我最近正在使用一个DateTime对象,并写了这样的东西:

DateTime dt = DateTime.Now;
dt.AddDays(1);
return dt; // still today's date! WTF?

AddDays()的智能感知文档说它在日期后添加了一天,但它并没有这样做——它实际上返回了一个添加了一天的日期,所以你必须这样写:

DateTime dt = DateTime.Now;
dt = dt.AddDays(1);
return dt; // tomorrow's date

这个问题以前已经困扰过我很多次了,所以我认为将最糟糕的c#陷阱分类会很有用。


当前回答

也许不是真的抓住你,因为行为写得很清楚在MSDN中,但已经打破了我的脖子,因为我发现它相当反直觉:

Image image = System.Drawing.Image.FromFile("nice.pic");

这家伙留下了“不错”。图片“文件锁定,直到图像被处置。在我面对它的时候,我认为它会很好地加载图标,并没有意识到(一开始),我最终有几十个打开和锁定的文件!Image一直跟踪它从哪里加载文件…

如何解决这个问题?我以为只用一行就行了。我期望FromFile()有一个额外的参数,但没有,所以我写了这个…

using (Stream fs = new FileStream("nice.pic", FileMode.Open, FileAccess.Read))
{
    image = System.Drawing.Image.FromStream(fs);
}

其他回答

LinqToSql批处理速度随着批处理大小的平方而变慢

以下是我探索这个问题的问题(和答案)。

In a nutshell, if you try to build up too many objects in memory before calling DataContext.SubmitChanges(), you start experiencing sluggishness at a geometric rate. I have not confirmed 100% that this is the case, but it appears to me that the call to DataContext.GetChangeSet() causes the data context to perform an equivalence evaluation (.Equals()) on every single combination of 2 items in the change set, probably to make sure it's not double-inserting or causing other concurrency issues. Problem is that if you have very large batches, the number of comparisons increases proportionately with the square of n, i.e. (n^2+n)/2. 1,000 items in memory means over 500,000 comparisons... and that can take a heckuva long time.

为了避免这种情况,您必须确保对于预计有大量项目的任何批处理,您都在事务边界内完成整个工作,在创建每个项目时保存它,而不是在最后进行一次大保存。

可变集合中的值对象

struct Point { ... }
List<Point> mypoints = ...;

mypoints[i].x = 10;

没有效果。

mypoints[i]返回一个Point值对象的副本。c#允许您修改副本的字段。默默地什么也不做。


更新: 这似乎在c# 3.0中被修复了:

Cannot modify the return value of 'System.Collections.Generic.List<Foo>.this[int]' because it is not a variable

Foreach循环变量范围!

var l = new List<Func<string>>();
var strings = new[] { "Lorem" , "ipsum", "dolor", "sit", "amet" };
foreach (var s in strings)
{
    l.Add(() => s);
}

foreach (var a in l)
    Console.WriteLine(a());

打印五个“amet”,而下面的例子可以正常工作

var l = new List<Func<string>>();
var strings = new[] { "Lorem" , "ipsum", "dolor", "sit", "amet" };
foreach (var s in strings)
{
    var t = s;
    l.Add(() => t);
}

foreach (var a in l)
    Console.WriteLine(a());

DateTime.ToString(“dd / MM / yyyy”);这实际上不会总是给你dd/MM/yyyy,而是会考虑到区域设置,并根据你所在的位置替换你的日期分隔符。你可能得到dd-MM-yyyy或类似的东西。

正确的方法是使用DateTime.ToString("dd'/'MM'/'yyyy");


DateTime.ToString(“r”)应该转换为使用GMT的RFC1123。GMT距离UTC只有几分之一秒,但是“r”格式说明符不会转换为UTC,即使问题中的DateTime指定为Local。

这将导致以下gotcha(取决于您的本地时间与UTC的距离):

DateTime.Parse("Tue, 06 Sep 2011 16:35:12 GMT").ToString("r")
>              "Tue, 06 Sep 2011 17:35:12 GMT"

哎呀!

不是最糟糕的,但还没被提起。工厂方法作为参数传递给System.Collections.Concurrent方法可以被多次调用,即使只使用了一个返回值。考虑到. net在线程原语中多么强烈地试图保护您不受虚假唤醒的影响,这可能会让您感到惊讶。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;

namespace ValueFactoryBehavingBadlyExample
{
    class Program
    {
        static ConcurrentDictionary<int, int> m_Dict = new ConcurrentDictionary<int, int>();
        static ManualResetEventSlim m_MRES = new ManualResetEventSlim(false);
        static void Main(string[] args)
        {
            for (int i = 0; i < 8; ++i)
            {
                Task.Factory.StartNew(ThreadGate, TaskCreationOptions.LongRunning);
            }
            Thread.Sleep(1000);
            m_MRES.Set();
            Thread.Sleep(1000);
            Console.WriteLine("Dictionary Size: " + m_Dict.Count);
            Console.Read();
        }

        static void ThreadGate()
        {
            m_MRES.Wait();
            int value = m_Dict.GetOrAdd(0, ValueFactory);
        }

        static int ValueFactory(int key)
        {
            Thread.Sleep(1000);
            Console.WriteLine("Value Factory Called");
            return key;
        }
    }
}

(可能)输出:

Value Factory Called
Value Factory Called
Value Factory Called
Value Factory Called
Dictionary Size: 0
Value Factory Called
Value Factory Called
Value Factory Called
Value Factory Called