Web开发敏捷之道Rails(笔记五)

Rails购物车错误处理与会话管理
本文介绍Rails应用中如何处理错误信息并利用flash结构进行反馈,同时展示了清空购物车操作中session对象的管理方式。

1:处理错误

  Rails定义了一个flash的结构,在处理请求的过程中把任何东西放进去,其用来收集错误信息。比如,add_to_cart() action发现传入了货品id不合法,它就会将错误信息保存在flash中,并重定向到index() action。

  

def add_to_cart
   begin
       @product=Product.find(params[:id])
   rescue ActiveRecord::RecordNotFound 
       logger.error("A error  id")
       flash[:notice]="error product id"
       redirect_to:action=>:index
   else  
      @cart=find_cart
      @cart.add_product(product)
   end
end

#rescue子句拦下Product.find()抛下的异常
#Rails的日志记录器记下了这个错误,每个控制器都可以通过logger属性访问日志记录器,这里的日志级别是error
# 创建了一条flash提示信息,和hash一样使用,用:notice作为存放提示信息的键
#redirect_to()方法将浏览器重定向 index控制器

     如果出现异常,我们可以查看日志文件的末尾处,可以看到输出的错误信息(log目录下的 development.log文件)

     在页面显示flash信息

  

<% if flash[:notice] %>
  <%= flash[:notice] %>
<% end %>

 

2: 清空session对象(紧接上篇)

 

<%= link_to "清空购物车" ,:action=>:empty_cart %>

 

 

def empty_cart
    session[:cart]=nil
    flash[:notice]="购物车已清空"
    redirect_to:action=>:index
end

 

 

 

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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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