Int32)); dt.Columns.Add("Name", typeof(String)); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { dt.Rows.Add(new Object[] { i, Guid.NewGuid().ToString() }); } return dt; } } class Usr { public Int32? ID { get; set; } public String Name { get; set; } }}后來用反射來做這，對實體的屬性用反射去賦值，這樣就可以對所有的實體通用，且增加屬性后不用修改代碼。
程序如下：
static class EntityConvert { /// <summary> /// DataTable轉為List<T> /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="dt"></param> /// <returns></returns> public static List<T> ToList<T>(this DataTable dt) where T : class, new() { List<T> colletion = new List<T>(); PropertyInfo[] pInfos = typeof(T).GetProperties(); foreach (DataRow dr in dt.Rows) { T t = new T(); foreach (PropertyInfo pInfo in pInfos) { if (!pInfo.CanWrite) continue; pInfo.SetValue(t, dr[pInfo.Name]); } colletion.Add(t); } return colletion; } }增加一個擴展方法，程序更加通用。但效率不怎么樣，100萬行數據【只有兩列】，轉換需要2秒
后來想到用委托去做 委托原型如下
Func<DataRow, Usr> func = dr => new Usr { ID = dr.Field<Int32?>("ID"), Name = dr.Field<String>("Name") };代碼如下：
static void Main(string[] args) { DataTable dt = Query(); Func<DataRow, Usr> func = dr => new Usr { ID = dr.Field<Int32?>("ID"), Name = dr.Field<String>("Name") }; List<Usr> usrs = new List<Usr>(dt.Rows.Count); Stopwatch sw = Stopwatch.StartNew(); foreach (DataRow dr in dt.Rows) { Usr usr = func(dr); usrs.Add(usr); } sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds); usrs.Clear(); Console.ReadKey(); }速度確實快了很多，我電腦測試了一下，需要 0.4秒。但問題又來了，這個只能用于Usr這個類，得想辦法把這個類抽象成泛型T，既有委托的高效，又有泛型的通用。
問題就在動態地產生上面的委托了，經過一下午的折騰終于折騰出來了動態產生委托的方法。主要用到了動態Lambda表達式
public static class EntityConverter { /// <summary> /// DataTable生成實體 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="dataTable"></param> /// <returns></returns> public static List<T> ToList<T>(this DataTable dataTable) where T : class, new() { if (dataTable == null || dataTable.Rows.Count <= 0) throw new ArgumentNullException("dataTable", "當前對象為null無法生成表達式樹"); Func<DataRow, T> func = dataTable.Rows[0].ToExpression<T>(); List<T> collection = new List<T>(dataTable.Rows.Count); foreach (DataRow dr in dataTable.Rows) { collection.Add(func(dr)); } return collection; } /// <summary> /// 生成表達式 /// </summary> /// <typeparam name="T"></typeparam> /// <param name="dataRow"></param> /// <returns></returns> public static Func<DataRow, T> ToExpression<T>(this DataRow dataRow) where T : class, new() { if (dataRow == null) throw new ArgumentNullException("dataRow", "當前對象為null 無法轉換成實體"); ParameterExpression paramter = Expression.Parameter(typeof(DataRow), "dr"); List<MemberBinding> binds = new List<MemberBinding>(); for (int i = 0; i < dataRow.ItemArray.Length; i++) { String colName = dataRow.Table.Columns[i].ColumnName; PropertyInfo pInfo = typeof(T).GetProperty(colName); if (pInfo == null) continue; MethodInfo mInfo = typeof(DataRowExtensions).GetMethod("Field", new Type[] { typeof(DataRow), typeof(String) }).MakeGenericMethod(pInfo.PropertyType); MethodCallExpression call = Expression.Call(mInfo, paramter, Expression.Constant(colName, typeof(String))); MemberAssignment bind = Expression.Bind(pInfo, call); binds.Add(bind); } MemberInitExpression init = Expression.MemberInit(Expression.New(typeof(T)), binds.ToArray()); return Expression.Lambda<Func<DataRow, T>>(init, paramter).Compile(); } }經過測試，用這個方法在同樣的條件下轉換實體需要 0.47秒。除了第一次用反射生成Lambda表達式外，后續的轉換直接用的表達式。
以上所述是小編給大家介紹的C#中DataTable 轉實體實例詳解，希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對武林網網站的支持！
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