Braintree Ruby 库使用教程
1. 项目介绍
Braintree Ruby 库是一个用于集成 Braintree 支付网关的 Ruby Gem。Braintree 是 PayPal 旗下的服务,提供了一套全面的支付解决方案,支持多种支付方式,包括信用卡、PayPal、Apple Pay 等。该库允许开发者通过 Ruby 语言与 Braintree 进行交互,实现支付处理、客户管理、交易管理等功能。
2. 项目快速启动
安装
首先,确保你已经安装了 Ruby 2.6 或更高版本。然后,可以通过以下命令安装 Braintree Ruby 库:
gem install braintree
或者,将以下内容添加到你的 Gemfile 中:
gem 'braintree', '~> 4.21.0'
然后运行 bundle install 来安装依赖。
配置
在你的 Ruby 代码中,配置 Braintree 的环境和 API 凭证:
require "braintree"
gateway = Braintree::Gateway.new(
:environment => :sandbox,
:merchant_id => "your_merchant_id",
:public_key => "your_public_key",
:private_key => "your_private_key"
)
生成客户端令牌
服务器端需要生成一个客户端令牌,客户端可以使用该令牌初始化 Braintree SDK:
@client_token = gateway.client_token.generate(
:customer_id => a_customer_id
)
创建交易
客户端成功获取支付方法后,会收到一个 payment_method_nonce,服务器端可以使用该 nonce 创建交易:
result = gateway.transaction.sale(
:amount => "10.00",
:payment_method_nonce => nonce_from_the_client,
:device_data => device_data_from_the_client,
:options => {
:submit_for_settlement => true
}
)
if result.success?
puts "Transaction ID: #{result.transaction.id}"
else
puts "Error: #{result.message}"
end
3. 应用案例和最佳实践
应用案例
Braintree Ruby 库广泛应用于电子商务平台、在线服务订阅、数字商品销售等场景。例如,一个在线商店可以使用 Braintree 处理客户的信用卡支付,并管理客户的支付信息。
最佳实践
- 安全传输:确保所有敏感信息(如 API 密钥)在传输过程中使用 HTTPS。
- 错误处理:在交易处理过程中,始终检查
result.success?以确保交易成功。 - 日志记录:在开发和测试阶段,启用详细的日志记录以帮助调试问题。
- 测试环境:在沙盒环境中进行充分的测试,确保所有支付流程都能正常工作。
4. 典型生态项目
Rails 集成
Braintree Ruby 库可以轻松集成到 Ruby on Rails 项目中。通过在 Rails 控制器中生成客户端令牌和处理支付方法 nonce,可以实现无缝的支付体验。
Sinatra 集成
对于轻量级的 Sinatra 应用,Braintree Ruby 库同样提供了简单的集成方式。通过配置 Braintree 网关并处理支付请求,可以快速实现支付功能。
其他 Ruby 框架
Braintree Ruby 库也可以与其他 Ruby 框架(如 Hanami、Grape 等)集成,提供灵活的支付解决方案。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 Braintree Ruby 库实现支付功能。
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。C091
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
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
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00