项目技术文档 —— Harvested Ruby Wrapper
2024-12-20 07:09:27作者:平淮齐Percy
1. 安装指南
在开始使用Harvested之前,需要确保您的系统中已经安装了Ruby。然后,通过RubyGems仓库,可以轻松安装Harvested。在命令行中执行以下命令:
gem install harvested
确保在执行安装命令时您有足够的权限,如果在Linux或Mac系统上可能需要使用sudo。
2. 项目使用说明
Harvested是一个用于Ruby的Harvest API的封装库。以下是使用Harvested进行基本操作的说明:
首先,创建一个Harvest客户端实例,需要提供您的Harvest账户的子域名、用户名和密码:
harvest = Harvest.client(subdomain: 'yoursubdomain', username: 'yourusername', password: 'yourpassword')
接下来,可以使用该客户端实例访问不同的资源。例如,列出所有项目:
harvest.projects.all
如果您想针对特定客户端的所有项目,可以传递查询选项:
harvest.projects.all(nil, client: 12345)
这里需要注意的是,第一个参数是一个可选的用户ID字段,如果不包含该字段,必须指定为nil。
3. 项目API使用文档
Harvested提供的API主要是围绕Harvest API构建的。以下是一些基础的使用示例:
创建客户端
client = Harvest::Client.new(name: "Billable Company LTD.")
client = harvest.clients.create(client)
查找客户端
found_client = harvest.clients.find(client.id)
列出所有项目
projects = harvest.projects.all
列出特定客户端的项目
client_projects = harvest.projects.all(nil, client: 12345)
在查询时,可以传递任何符合Harvest API规范的查询属性哈希。
4. 项目安装方式
Harvested的安装方式非常简单,如下:
gem install harvested
确保Ruby环境已经搭建好,并且RubyGems处于最新版本。在一些系统中,您可能需要使用sudo来安装Ruby包。
注意
- Harvested目前冻结了新特性的添加,并且不支持V2 API。更多关于此决定的原因,请查看官方文档。
- Harvested的测试目前支持Ruby 2.0+版本。
通过以上文档,用户应该能够顺利安装并使用Harvested Ruby Wrapper来进行Harvest API的操作。如果遇到任何问题,建议查阅Harvested的官方文档或直接查看其源代码。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
523
3.71 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
328
384
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++
876
577
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
335
161
暂无简介
Dart
762
187
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.33 K
745
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
12
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
302
349
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
112
135