探索Riffed:连接Elixir与Thrift的新桥梁
Riffed是一个致力于改善Elixir与Thrift集成的开源项目。它解决了Thrift的Erlang实现与Elixir语言特性之间的不匹配问题,使得在Elixir中使用Thrift变得更加直观和愉快。
项目介绍
Riffed的核心是将Thrift的Erlang记录转换为Elixir结构体(structs),让代码更符合Elixir的编程习惯。通过Riffed.Struct
、Riffed.Client
和 Riffed.Server
三个模块,该项目提供了从Thrift数据类型到Elixir友好表示的无缝过渡。
技术分析
1. Riffed.Struct
该模块解析你的Thrift模块,并自动生成对应的Elixir结构体。这些结构体带有to_elixir
和to_erlang
方法,方便在Elixir与Erlang之间进行类型转换。
2. Riffed.Client
Riffed.Client
简化了生成Thrift客户端的过程。它会根据你的配置,如服务器地址、端口等,以及服务定义的函数,自动生成易于使用的接口。函数参数和返回值都是Elixir的结构体形式。
3. Riffed.Server
这个模块则帮助你快速构建Thrift服务器。它自动处理Thrift调用,将传入的Thrift参数转化为Elixir结构体并传递给你的处理函数,再将结果回送给Thrift客户端。
应用场景
Riffed适用于任何需要在Elixir应用中使用Thrift服务的场景,例如分布式系统中的跨语言通信、微服务架构或者开发与现有Thrift服务交互的Elixir客户端。
项目特点
- Elixir风格的接口:将Thrift的Erlang记录转换为Elixir结构体,提供更符合Elixir编程习惯的API。
- 自动化转换:自动处理结构体和枚举类型的转换,减少手动编码的工作量。
- 灵活的服务器和客户端生成:可以轻松地创建Thrift服务端和客户端,支持自定义回调和枚举处理。
- 共享结构体管理:对于多个服务共有的结构体,Riffed提供了一种避免冲突的方式,通过控制结构体导入的位置来确保一致性。
要了解更多关于Riffed的详细信息,请查看其Getting Started Guide,或直接运行mix docs
来生成完整的项目文档。
总的来说,无论你是Elixir新手还是经验丰富的开发者,Riffed都能让你更高效地利用Thrift进行跨语言通信。现在就加入Riffed,享受优雅的Elixir编程体验吧!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~059CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
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!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









