41、API 设计与实现指南

Ruby on Rails API设计与实现

API 设计与实现指南

1. API 基础测试与项目创建

首先,运行 bin/rspec spec/api/v1/projects_spec.rb 来检查测试是否通过,结果显示 3 个示例均通过且无失败。接下来,需要编写一个测试,以验证当尝试传递一个没有名称的项目时,会得到 422 状态码和相应的错误信息,表明由于这些错误项目未被创建。在 spec/api/v1/projects_spec.rb 中添加如下测试代码:

it "unsuccessful JSON" do
  post "#{url}.json", :token => token,
  :project => {}
  last_response.status.should eql(422)
  errors = {"name" => ["can't be blank"]}.to_json
  last_response.body.should eql(errors)
end

再次运行测试,4 个示例均通过且无失败。现在可以通过 API 为用户提供创建项目的方式,接着进行提交:

git add .
git commit -m "Added API to create projects"
git push
2. 限制管理员访问

app/controllers/projects_controller.rb

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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