《RubyMoney - Money-Rails:让Rails应用轻松处理货币数据》
在现代软件开发中,处理货币数据是许多应用不可或缺的一部分。RubyMoney - Money-Rails 是一个开源项目,它为 Ruby on Rails 应用提供了集成 money gem 的便捷方式,使得货币值的处理更加简单、准确。本文将详细介绍如何安装和使用 RubyMoney - Money-Rails,帮助开发者快速掌握其在项目中的应用。
安装前准备
在安装 RubyMoney - Money-Rails 之前,确保你的开发环境满足以下要求:
- Ruby 版本符合 Rails 项目的要求。
- Rails 项目已经创建并准备好。
- 安装了 Git 以便克隆或下载项目代码。
此外,确保你的项目 Gemfile 中已经包含了 money gem 的依赖。
安装步骤
下载开源项目资源
首先,你需要将 RubyMoney - Money-Rails 添加到你的 Rails 项目的 Gemfile 中:
gem 'money-rails', '~> 1.12'
然后执行以下命令来安装 gem:
$ bundle install
或者,你也可以直接使用以下命令安装:
$ gem install money-rails
安装完成后,可以使用 Rails 的 generator 来创建一个配置文件:
$ rails g money_rails:initializer
在生成的配置文件中,你可以定义默认的货币值和其他配置参数。
常见问题及解决
在安装过程中,你可能会遇到一些常见问题,例如版本冲突或缺少依赖。确保查看 Gemfile 的版本要求,并检查是否所有依赖都已正确安装。
基本使用方法
加载开源项目
在 Rails 应用中,通过在模型中使用 monetize 方法来加载 RubyMoney - Money-Rails。例如,如果你想创建一个包含价格字段的 Product 模型:
class Product < ActiveRecord::Base
monetize :price_cents
end
现在,每个 Product 对象都会有一个 price 属性,它是一个 Money 对象,可以用于货币比较、转换等。
简单示例演示
下面是一个简单的示例,演示如何在 Rails 应用中使用 RubyMoney - Money-Rails:
product = Product.new(price_cents: 1000)
puts product.price # 输出: 10.00 (默认货币单位为美元)
参数设置说明
monetize 方法接受多个参数,如 as 用于指定货币属性的名称,allow_nil 允许字段为空,numericality 提供数值验证等。
结论
通过本文,我们了解了如何安装和使用 RubyMoney - Money-Rails。这个开源项目使得 Rails 应用中的货币数据处理更加直观和易于管理。开发者可以根据自己的需求调整配置,并在模型中灵活使用 monetize 方法。接下来,你可以尝试在自己的项目中实践这些概念,并探索更多关于 RubyMoney - Money-Rails 的进阶功能。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-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。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00