Asp.NET MVC 5 高级编程第5版：全面指南

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《Pro ASP.NET MVC 5 第5版》是一本由Adam Freeman撰写的高级编程指南，专为Asp.NET MVC 5 开发者设计。该书在2013年出版，享有版权，所有权利归作者和出版社所有，包括但不限于翻译、再版、插图重用、朗诵、广播、微缩胶片复制、物理或电子形式的复制与传播，以及通过类似或未来开发的方法进行处理的权利。对于学术评论、研究分析或仅为计算机系统输入执行而使用的简短摘录，可以根据当前版权法和Springer出版社的规定进行有限复制，但必须获得版权所有者的明确许可，通常可通过Springer的RightsLink获取授权。未经授权的复制行为将可能面临法律诉讼。书中详细探讨了Asp.NET MVC 5 的核心概念和技术，涵盖了模型-视图-控制器（MVC）架构的深入理解，以及如何高效地利用此框架进行Web应用程序开发。第五版可能包含了新的特性介绍，如路由、视图引擎优化、强类型视图、AJAX技术、数据绑定、验证、异常处理和单元测试等，这些都是现代Web开发的重要组成部分。本书适合有一定基础的Asp.NET MVC 开发者阅读，旨在帮助他们提升技能，解决实际项目中的复杂问题，并紧跟技术更新。读者可以通过学习书中提供的实例和最佳实践，提高在Asp.NET MVC 5 中构建高性能、可维护和用户友好的应用的能力。此外，书中还可能包含对RESTful API设计、依赖注入、模块化开发、前端技术整合（如AngularJS或jQuery）等内容的深入讲解，以全面支撑Web开发的前后端一体化。随着MVC 5 的生命周期接近尾声，第五版还可能会提供向最新版本迁移的策略，帮助开发者适应不断变化的技术环境。《Pro ASP.NET MVC 5 第5版》是一本实用的资源，不仅适合进阶开发者作为参考手册，也是培训课程的重要教材，有助于提升开发者的专业水平和项目管理能力。

Creating the Ajax Form
Understanding How Unobtrusive Ajax Works
Setting Ajax Options
Ensuring Graceful Degradation
Providing the User with Feedback While Making an Ajax Request
Prompting the User Before Making a Request
Creating Ajax Links
Ensuring Graceful Degradation for Links
Working with Ajax Callbacks
Working with JSON
Adding JSON Support to the Controller
Processing JSON in the Browser
Preparing Data for Encoding
Detecting Ajax Requests in the Action Method
Summary
 Chapter 24: Model Binding
Preparing the Example Project
Understanding Model Binding
Using the Default Model Binder
Binding to Simple T ypes
Binding to Complex T ypes
Binding to Arrays and Collections
Manually Invoking Model Binding
Dealing with Binding Errors
Customizing the Model Binding System
Creating a Custom Value Provider
Creating a Custom Model Binder
Registering the Custom Model Binder
Summary
 Chapter 25: Model Validation
Preparing the Example Project
Creating the Layout
Creating the Views
Explicitly Validating a Model
Displaying Validation Errors to the User
Displaying Validation Messages
Displaying Property-Level Validation Messages
Using Alternative Validation Techniques
Performing Validation in the Model Binder
Specifying Validation Rules Using Metadata
Defining Self-Validating Models
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