[Rails Settings Cached:Rails 应用中的全局设置解决方案]
2025-01-02 11:46:14作者:钟日瑜
在Rails应用开发中,全局设置管理是开发者经常面临的一个挑战。如何将全局配置信息存储、读取并应用于整个应用中,成为了提高开发效率的关键。今天,我们将介绍一个开源项目——Rails Settings Cached,它为Rails应用提供了一种高效的全局设置存储和管理的解决方案。
安装Rails Settings Cached
在开始使用Rails Settings Cached之前,你需要先将其添加到你的Rails项目中。操作非常简单,只需在你的Gemfile文件中添加以下代码:
bundle add rails-settings-cached
接下来,运行以下命令来生成设置模型:
rails g settings:install
这个命令将会创建一个Setting模型,用于存储所有的全局设置信息。
使用Rails Settings Cached
Rails Settings Cached的使用语法非常直观。它允许你像操作ActiveRecord对象一样操作设置。下面是一些基本的使用示例:
# 设置一个值
Setting.host = "http://example.com"
# 获取一个值
Setting.host # => "http://example.com"
# 更新一个值
Setting.app_name = "Rails Settings Cached"
# 判断一个布尔值
Setting.captcha_enable? # => true 或 false
Rails Settings Cached还支持数组、哈希等复杂类型的设置。
定制设置字段
你可以通过定义字段来定制设置,包括数据类型、默认值、验证规则等。例如:
class Setting < RailsSettings::Base
scope :application do
field :app_name, default: "Rails Settings", validates: { presence: true, length: { in: 2..20 } }
# 其他字段...
end
end
在Rails初始化时使用设置
Rails Settings Cached允许你在Rails初始化之前使用设置,这对于配置如邮件服务提供商等关键设置非常有用。
Devise.setup do |config|
if Setting.omniauth_google_client_id.present?
config.omniauth :google_oauth2, Setting.omniauth_google_client_id, Setting.omniauth_google_client_secret
end
end
缓存机制
Rails Settings Cached内置了缓存机制,以提高读取设置的效率。当设置被修改时,缓存会自动更新。
结论
Rails Settings Cached是一个功能强大且易于使用的开源项目,它能够帮助Rails开发者简化全局设置的管理工作。通过本文的介绍,我们希望你已经对Rails Settings Cached有了基本的了解,并能够在自己的项目中尝试使用它。如果你对Rails Settings Cached有更多深入的需求,可以查阅其官方文档以获取更多信息。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。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
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
8
Ascend Extension for PyTorch
Python
196
218
暂无简介
Dart
637
145
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++
653
277
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
246
316
🎉 (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
1.12 K
628
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
859
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
74
99
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
385
3.73 K