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Tipos anónimos en consultas linq

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Recursos

¿Cómo adicionar datos al diccionario de respuesta?

Primero, necesitamos asegurarnos de que los datos se carguen correctamente en nuestro diccionario de respuesta. Se decidió cambiar el nombre del diccionario a promediosAlumnos. Este será el nombre de la lista a la que se agregarán los promedios. El diccionario de respuesta se construirá mediante la adición de esta lista, asegurándonos de usar la llave correcta, que en este caso será el nombre de la asignatura.

Para hacerlo, utilizamos el siguiente código:

Dictionary<string, List<object>> respuesta = new Dictionary<string, List<object>>();
respuesta.Add(asignaturaConEvaluacion, promediosAlumnos);

Es importante asegurarse de que el aspecto de las llaves sea un nombre representativo de las asignaturas evaluadas. Esto permite identificar correctamente los datos posteriormente.

¿Cómo crear un nuevo tipo de dato para devolverlo?

Uno de los problemas que surge al trabajar con tipos anónimos es la dificultad de manejarlos fuera de su contexto inmediato. Un enfoque práctico es definir una nueva clase para representar el tipo de dato de manera clara y precisa.

Por ejemplo, creamos una clase llamada AlumnoPromedio:

public class AlumnoPromedio
{
    public float Promedio { get; set; }
    public string AlumnoID { get; set; }
    public string AlumnoNombre { get; set; }
}

Con esta clase ya no es necesario utilizar tipos anónimos, lo cual es ventajoso en un lenguaje fuertemente tipado como C#. Esto permite una manipulación más clara y segura de datos, evitando errores de tipo.

¿Cómo mejorar la estructura de datos para consultas?

Para mejorar la estructura de datos, se recomienda cambiar de utilizar tipos anónimos a tipos claramente definidos. En el ejemplo, se modificó el código para retornar una lista de AlumnoPromedio en lugar de una lista de objetos.

Esto no solo mejora la legibilidad y el mantenimiento del código, sino que también hace que las consultas y manipulaciones sean más seguras al saber exactamente qué datos están siendo tratados.

Además, aprenda a usar técnicas como Dictionary<TKey, TValue> y LINQ para organizar y acceder a los datos de manera eficiente.

¿Qué aprendimos durante el desarrollo de estas funcionalidades?

Durante la clase, se abordaron varias prácticas y técnicas importantes, tales como:

  • Uso correcto del diccionario: Se mostró cómo agregar y acceder de manera segura a los datos dentro de un diccionario.
  • Gestión de tipos anónimos frente a tipos definidos: Aunque los tipos anónimos pueden ser tentadores por su simplicidad, definir clases claras puede mejorar considerablemente la claridad y seguridad al trabajar con datos.
  • Consultas con LINQ: Se reforzaron conceptos como Distinct, From, Select, Where, GroupBy, y OrderBy, mostrando su aplicación práctica en casos de uso concretos.

Estas habilidades no solo facilitan la creación de programas robustos, sino que también preparan a los estudiantes para adoptar prácticas más avanzadas en el desarrollo de software. Siempre se invita a seguir explorando y aprendiendo en este vasto mundo de la programación.

Aportes 14

Preguntas 3

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El contenido de este modulo fueron
DictionaryTryGet
LiqQuery
Distinct
From,select, where
OrderBy,groupBy

que despistado para programar! jaja

Que no se supone que esos reportes como lo son las asignaciones, alumnos por asignacion y sus promedios deberia ser delegada a la Base de Datos, ya que como se vio en el uso de funciones Linq estas facilitan enormemente la carga de logica, y estas funciones/reportes los crearia con gran facilidad en la base de datos

La serie de Linq fue muy desordenada, se saltan muchos conceptos. Group by se explica por encima y se usa bastante, Juan Carlos es muy pro en conocimiento pero le falta organizar los ejemplos y ejercicios.

Para mí fue más fácil hacer el agrupamiento por nombre en lugar del Id, me funciona perfecto y así me evito hacer tipos anónimos en el agrupamiento y bla bla de mas xD

public Dictionary<string, Object> ExtractAverage()
        {
            var outAverage = new Dictionary<string, Object>();
            var evalsBysubjectDic = ExtractEvaluationsBySubject();
            foreach (var keyValPair in evalsBysubjectDic)
            {
                //agrupa en evalsGroup las evaluaciones por nombre de alumno
                var dummy = from eval in keyValPair.Value
                            group eval by eval.studentBelong.name
                            into evalsGroup select new
                            {
                               name= evalsGroup.Key,
                               average =evalsGroup.Average(evaluation => evaluation.value)
                            };
                            //^^^ saca el promedio del grupo de evaluaciones
            }
            return outAverage;
        }

Como asocia la funcion lambda la variable evaluacion, con las evaluaciones del alumno cunado se hace el promedio.

Linq, excelente herramienta para las consultas de datos en memoria minimizando la carga de grandes consultas a la base de datos.

Para utilizar group by de linq es necesario que tipo de dato sea compuesto from obj in objCompuesto group obj by obj.atributo into nombreDelGrupo select nombreDelGrupo.Key El resultado de una consulta group by es un enumerable<tipo_de_dato_del_atributo, objetoCompuesto>

😎

Interesante

Al principio cuesta entenderlo. Recomiendo ver el video más de 1 vez para entenderlo bien.
Cuando hace el select, devuelve un innumerable, y de paso lo usa para crear un tipo anónimo y average recive uno a uno esos elementos del innumerable y les saca el float

De la misma forma que uno a uno va sacando del key el unique o nombre (dependiendo a que le asignasteis la key)

este agrupamiento y los tipos anónimos son útiles cuando la BD puede que sea diferente a SQL server.

Entiendo que el objetivo de la clase era el manejo del LinQ, pero creo que se debió haber hecho un ejemplo mas y aplicado a la realidad. No creo que para sacar un campo calculado se deba crear una entidad. Debe de haber una forma mas sencilla para reportar datos calculados.

Creo que al agrupar por nombre seguimos obteniendo la misma cantidad de estudiantes por materia ya que si bien el nombre de algunos alumnos se repite son distintos por que tienen diferente id. Esto por la generacion aleatoria de alumnos. Quiza si se agrupa por nombre tendremos el resultado esperado.