test_after_commit 项目使用教程
2024-08-25 07:41:39作者:滑思眉Philip
1. 项目的目录结构及介绍
test_after_commit/
├── Gemfile
├── Gemfile.lock
├── MIT-LICENSE
├── Rakefile
├── Readme.md
├── test_after_commit.gemspec
├── gemfiles/
├── lib/
│ ├── test_after_commit.rb
│ └── test_after_commit/
│ ├── database_cleaner.rb
│ ├── test_after_commit.rb
│ └── version.rb
├── spec/
│ ├── spec_helper.rb
│ └── test_after_commit_spec.rb
└── travis.yml
- Gemfile: 定义了项目的依赖。
- Gemfile.lock: 锁定依赖的版本。
- MIT-LICENSE: 项目的许可证文件。
- Rakefile: 用于定义Rake任务。
- Readme.md: 项目的说明文档。
- test_after_commit.gemspec: 项目的gemspec文件,包含gem的元数据。
- gemfiles/: 包含不同版本的Gemfile,用于测试。
- lib/: 包含项目的主要代码。
- test_after_commit.rb: 主文件,加载其他文件。
- test_after_commit/: 子目录,包含具体的实现文件。
- database_cleaner.rb: 数据库清理相关的代码。
- test_after_commit.rb: 核心实现代码。
- version.rb: 版本信息。
- spec/: 包含测试文件。
- spec_helper.rb: 测试辅助文件。
- test_after_commit_spec.rb: 具体的测试文件。
- travis.yml: Travis CI的配置文件。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件是 lib/test_after_commit.rb
,它负责加载项目所需的其他文件和模块。具体内容如下:
require "test_after_commit/version"
require "test_after_commit/database_cleaner"
require "test_after_commit/test_after_commit"
这个文件首先引入了版本信息文件 version.rb
,然后引入了数据库清理相关的文件 database_cleaner.rb
,最后引入了核心实现文件 test_after_commit.rb
。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要是 test_after_commit.gemspec
,它包含了gem的元数据和依赖信息。以下是部分内容:
Gem::Specification.new do |spec|
spec.name = "test_after_commit"
spec.version = TestAfterCommit::VERSION
spec.authors = ["Michael Grosser"]
spec.email = ["michael@grosser.it"]
spec.description = %q{Make after_commit callbacks fire in tests for Rails 3+ with transactional_fixtures = true}
spec.summary = spec.description
spec.homepage = "https://github.com/grosser/test_after_commit"
spec.license = "MIT"
spec.files = `git ls-files`.split($/)
spec.executables = spec.files.grep(%r{^bin/}) { |f| File.basename(f) }
spec.test_files = spec.files.grep(%r{^(test|spec|features)/})
spec.require_paths = ["lib"]
spec.add_dependency "activerecord", ">= 3.2", "< 5.0"
spec.add_development_dependency "bump"
spec.add_development_dependency "rake"
spec.add_development_dependency "rspec"
spec.add_development_dependency "sqlite3"
spec.add_development_dependency "wwtd"
end
- name: gem的名称。
- version: gem的版本。
- authors: 作者信息。
- email: 作者邮箱。
- description: gem的描述。
- summary: 简短描述。
- homepage: 项目主页。
- license: 许可证。
- files: 项目文件列表。
- executables: 可执行文件。
- test_files:
登录后查看全文
热门项目推荐
- QQwen3-Next-80B-A3B-InstructQwen3-Next-80B-A3B-Instruct 是一款支持超长上下文(最高 256K tokens)、具备高效推理与卓越性能的指令微调大模型00
- QQwen3-Next-80B-A3B-ThinkingQwen3-Next-80B-A3B-Thinking 在复杂推理和强化学习任务中超越 30B–32B 同类模型,并在多项基准测试中优于 Gemini-2.5-Flash-Thinking00
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~0259PublicCMS
266万多行代码修改 持续迭代9年 现代化java cms完整开源,轻松支撑千万数据、千万PV;支持静态化,服务器端包含,多级缓存,全文搜索复杂搜索,后台支持手机操作; 目前已经拥有全球0.0005%(w3techs提供的数据)的用户,语言支持中、繁、日、英;是一个已走向海外的成熟CMS产品Java00AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile06
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
138
1.9 K

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
8
0

为非计算机科班出身 (例如财经类高校金融学院) 同学量身定制,新手友好,让学生以亲身实践开源开发的方式,学会使用计算机自动化自己的科研/创新工作。案例以量化投资为主线,涉及 Bash、Python、SQL、BI、AI 等全技术栈,培养面向未来的数智化人才 (如数据工程师、数据分析师、数据科学家、数据决策者、量化投资人)。
Jupyter Notebook
71
64

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
344
1.28 K

🎉 (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
920
551

飞桨多语言OCR工具包(实用超轻量OCR系统,支持80+种语言识别,提供数据标注与合成工具,支持服务器、移动端、嵌入式及IoT设备端的训练与部署)
Awesome multilingual OCR toolkits based on PaddlePaddle (practical ultra lightweight OCR system, support 80+ languages recognition, provide data annotation and synthesis tools, support training and deployment among server, mobile, embedded and IoT devices)
Python
47
1

Elasticsearch
国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
36
8

React Native鸿蒙化仓库
C++
193
273

🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
59
16