money 项目技术文档
2024-12-26 08:13:53作者:傅爽业Veleda
本文档旨在帮助用户了解和掌握money项目的安装、使用以及API调用等细节。
1. 安装指南
在您的Ruby项目中,可以通过添加以下依赖到Gemfile文件来进行安装:
gem 'shopify-money'
然后执行以下命令来安装依赖:
bundle install
确保已经安装了 bundler。如果没有,可以使用以下命令安装:
gem install bundler
2. 项目使用说明
money项目提供了Money类来封装关于特定金额的所有信息,例如金额和货币单位。以下是基本的使用示例:
require 'money'
# 创建金额对象
money = Money.new(10.00, "USD")
# 获取子单位
money.subunits #=> 1000
# 获取货币单位
money.currency #=> Money::Currency.new("USD")
比较
Money.new(1000, "USD") == Money.new(1000, "USD") #=> true
Money.new(1000, "USD") == Money.new(100, "USD") #=> false
Money.new(1000, "USD") == Money.new(1000, "EUR") #=> false
算术运算
Money.new(1000, "USD") + Money.new(500, "USD") == Money.new(1500, "USD")
Money.new(1000, "USD") - Money.new(200, "USD") == Money.new(800, "USD")
Money.new(1000, "USD") * 5 == Money.new(5000, "USD")
分割金额
m = Money.new(1000, "USD")
m.split(2) == [Money.new(500, "USD"), Money.new(500, "USD")]
m.split(3).map(&:value) == [333.34, 333.33, 333.33]
分配金额
m.allocate([0.50, 0.25, 0.25]).map(&:value) == [500, 250, 250]
m.allocate([Rational(2, 3), Rational(1, 3)]).map(&:value) == [666.67, 333.33]
分配最大金额
m.allocate_max_amounts([500, 300, 200]).map(&:value) == [500, 300, 200]
m.allocate_max_amounts([500, 300, 300]).map(&:value) == [454.55, 272.73, 272.72]
四舍五入策略
m = Money::Allocator.new(Money.new(10.55, "USD"))
monies = m.allocate([0.25, 0.5, 0.25], :roundrobin)
# monies[0] == 2.64 <-- 获得1分
# monies[1] == 5.28 <-- 获得1分
# monies[2] == 2.63 <-- 未获得分
3. 项目API使用文档
money项目的API主要包括以下几个部分:
Money.new(value, currency):创建一个新的金额对象。Money.from_subunits(subunits, currency):从子单位创建金额对象。Money.allocate(amounts):按照给定比例分配金额。Money.allocate_max_amounts(amounts):按照给定金额分配,超出部分按比例减少。Money::Allocator.new(money):创建一个分配器,用于更复杂的金额分配。
更多API细节可以参考项目的GitHub仓库中的wiki页面。
4. 项目安装方式
项目的安装方式已在“安装指南”部分详细说明。简要概括如下:
- 将
gem 'shopify-money'添加到项目的Gemfile文件中。 - 运行
bundle install命令来安装依赖。
登录后查看全文
热门项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust098- DDeepSeek-V4-ProDeepSeek-V4-Pro(总参数 1.6 万亿,激活 49B)面向复杂推理和高级编程任务,在代码竞赛、数学推理、Agent 工作流等场景表现优异,性能接近国际前沿闭源模型。Python00
MiMo-V2.5-ProMiMo-V2.5-Pro作为旗舰模型,擅⻓处理复杂Agent任务,单次任务可完成近千次⼯具调⽤与⼗余轮上 下⽂压缩。Python00
GLM-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
Kimi-K2.6Kimi K2.6 是一款开源的原生多模态智能体模型,在长程编码、编码驱动设计、主动自主执行以及群体任务编排等实用能力方面实现了显著提升。Python00
MiniMax-M2.7MiniMax-M2.7 是我们首个深度参与自身进化过程的模型。M2.7 具备构建复杂智能体应用框架的能力,能够借助智能体团队、复杂技能以及动态工具搜索,完成高度精细的生产力任务。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
3款必备资源下载工具,让你轻松搞定网络资源保存难题OptiScaler技术解析:跨平台AI超分辨率工具的原理与实践Fast-GitHub:提升开发效率的网络加速工具全解析跨平台应用兼容方案问题解决:系统级容器技术的异构架构实践解锁3大仿真自动化维度:Ansys PyAEDT技术探索与工程实践指南解决宽色域显示器色彩过饱和:novideo_srgb的硬件级校准方案老旧设备性能提升完整指南:开源工具Linux Lite系统优化方案如何通过智能策略实现i茅台自动化预约系统的高效部署与应用如何突破异构算力调度瓶颈?HAMi让AI资源虚拟化管理更高效3分钟解决Mac NTFS写入难题:免费工具让跨系统文件传输畅通无阻
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
703
4.51 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
567
693
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
552
98
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++
957
955
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
411
338
🎉 (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
1.6 K
940
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!
C
1.08 K
566
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
128
210
暂无简介
Dart
948
235
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
340
387