RubyInstaller2 使用教程
1. 项目介绍
RubyInstaller2 是一个基于 MSYS2 工具链的 Windows 平台 Ruby 安装器。它是 RubyInstaller 的继任者,支持 Ruby 2.4 及更高版本。与旧版的 RubyInstaller 不同,RubyInstaller2 不再提供自己的 DevKit,而是利用 MSYS2 项目中的 MINGW 库,从而更好地集成到 MSYS2 环境中,为安装带有 C 扩展的 gem 提供构建和运行时环境。
主要特点:
- 基于 MSYS2 工具链:利用 MSYS2 的丰富库和工具。
- 支持 Ruby 2.4 及以上版本:适用于最新的 Ruby 版本。
- 集成 MSYS2 环境:安装后可直接使用 MSYS2 的开发工具和库。
2. 项目快速启动
2.1 安装 RubyInstaller2
首先,从 GitHub 下载最新的 RubyInstaller2 安装包:
https://github.com/oneclick/rubyinstaller2/releases
下载完成后,运行安装程序并按照提示完成安装。
2.2 安装 MSYS2 组件
安装完成后,打开命令行工具(cmd 或 PowerShell),运行以下命令安装 MSYS2 组件:
ridk install
根据提示选择默认选项进行安装。
2.3 验证安装
安装完成后,可以通过以下命令验证 Ruby 和 MSYS2 是否安装成功:
ruby -v
ridk version
2.4 安装带有 C 扩展的 gem
例如,安装 sqlite3 gem:
ridk exec pacman -S mingw-w64-x86_64-sqlite3
gem install sqlite3 --platform ruby
3. 应用案例和最佳实践
3.1 使用 Ruby 进行 Web 开发
RubyInstaller2 可以与流行的 Ruby Web 框架(如 Ruby on Rails)结合使用,进行 Web 应用开发。以下是一个简单的 Rails 项目创建示例:
gem install rails
rails new myapp
cd myapp
rails server
3.2 使用 Ruby 进行自动化脚本编写
RubyInstaller2 可以用于编写自动化脚本,例如批量文件处理、系统监控等。以下是一个简单的文件重命名脚本示例:
# rename_files.rb
Dir.glob('*.txt').each_with_index do |file, index|
new_name = "file_#{index + 1}.txt"
File.rename(file, new_name)
end
4. 典型生态项目
4.1 Ruby on Rails
Ruby on Rails 是一个流行的 Web 应用框架,基于 Ruby 语言开发。它提供了丰富的功能和工具,帮助开发者快速构建和部署 Web 应用。
4.2 Jekyll
Jekyll 是一个静态站点生成器,使用 Ruby 编写。它可以将 Markdown 文件转换为静态 HTML 页面,适用于博客、文档站点等。
4.3 Bundler
Bundler 是一个 Ruby 的依赖管理工具,帮助开发者管理项目中的 gem 依赖关系,确保项目在不同环境中的一致性。
通过以上模块的介绍,您可以快速上手并深入了解 RubyInstaller2 的使用和生态系统。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
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!Kotlin08
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