Ash项目中的动作调用选项全解析
2025-07-08 05:05:25作者:谭伦延
概述
在Ash框架中,通过代码接口调用动作时,开发者可以使用多种选项来定制行为。这些选项提供了强大的灵活性,但同时也带来了发现和理解上的挑战。本文将全面解析Ash资源动作调用时可用的各种选项,帮助开发者充分利用框架提供的功能。
基本动作类型与选项
Ash框架支持多种基本动作类型,每种类型都有其特定的选项集:
- 读取动作(Read):用于查询数据
- 创建动作(Create):用于新建记录
- 更新动作(Update):用于修改现有记录
- 销毁动作(Destroy):用于删除记录
- 自定义动作(Action):开发者定义的特殊操作
通用选项详解
所有动作类型都支持以下通用选项:
:api:指定要使用的Ash API模块:timeout:设置操作超时时间:tracer:用于跟踪操作的模块:verbose?:启用详细日志记录:actor:设置执行操作的当前用户:authorize?:是否执行授权检查:return_notifications?:是否返回操作产生的通知:tenant:多租户环境下的租户标识
读取动作特有选项
读取动作(read)除了通用选项外,还支持以下特殊选项:
-
:query:接受关键字列表形式的查询参数,可包含::filter:数据过滤条件:sort:结果排序规则:limit:返回结果数量限制:offset:结果偏移量:select:指定返回字段:load:预加载关联关系:distinct:去重设置
-
:page:分页相关参数 -
:count:是否返回总数统计 -
:after:分页游标(用于基于游标的分页) -
:before:分页游标(用于基于游标的分页)
变更动作选项
创建(create)、更新(update)和销毁(destroy)动作共享以下选项:
:changeset:预构建的变更集:params:原始参数(自动转换为变更集):select:指定返回字段:load:操作后预加载关联关系:return_changeset?:是否返回变更集而非结果
创建和更新动作特有选项:
:upsert?:是否执行upsert操作:upsert_identity:upsert操作使用的唯一标识
查询构建选项
当通过query参数传递选项时,可以使用Ash.Query.build/3支持的所有选项,包括:
- 复杂过滤条件构建
- 聚合计算配置
- 子查询设置
- 计算字段定义
- 高级排序规则
最佳实践建议
- 性能优化:合理使用
:select和:load选项避免过度获取数据 - 安全考虑:始终设置
:actor并启用:authorize?选项 - 调试技巧:在开发时启用
:verbose?选项查看详细执行过程 - 分页策略:根据数据量选择合适的
:page或游标分页方式 - 变更控制:利用
:return_changeset?在复杂操作中获取中间状态
总结
Ash框架提供了丰富的动作调用选项,这些选项共同构成了框架灵活性的基础。理解并合理使用这些选项,可以显著提高开发效率和应用程序性能。开发者应当根据具体场景选择合适的选项组合,并在项目文档中记录重要的选项使用决策。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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。C037
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TSX0114
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
最新内容推荐
基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 谷歌浏览器跨域插件Allow-Control-Allow-Origin:前端开发调试必备神器 高效验证码识别解决方案:OCRServer资源文件深度解析与应用指南 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 咖啡豆识别数据集:AI目标检测在咖啡质量控制中的革命性应用 操作系统概念第六版PDF资源全面指南:适用场景与使用教程 PADS元器件位号居中脚本:提升PCB设计效率的自动化利器
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
433
3.29 K
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++
689
352
Ascend Extension for PyTorch
Python
237
271
暂无简介
Dart
690
162
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
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
143
881
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
327
openJiuwen 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
TSX
211
114
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
138
869