dry-rails 开源项目教程
2024-09-03 02:10:58作者:柯茵沙
1、项目介绍
dry-rails 是 dry-rb 官方为 Ruby on Rails 框架提供的 railtie。它通过使用 dry-system 提供了一个应用程序容器,并增加了一些额外的功能,如 safe_params 和 controller_helpers。dry-rails 旨在帮助开发者更高效地构建 Rails 应用,通过集成多个 dry-rb 库,使得这些库在 Rails 应用中开箱即用。
2、项目快速启动
安装
首先,确保你的 Ruby 版本满足要求(MRI >= 3.0.0),然后在你的 Rails 项目中添加以下 Gem:
gem 'dry-rails'
运行 bundle install 安装 dry-rails。
配置
在你的 config/application.rb 文件中,添加以下配置以启用 dry-rails:
require 'dry/rails'
module YourApp
class Application < Rails::Application
config.autoload_paths << Rails.root.join('lib')
config.generators do |g|
g.test_framework :rspec
end
end
end
使用
在控制器中使用 safe_params 功能:
class PostsController < ApplicationController
include Dry::Rails::Features::SafeParams
def create
post = Post.new(safe_params)
if post.save
render json: post
else
render json: post.errors, status: :unprocessable_entity
end
end
private
def safe_params
params.require(:post).permit(:title, :content)
end
end
3、应用案例和最佳实践
应用案例
假设你正在开发一个博客系统,你可以使用 dry-rails 来确保所有的参数验证都在控制器层完成,从而提高代码的可维护性和安全性。
最佳实践
- 参数验证:使用
dry-schema和dry-validation进行参数验证,确保输入数据的合法性。 - 依赖注入:利用
dry-system进行依赖注入,提高代码的模块化和可测试性。 - 代码复用:通过
dry-rb的其他库,如dry-types和dry-struct,提高代码的复用性和类型安全性。
4、典型生态项目
dry-rails 作为 dry-rb 生态系统的一部分,与其他 dry-rb 库紧密集成,包括但不限于:
- dry-system:提供应用程序容器,支持依赖注入。
- dry-schema:用于定义和验证数据结构。
- dry-validation:提供高级验证规则和条件。
- dry-types:提供丰富的类型系统,增强数据类型的安全性。
通过这些库的协同工作,dry-rails 能够为 Rails 开发者提供一个强大且灵活的开发工具集。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
最新内容推荐
海能达HP680CPS-V2.0.01.004chs写频软件:专业对讲机配置管理利器 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 ZLIB 1.3 静态库 Windows x64 版本:高效数据压缩解决方案完全指南 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 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 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 Photoshop作业资源文件下载指南:全面提升设计学习效率的必备素材库
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
214
234
暂无简介
Dart
661
152
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
251
320
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++
659
296
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.18 K
646
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
159
217
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
62
20
仓颉编程语言开发者文档。
59
818