C# 快速高效率复制对象（表达式树）

来源：本站原创|时间：2020-01-10|栏目：C#教程|点击：次

1、需求

在代码中经常会遇到需要把对象复制一遍，或者把属性名相同的值复制一遍。

比如：

public class Student
 {
  public int Id { get; set; }
  public string Name { get; set; } 
  public int Age { get; set; } 
 }

 public class StudentSecond
 {
  public int Id { get; set; }
  public string Name { get; set; }
  public int Age { get; set; } 
 }

Student s = new Student() { Age = 20, Id = 1, Name = "Emrys" };

我们需要给新的Student赋值

Student ss = new Student { Age = s.Age, Id = s.Id, Name = s.Name };

再或者给另一个类StudentSecond的属性赋值，两个类属性的名称和类型一致。

StudentSecond ss = new StudentSecond { Age = s.Age, Id = s.Id, Name = s.Name };

2、解决办法

当然最原始的办法就是把需要赋值的属性全部手动手写。这样的效率是最高的。但是这样代码的重复率太高，而且代码看起来也不美观，更重要的是浪费时间，如果一个类有几十个属性，那一个一个属性赋值岂不是浪费精力，像这样重复的劳动工作更应该是需要优化的。

2.1、反射

反射应该是很多人用过的方法，就是封装一个类，反射获取属性和设置属性的值。

private static TOut TransReflection<TIn, TOut>(TIn tIn)
  {
   TOut tOut = Activator.CreateInstance<TOut>();
   foreach (var itemOut in tOut.GetType().GetProperties())
   {
    var itemIn = tIn.GetType().GetProperties().Where(i => i.Name == itemOut.Name).FirstOrDefault();
    if (itemIn != null)
    {
     itemOut.SetValue(tOut, itemIn.GetValue(tIn));
    }
   }
   return tOut;
  }

调用：StudentSecond ss= TransReflection<Student, StudentSecond>(s);

调用一百万次耗时：2464毫秒

2.2、序列化

序列化的方式有很多种，有二进制、xml、json等等，今天我们就用Newtonsoft的json进行测试。

调用：

StudentSecond ss= JsonConvert.DeserializeObject<StudentSecond>(JsonConvert.SerializeObject(s));

调用一百万次耗时：2984毫秒

从这可以看出序列化和反射效率差别不大。

3、表达式树

3.1、简介

关于表达式树不了解的可以百度。

也就是说复制对象也可以用表达式树的方式。

  Expression<Func<Student, StudentSecond>> ss = (x) => new StudentSecond { Age = x.Age, Id = x.Id, Name = x.Name };
  var f = ss.Compile();
  StudentSecond studentSecond = f(s);

这样的方式我们可以达到同样的效果。

有人说这样的写法和最原始的复制没有什么区别，代码反而变多了呢，这个只是第一步。

3.2、分析代码

我们用ILSpy反编译下这段表达式代码如下：

ParameterExpression parameterExpression;
 Expression<Func<Student, StudentSecond>> ss = Expression.Lambda<Func<Student, StudentSecond>>(Expression.MemberInit(Expression.New(typeof(StudentSecond)), new MemberBinding[]
 {
  Expression.Bind(methodof(StudentSecond.set_Age(int)), Expression.Property(parameterExpression, methodof(Student.get_Age()))),
  Expression.Bind(methodof(StudentSecond.set_Id(int)), Expression.Property(parameterExpression, methodof(Student.get_Id()))),
  Expression.Bind(methodof(StudentSecond.set_Name(string)), Expression.Property(parameterExpression, methodof(Student.get_Name())))
 }), new ParameterExpression[]
 {
  parameterExpression
 });
 Func<Student, StudentSecond> f = ss.Compile();
 StudentSecond studentSecond = f(s);

那么也就是说我们只要用反射循环所有的属性然后Expression.Bind所有的属性。最后调用Compile()(s)就可以获取正确的StudentSecond。

看到这有的人又要问了，如果用反射的话那岂不是效率很低，和直接用反射或者用序列化没什么区别吗？

当然这个可以解决的，就是我们的表达式树可以缓存。只是第一次用的时候需要反射，以后再用就不需要反射了。

3.3、复制对象通用代码

为了通用性所以其中的Student和StudentSecond分别泛型替换。

private static Dictionary<string, object> _Dic = new Dictionary<string, object>();

  private static TOut TransExp<TIn, TOut>(TIn tIn)
  {
   string key = string.Format("trans_exp_{0}_{1}", typeof(TIn).FullName, typeof(TOut).FullName);
   if (!_Dic.ContainsKey(key))
   {
    ParameterExpression parameterExpression = Expression.Parameter(typeof(TIn), "p");
    List<MemberBinding> memberBindingList = new List<MemberBinding>();

    foreach (var item in typeof(TOut).GetProperties())
    {
     MemberExpression property = Expression.Property(parameterExpression, typeof(TIn).GetProperty(item.Name));
     MemberBinding memberBinding = Expression.Bind(item, property);
     memberBindingList.Add(memberBinding);
    }

    MemberInitExpression memberInitExpression = Expression.MemberInit(Expression.New(typeof(TOut)), memberBindingList.ToArray());
    Expression<Func<TIn, TOut>> lambda = Expression.Lambda<Func<TIn, TOut>>(memberInitExpression, new ParameterExpression[] { parameterExpression });
    Func<TIn, TOut> func = lambda.Compile();
    _Dic[key] = func;
   }
   return ((Func<TIn, TOut>)_Dic[key])(tIn);
  }

调用：StudentSecond ss= TransExp<Student, StudentSecond>(s);

调用一百万次耗时：564毫秒

4、总结

从以上的测试和分析可以很容易得出，用表达式树是可以达到效率与书写方式二者兼备的方法之一，总之比传统的序列化和反射更加优秀。

以上就是本文的全部内容，希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助，同时也希望多多支持我们！

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