首页
/ Stripe Ruby SDK 中 Customer 对象的 sources 属性访问问题解析

Stripe Ruby SDK 中 Customer 对象的 sources 属性访问问题解析

2025-07-05 05:02:16作者:牧宁李

在使用 Stripe Ruby SDK 进行支付系统开发时,开发者可能会遇到一个看似矛盾的现象:当通过 Stripe::Customer.retrieve 方法获取客户对象后,虽然 deleted? 方法返回 false 表明客户存在,但尝试访问 sources 属性时却会抛出 NoMethodError 异常。

问题本质

这种现象并非 SDK 的缺陷,而是 Stripe API 设计中的预期行为。Stripe API 中存在一类被称为"可包含属性"(includable properties)的特殊字段,这些字段默认不会在 API 响应中返回,必须通过显式的"扩展"(expand)请求才能获取。

技术背景

在 Stripe API 的演进过程中,2020年8月27日的版本更新引入了一个重要变更:废弃了客户对象中 sources 属性的自动扩展功能。这一变更是 Stripe 向更现代化的支付方式架构演进的一部分。

解决方案

要正确获取客户对象的 sources 属性,开发者需要使用扩展参数:

stripe_customer = Stripe::Customer.retrieve(
  stripe_customer_token,
  expand: ['sources']
)

架构演进建议

值得注意的是,Stripe 早在2018年就推出了更现代的 PaymentMethod API 来替代传统的 sources 属性。对于新开发的系统,建议直接使用 PaymentMethod API,它不仅提供了更清晰的接口设计,还能更好地支持 Stripe 最新的支付功能。

最佳实践

  1. 对于现有系统维护:使用扩展参数明确请求需要的数据
  2. 对于新系统开发:优先采用 PaymentMethod API
  3. 在代码中做好异常处理,考虑到属性可能不存在的情况
  4. 定期检查 Stripe API 更新日志,了解接口变更

通过理解这些底层机制,开发者可以更有效地使用 Stripe Ruby SDK 构建健壮的支付系统,同时为未来的架构演进做好准备。

登录后查看全文
热门项目推荐

热门内容推荐

最新内容推荐

项目优选

收起
kernelkernel
deepin linux kernel
C
22
6
docsdocs
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
153
1.98 K
ops-mathops-math
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++
504
42
nop-entropynop-entropy
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
ohos_react_nativeohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
C++
194
279
openHiTLSopenHiTLS
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
992
395
RuoYi-Vue3RuoYi-Vue3
🎉 (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
938
554
communitycommunity
本项目是CANN开源社区的核心管理仓库,包含社区的治理章程、治理组织、通用操作指引及流程规范等基础信息
332
11
openGauss-serveropenGauss-server
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
191
金融AI编程实战金融AI编程实战
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)。
Python
75
70