目录
关于 C# Type 类
GetField 方法应用
应用举例
心理CT设计题
类设计
DPCT类实现代码
小结
关于 C# Type 类
Type表示类型声明:类类型、接口类型、数组类型、值类型、枚举类型、类型参数、泛型类型定义,以及开放或封闭构造的泛型类型。调用 this.GetType() 方法得到Type对象,可获取成员信息,如方法名、变量名。更多学习请参照以下链接:
Type 类 (System) | Microsoft Learn
本文以数据采集应用实例介绍 Type.GetField 方法的实际应用。
GetField 方法应用
GetField 是获取当前 Type 的特定方法,我们在这里介绍 GetField(String, BindingFlags) 即使用指定的绑定约束搜索指定的字段变量。
其中 string name 表示要搜索的方法名称,System.Reflection.BindingFlags 枚举可见下表:
序号 | 筛选器标志 | 说明 |
---|---|---|
1 | BindingFlags.Instance 或 BindingFlags.Static | 必须指定实例或静态方可有效返回 |
2 | BindingFlags.Public | 搜索当前 Type 中包含的公共方法 |
3 | BindingFlags.NonPublic | 搜索当前 Type 中包含的非公共方法 、私有方法、内部方法和保护方法 |
4 | BindingFlags.FlattenHierarchy | 在层次结构中的包括 public 和 protected 静态成员; private 继承类中的静态成员不包括在层次结构中 |
5 | BindingFlags.IgnoreCase | 忽略方法name的大小写进行搜索 |
6 | BindingFlags.DeclaredOnly | 如果只搜索 Type 声明的方法,则搜索只是继承的方法 |
应用举例
心理CT设计题
假设我们有一组心理测评题目,共计10题,每题有 A、B、C、D、E、F 共计六个单选项,分六个维度进行计分,各初始维度得分均为0,如果符合条件则+1分,该维度如下表:
序号 | 变量名 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
1 | 轻躁狂 | int | 其特征包括:气质昂扬,爱说、精力充沛、易怒、思维奔逸、抑郁气短等。 初始值为0 |
2 | 妄想狂 | int | 为了区分那些被判断为具有关系妄想、被害妄想、夸大自我概念、猜疑心、过度地敏感、意见和态度生硬等偏执性人格而制定。初始值为0 |
3 | 抑郁 | int | 抑郁的特征是缺乏干劲,对未来没有希望,一般对自己的生活状况极其不满。 初始值为0 |
4 | 癔病 | int | 癔病的特征是心因性的不随意肌体机能丧失和机能障碍。 初始值为0 |
5 | 疑病 | int | 其特征是对自己的身体健康的一种过度的关心,担心自己有病或不健康。初始值为0 |
6 | 精神分裂 | int | 其特征包括:思维、感情和行为混乱。初始值为0 |
初始化代码如下:
int 轻躁狂=0;int 妄想狂=0;int 抑郁=0;int 癔病=0;int 疑病=0;int 精神分裂=0;
基本的设计如下,通过被测试者对题目的理解,回答其中的选项(单选),则采集后的数据拼接为10个字母组合,如下:
string key1="BACCEDFABCD";
其中 key1 字符串即为被测试者的答案。
建立代码对应维度的字典变量 Dictionary<string, string> descript = new Dictionary<string, string>() ,如下代码:
descript.Add("A", "轻躁狂"); descript.Add("B", "妄想狂"); descript.Add("C", "抑郁"); descript.Add("D", "癔病"); descript.Add("E", "疑病"); descript.Add("F", "精神分裂");
建立 Dictionary<string, int> dpct = new Dictionary<string, int>(); 字典变量,用于存储模型的运算值(每一题均不同),如下代码:
dpct.Add("A1", 1); dpct.Add("B1", 1); dpct.Add("C1", 1); dpct.Add("D1", 1); dpct.Add("E1", 1); dpct.Add("F1", 1); dpct.Add("A2", 0); dpct.Add("B2", 0); dpct.Add("C2", 0); dpct.Add("D2", 0); dpct.Add("E2", 0); dpct.Add("F2", 0); dpct.Add("A3", 0); dpct.Add("B3", 1); dpct.Add("C3", 0); dpct.Add("D3", 0); dpct.Add("E3", 0); dpct.Add("F3", 1); dpct.Add("A4", 1); dpct.Add("B4", 0); dpct.Add("C4", 0); dpct.Add("D4", 0); dpct.Add("E4", 1); dpct.Add("F4", 0); dpct.Add("A5", 0); dpct.Add("B5", 1); dpct.Add("C5", 0); dpct.Add("D5", 1); dpct.Add("E5", 1); dpct.Add("F5", 1); dpct.Add("A6", 1); dpct.Add("B6", 1); dpct.Add("C6", 1); dpct.Add("D6", 0); dpct.Add("E6", 1); dpct.Add("F6", 0); dpct.Add("A7", 0); dpct.Add("B7", 0); dpct.Add("C7", 0); dpct.Add("D7", 0); dpct.Add("E7", 1); dpct.Add("F7", 0); dpct.Add("A8", 0); dpct.Add("B8", 1); dpct.Add("C8", 0); dpct.Add("D8", 0); dpct.Add("E8", 0); dpct.Add("F8", 0); dpct.Add("A9", 1); dpct.Add("B9", 1); dpct.Add("C9", 0); dpct.Add("D9", 1); dpct.Add("E9", 1); dpct.Add("F9", 1); dpct.Add("A10", 1); dpct.Add("B10", 1); dpct.Add("C10", 1); dpct.Add("D10", 0); dpct.Add("E10", 1); dpct.Add("F10", 1);
