I18nRouting 技术文档
1. 安装指南
I18n_routing 是一个 Ruby on Rails 插件,可以让你轻松地通过 Rails 自带的 I18n API(从版本 2.2 开始包含)来翻译你的路由。
安装步骤:
-
将 I18n_routing 添加到你的 Gemfile 中:
gem 'i18n_routing'
-
运行
bundle install
来安装 gem。 -
在你的 Rails 应用的
config/initializers
目录中创建一个名为i18n_routing.rb
的文件,并添加以下内容来设置默认的本地化参数:I18nRouting.setup do |config| # 这里设置你的配置参数 end
-
确保你的应用使用的是 Rails 2.3、3.0、3.1 或 3.2 版本。
2. 项目的使用说明
I18n_routing 允许你通过 Rails 的 I18n API 翻译你的路由。这意味着你可以在不同的语言环境中定义路由的名称,使你的应用支持国际化。
使用方法:
-
在你的路由文件(通常是
config/routes.rb
)中,使用locale
方法来指定需要本地化的路径段:scope "(:locale)", locale: /en|fr|de/ do resources :articles end
-
在你的控制器中,你可以使用
I18n.t
方法来本地化路由名称:def show @article = Article.find(params[:id]) redirect_to i18n.t('routes.articles.show', id: @article.id) end
-
在你的视图文件中,使用 URL 辅助方法时,可以指定语言参数来生成相应的本地化链接:
<%= link_to 'Show', article_path(@article, locale: I18n.locale) %>
3. 项目API使用文档
I18n_routing 提供了一些类方法和实例方法来帮助你处理本地化路由。
类方法:
-
I18nRouting.locale
:获取当前的语言环境设置。 -
I18nRoutinglocales
:获取支持的所有语言环境。
实例方法:
-
locale
:在路由定义中使用,指定路径段需要本地化。 -
t
:在控制器或视图中使用,翻译路由名称。
4. 项目安装方式
如前所述,项目可以通过添加到 Gemfile 并运行 bundle install
来安装。确保你的 Rails 版本与 I18n_routing 支持的版本兼容。
本文档旨在帮助用户了解和使用 I18nRouting 插件。如有任何疑问,请参考项目 Wiki 或加入 i18n_routing Google 群组进行讨论。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
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~044CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。06GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0301- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









