Rails ExecJS 使用指南
项目介绍
ExecJS 是一个便捷的 Ruby 库,它让你能够直接从 Ruby 代码中执行 JavaScript。它智能地选择最适合的运行时环境来执行你的 JavaScript 代码,并将结果转换为 Ruby 对象。支持多种 JavaScript 运行时,包括但不限于 Mozilla Rhino、Duktape、Node.js、Bun、Apple JavaScriptCore、Windows Script Host(JScript)、Google V8、mini_racer 及 GraalVM JavaScript。这使得在后端处理前端逻辑或编译预处理器代码变得轻而易举。
项目快速启动
安装 ExecJS
首先,确保你的环境中已经配置好了一个兼容的 JavaScript 运行时,如 Node.js 或者其他的,然后你可以通过以下命令安装 ExecJS:
gem install execjs
示例:运行简单的 JavaScript 代码
一旦安装完成,你就可以在你的 Ruby 脚本中使用 ExecJS 来执行 JavaScript 代码了。
require "execjs"
result = ExecJS.eval("'Hello, World!'.split(' ')[0]")
puts result # 输出: Hello
应用案例和最佳实践
跨语言脚本处理
如果你需要在 Ruby 应用中解析或操作由 JavaScript 生成的数据,例如,处理基于 JavaScript 的加密或者编译 CoffeeScript 代码,ExecJS 提供了一种简洁的方法。
require "execjs"
require "net/http"
source = Net::HTTP.get(URI("https://coffeescript.org/extras/coffee-script.js"))
context = ExecJS.compile(source)
compiled_code = context.call("CoffeeScript.compile", "
square = (x) -> x * x
", { bare: true })
puts compiled_code
动态脚本执行
对于动态生成的或条件性的 JavaScript 代码执行,ExecJS 提供了灵活的接口。
js_condition = "true"
result = ExecJS.eval(%Q{if=#{js_condition} 'Condition met'; else 'Condition not met';})
puts result
典型生态项目
ExecJS 在多个领域得到了应用,尤其是在需要处理前端资源的 Ruby 应用中,比如:
- Web 开发: 应用可以利用它在服务器端执行 JavaScript,以支持像 CoffeeScript 编译这样的工作流程。
- 自动化测试: 在集成测试中运行客户端 JavaScript 代码来验证页面行为。
- 数据提取: 对于需要解析或交互式地获取 JavaScript 渲染的内容,ExecJS 可以帮助执行必要的脚本来获取数据。
虽然 ExecJS 直接并不适用于构建生态系统项目,但它支撑了许多依赖于在服务端执行 JavaScript 任务的工具和框架,间接促进了这些生态项目的发展。
在实际开发中,选择适合的场景并正确配置运行时环境,是发挥 ExecJS 效力的关键。记住,虽然它可以提供强大的能力,但也要注意安全性和性能的考量,尤其是当处理外部输入时。
kernelopenEuler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。C038
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
kylin-wayland-compositorkylin-wayland-compositor或kylin-wlcom(以下简称kywc)是一个基于wlroots编写的wayland合成器。 目前积极开发中,并作为默认显示服务器随openKylin系统发布。 该项目使用开源协议GPL-1.0-or-later,项目中来源于其他开源项目的文件或代码片段遵守原开源协议要求。C00
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0119
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