Backgrounded 项目技术文档
2024-12-23 00:14:38作者:董斯意
1. 安装指南
1.1 安装方式
要安装 Backgrounded,您可以使用以下命令:
$ gem install backgrounded
1.2 配置
Backgrounded 支持多种后台处理框架,您可以根据需要选择合适的框架。以下是一些常见的配置示例:
1.2.1 Resque
如果您使用 Resque 作为后台处理框架,可以参考相关文档进行配置。
1.2.2 JobFu
如果您使用 JobFu 作为后台处理框架,可以参考相关文档进行配置。
1.2.3 自定义处理器
您也可以编写自定义处理器来处理后台任务。以下是一个简单的自定义处理器示例:
# config/initializers/backgrounded.rb
class MyHandler
# @param object 是要调用方法的目标对象
# @param method 是要调用的方法
# @param args 是传递给方法的可选参数列表
# @param options 是传递给 backgrounded 调用的可选选项哈希
def request(object, method, args, options={})
# 以您希望的方式处理调用
end
end
# 配置 backgrounded 使用您的处理器
Backgrounded.configure do |config|
config.handler = MyHandler.new
end
2. 项目使用说明
2.1 基本用法
Backgrounded 提供了一个简洁的 API,允许您在后台执行任何模型方法。以下是一个基本用法的示例:
class User
def do_stuff
end
def self.do_something_else
end
end
user = User.new
# 在后台执行实例方法
user.backgrounded.do_stuff
# 在后台执行类方法
User.backgrounded.do_something_else
2.2 after_commit_backgrounded 回调
Backgrounded 还支持在模型保存到数据库后自动在后台执行回调。以下是一个示例:
class User < ActiveRecord::Base
# 在提交后在后台执行 :do_something
after_commit_backgrounded :do_something
# 在提交后在后台执行 :do_something_else,并传递自定义选项给 backgrounded 处理器
after_commit_backgrounded :do_something_else, :backgrounded => {:priority => :high}
end
3. 项目API使用文档
3.1 backgrounded 方法
backgrounded 方法用于在后台执行实例方法或类方法。
3.1.1 实例方法
user.backgrounded.do_stuff
3.1.2 类方法
User.backgrounded.do_something_else
3.2 after_commit_backgrounded 回调
after_commit_backgrounded 回调用于在模型保存到数据库后自动在后台执行指定的方法。
after_commit_backgrounded :do_something
4. 项目安装方式
4.1 使用 gem 安装
$ gem install backgrounded
4.2 自定义处理器
您可以编写自定义处理器来处理后台任务。以下是一个简单的自定义处理器示例:
# config/initializers/backgrounded.rb
class MyHandler
def request(object, method, args, options={})
# 以您希望的方式处理调用
end
end
Backgrounded.configure do |config|
config.handler = MyHandler.new
end
通过以上步骤,您可以成功安装并配置 Backgrounded,并开始在项目中使用它来处理后台任务。
登录后查看全文
热门项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler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。
C
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
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
12
1
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
986
247
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
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355