Ash项目中Money类型与Decimal乘法运算的错误分析
2025-07-08 17:20:03作者:郜逊炳
Ash框架作为Elixir生态中强大的资源定义和操作工具,在处理复杂数据类型运算时可能会遇到一些边界情况。本文将深入分析一个关于Money类型与Decimal类型乘法运算时出现的错误场景。
问题现象
在Ash框架使用过程中,开发者发现了一个有趣的现象:当通过Ash.get!加载资源并计算总价时,计算表达式sales_price * quantity能够正常工作;然而当直接调用Ash.calculate!函数进行同样的计算时,却会抛出FunctionClauseError错误。
技术背景
这个问题涉及两个关键数据类型:
- Money类型:表示货币金额,通常包含数值和货币单位两部分
- Decimal类型:Elixir中用于高精度十进制运算的数据类型
在Ash的资源定义中,开发者通常会这样定义计算字段:
calculate :calculated_total_price, :money, expr(sales_price * quantity)
其中sales_price是Money类型,quantity是Decimal类型。
错误根源分析
通过错误堆栈可以清楚地看到问题所在:当直接调用Ash.calculate!时,Money类型的值被转换为Money.new(:USD, "10")的形式,而Decimal的构造函数无法处理这种格式。
这种不一致行为表明Ash框架在处理相同表达式时,根据调用路径不同可能采用了不同的类型转换策略:
- 在资源加载路径下,框架内部可能进行了适当的类型转换
- 在直接计算路径下,类型转换可能被跳过或采用了不同的转换逻辑
解决方案思路
针对这类问题,开发者可以采取以下几种解决方案:
-
显式类型转换:在计算表达式中明确添加类型转换逻辑
calculate :calculated_total_price, :money, expr(Money.multiply(sales_price, quantity)) -
自定义计算函数:使用自定义函数替代内联表达式
calculate :calculated_total_price, :money, {MyApp.Calculations, :total_price} -
统一类型处理:确保所有路径下的类型转换逻辑一致
最佳实践建议
为了避免类似问题,建议开发者在处理混合类型运算时:
- 明确了解每种数据类型的行为边界
- 在复杂运算中使用显式转换而非依赖隐式转换
- 编写全面的测试用例覆盖不同调用路径
- 考虑使用类型防护确保运算安全
总结
这个案例展示了类型系统在复杂框架中的重要性,也提醒我们在处理金融计算时需要格外小心。通过理解框架内部的行为差异并采取防御性编程策略,可以构建更加健壮可靠的应用程序。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218