深入解析 Ruby on Rails 核心开发虚拟机:安装、配置与实战指南
在开源世界的瑰宝中,Ruby on Rails 一直以其高效、简洁的开发理念吸引着无数开发者的目光。而为了能让开发者更便捷地参与到 Rails 核心开发中来,一个专为 Rails 核心开发打造的虚拟机——rails-dev-box 应运而生。本文将详细介绍如何安装和使用这一开源项目,帮助开发者快速上手并参与到 Rails 的核心开发中。
安装前准备
在开始安装 rails-dev-box 之前,确保你的系统满足以下要求:
- 系统和硬件要求:确保你的操作系统支持 VirtualBox 和 Vagrant。VirtualBox 是一个功能强大的虚拟化软件,而 Vagrant 则能帮助你简化开发环境的配置和管理。
- 必备软件和依赖项:安装 VirtualBox 和 Vagrant。同时,为了确保虚拟机的顺利运行,还需要安装
vagrant-vbguest
插件,可以使用命令vagrant plugin install vagrant-vbguest
进行安装。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,从 GitHub 上克隆 rails-dev-box 项目:
host $ git clone https://github.com/rails/rails-dev-box.git
然后,进入项目目录:
host $ cd rails-dev-box
安装过程详解
在项目目录中,使用 Vagrant 启动虚拟机:
host $ vagrant up
这个命令将会自动下载并配置虚拟机,根据你的系统配置,这个过程可能需要一些时间。完成安装后,你可以通过以下命令进入虚拟机:
host $ vagrant ssh
此时,你将进入一个运行着 Ubuntu 23.10 的虚拟机环境。
常见问题及解决
如果在执行 vagrant up
时遇到错误提示,比如 "The box 'ubuntu/yakkety64' could not be found or could not be accessed in the remote catalog",可以尝试删除 /opt/vagrant/embedded/bin/curl
文件来解决。
基本使用方法
加载开源项目
在虚拟机中,你可以将你的 Rails 项目克隆到 /vagrant
目录下,这样 Vagrant 就会自动将这个目录与主机共享。
vagrant@rails-dev-box:~$ cd /vagrant
vagrant@rails-dev-box:~$ git clone git@github.com:<your username>/rails.git
简单示例演示
在 /vagrant/rails
目录下,运行以下命令安装依赖项:
vagrant@rails-dev-box:/vagrant/rails$ bundle
现在,你可以开始编辑代码并在虚拟机中运行测试。
参数设置说明
默认情况下,虚拟机分配了 2 GB 的 RAM 和 2 个 CPU。如果你想调整这些参数,可以在启动虚拟机前设置环境变量 RAILS_DEV_BOX_RAM
和 RAILS_DEV_BOX_CPUS
。
结论
通过本文,你已经了解了如何安装和使用 rails-dev-box 虚拟机。为了更深入地参与 Rails 的核心开发,建议阅读 Rails 官方贡献指南 以获取更多关于如何运行测试套件、生成应用程序以及提交拉取请求的详细信息。
现在,就让我们动手实践,共同为 Rails 社区贡献自己的力量吧!
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0265cinatra
c++20实现的跨平台、header only、跨平台的高性能http库。C++00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









