推荐开源项目:stache - 面向Rails的智能模板处理器
2024-06-05 12:39:42作者:魏献源Searcher
项目介绍
stache是一个兼容Rails 3.x, 4.x和5.x的Mustache/Handlebars模板处理器,它支持部分模板和一些额外功能,让客户端与服务器共享原始模板变得更加简单。这个项目是所有面鬚风格模板的一站式解决方案。
项目技术分析
stache利用了Mustache和Handlebars这两种模板语言的强大功能,并提供了缓存支持(针对Mustache)。它内置了一个名为Stache::Mustache::View的视图类,可以根据模板名称自动找到合适的视图对象。对于Handlebars,你可以充分利用Rails的视图助手。此外,项目还提供了一种方法template_include_tag,可以将部分模板的内容以script标签的形式插入HTML中,便于在JavaScript中访问。
项目及技术应用场景
- Web应用开发:在Rails应用程序中,无论是构建动态页面还是复杂的前端逻辑,
stache都能为开发者提供高效的模板处理方案。 - 前后端数据同步:通过
template_include_tag,可以轻松地将服务器端的部分模板推送到客户端,减少不必要的API请求,提高性能。 - 响应式设计:
stache对Rails的全面支持使其成为构建响应式网站的理想工具,尤其是在处理视图和模板时。
项目特点
- 多平台兼容性:与Rails多个版本无缝集成,包括3.x, 4.x和5.x。
- 自定义视图类:自定义的视图类可以根据模板名进行查找,提供更好的组织结构。
- 强大的视图助手:Handlebars模板可以直接使用Rails的视图助手,简化代码。
- 模板缓存:对于Mustache模板,提供了缓存支持,提升运行效率(仅限Rails 3.x)。
- 灵活配置:你可以设置模板的基础路径、命名空间以及是否开启缓存等选项。
安装与使用
安装stache非常简单,只需一条命令:
gem install mustache # 或者 "handlebars"
gem install stache
然后在初始化文件中配置你的选项,即可开始使用。
stache是一个强大且易于上手的工具,能显著提升你在Rails项目中的模板处理体验。如果你正在寻找一种能统一管理前后端模板的方法,那么stache绝对值得尝试。让我们一起享受面鬚风格模板带来的便利吧!
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
405
3.14 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
226
251
暂无简介
Dart
672
159
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++
663
319
🎉 (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
1.21 K
657
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
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
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
220
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
135
868