类设计
创建一个 DPCT 类用于计算各维度的得分情况,该类设计如下:
序号 | 成员 | 类型 | 说明 |
---|---|---|---|
1 | int 轻躁狂=0; int 妄想狂=0; int 抑郁=0; int 癔病=0; int 疑病=0; int 精神分裂=0; | 属性 | 6维度初始值,均为0; |
2 | Dictionary<string, string> descript = new Dictionary<string, string>() | 属性 | 用于选项代码与唯度对应的字典 |
3 | Dictionary<string, int> dpct = new Dictionary<string, int>(); | 属性 | 存储每题答案对应的计算得分 |
4 | string key1=""; | 方法 | 接收用户的答案组合字符串 |
5 | public string countScrore() | 方法 | 计算各维度变量的得分 |
DPCT类实现代码
完整的DPCT类示例代码如下:
public class DPCT{ int 轻躁狂=0; int 妄想狂=0; int 抑郁=0; int 癔病=0; int 疑病=0; int 精神分裂=0; public string key1 = ""; Dictionary<string, string> descript = new Dictionary<string, string>(); Dictionary<string, int> dpct = new Dictionary<string, int>(); public DPCT() { descript.Add("A", "轻躁狂"); descript.Add("B", "妄想狂"); descript.Add("C", "抑郁"); descript.Add("D", "癔病"); descript.Add("E", "疑病"); descript.Add("F", "精神分裂"); dpct.Add("A1", 1); dpct.Add("B1", 1); dpct.Add("C1", 1); dpct.Add("D1", 1); dpct.Add("E1", 1); dpct.Add("F1", 1); dpct.Add("A2", 0); dpct.Add("B2", 0); dpct.Add("C2", 0); dpct.Add("D2", 0); dpct.Add("E2", 0); dpct.Add("F2", 0); dpct.Add("A3", 0); dpct.Add("B3", 1); dpct.Add("C3", 0); dpct.Add("D3", 0); dpct.Add("E3", 0); dpct.Add("F3", 1); dpct.Add("A4", 1); dpct.Add("B4", 0); dpct.Add("C4", 0); dpct.Add("D4", 0); dpct.Add("E4", 1); dpct.Add("F4", 0); dpct.Add("A5", 0); dpct.Add("B5", 1); dpct.Add("C5", 0); dpct.Add("D5", 1); dpct.Add("E5", 1); dpct.Add("F5", 1); dpct.Add("A6", 1); dpct.Add("B6", 1); dpct.Add("C6", 1); dpct.Add("D6", 0); dpct.Add("E6", 1); dpct.Add("F6", 0); dpct.Add("A7", 0); dpct.Add("B7", 0); dpct.Add("C7", 0); dpct.Add("D7", 0); dpct.Add("E7", 1); dpct.Add("F7", 0); dpct.Add("A8", 0); dpct.Add("B8", 1); dpct.Add("C8", 0); dpct.Add("D8", 0); dpct.Add("E8", 0); dpct.Add("F8", 0); dpct.Add("A9", 1); dpct.Add("B9", 1); dpct.Add("C9", 0); dpct.Add("D9", 1); dpct.Add("E9", 1); dpct.Add("F9", 1); dpct.Add("A10", 1); dpct.Add("B10", 1); dpct.Add("C10", 1); dpct.Add("D10", 0); dpct.Add("E10", 1); dpct.Add("F10", 1); } public string countScrore() { for (int i = 0; i < key1.Length; i++) { string anwser = key1.Substring(i, 1); string varname = descript[anwser]; FieldInfo fi=this.GetType().GetField(varname, BindingFlags.NonPublic| BindingFlags.Instance); fi.SetValue(this, (int)fi.GetValue(this) + dpct[anwser+(i+1).ToString()]); } }}
countScore 核心方法取出每一个答案选项字母,根据代码与维度对应关系,取出要计算值的变量名称字符串,然后通过GetField方法查找到变量,并根据模型添加分值。
其基本设计如下图所示:
调用 GetField 方法 得到 FieldInfo 对象,然后 FieldInfo 对象再执行 SetValue 和 GetValue 方法执行增加值操作。
小结
GetField 方法的更多详情介绍,可参考如下链接:
https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/api/system.type.getfield?view=net-8.0
类代码在这里仅做为 GetField 方法实例讲解参考,不做为实际的测评数据和测评效果。
感谢您的阅读,希望本文能够对您有所帮助。