Effigy 项目下载及安装教程
2024-12-14 17:12:23作者:韦蓉瑛
1. 项目介绍
Effigy 是一个 Ruby 项目,旨在通过 Ruby 类来处理 HTML 模板,而无需使用传统的模板语言。Effigy 允许开发者直接在 Ruby 代码中对 HTML 模板进行操作,从而实现更灵活和可维护的视图层。Effigy 特别适合那些不喜欢使用 ERB 或其他模板语言的开发者。
2. 项目下载位置
Effigy 项目托管在 GitHub 上,可以通过以下步骤进行下载:
- 打开终端或命令行工具。
- 使用
git clone命令下载项目:
git clone https://github.com/jferris/effigy.git
3. 项目安装环境配置
在安装 Effigy 之前,需要确保系统中已经安装了以下依赖:
- Ruby 环境(建议使用 Ruby 2.7 或更高版本)
- Bundler(用于管理 Ruby 依赖)
- Nokogiri(Effigy 依赖的 HTML 解析库)
3.1 Ruby 环境安装
如果你还没有安装 Ruby,可以通过以下步骤安装:
在 macOS 上安装 Ruby:
- 使用 Homebrew 安装 Ruby:
brew install ruby
- 安装完成后,检查 Ruby 版本:
ruby -v
在 Ubuntu 上安装 Ruby:
- 使用
apt安装 Ruby:
sudo apt update
sudo apt install ruby-full
- 安装完成后,检查 Ruby 版本:
ruby -v
3.2 安装 Bundler
Bundler 是 Ruby 的依赖管理工具,可以通过以下命令安装:
gem install bundler
3.3 安装 Nokogiri
Nokogiri 是 Effigy 依赖的 HTML 解析库,可以通过以下命令安装:
gem install nokogiri
4. 项目安装方式
- 进入下载的 Effigy 项目目录:
cd effigy
- 使用 Bundler 安装项目依赖:
bundle install
- 安装完成后,可以通过以下命令检查 Effigy 是否安装成功:
gem list effigy
5. 项目处理脚本
Effigy 的核心功能是通过 Ruby 类来处理 HTML 模板。以下是一个简单的示例脚本,展示了如何使用 Effigy 处理 HTML 模板:
require 'effigy'
# 定义一个 HTML 模板
template = %[
<html>
<head>
<title></title>
</head>
<body>
<h1></h1>
<p class="body"></p>
</body>
</html>
]
# 定义一个 Effigy 视图类
class MyView < Effigy::View
def transform
text('h1', 'Hello, Effigy!')
text('title', 'Effigy Example')
text('p.body', 'This is a simple example of using Effigy.')
end
end
# 创建视图实例并渲染 HTML
view = MyView.new
document = view.render_html_document(template)
# 输出渲染后的 HTML
puts document
运行上述脚本后,输出结果将是:
<html>
<head>
<title>Effigy Example</title>
</head>
<body>
<h1>Hello, Effigy!</h1>
<p class="body">This is a simple example of using Effigy.</p>
</body>
</html>
通过这个示例,你可以看到 Effigy 如何通过 Ruby 代码动态地修改 HTML 模板。
以上是 Effigy 项目的下载及安装教程。希望这篇文章能帮助你顺利安装并开始使用 Effigy 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
182
196
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++
648
265
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
274
94
暂无简介
Dart
623
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.41 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (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
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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