如何在Mac OS X上安装 Ruby运行环境

本文详细介绍了如何在MacOSX系统上安装Ruby环境,包括安装必要的开发工具、使用RVM管理Ruby版本以及配置默认Ruby版本等步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

步骤0 - 安装系统需要的包

 

  # For Mac 

  # 先安装 [Xcode](http://developer.apple.com/xcode/) 开发工具,它将帮你安装好 Unix 环境需要的开发包

步骤1 - 安装 RVM

    $ curl -L https://get.rvm.io | bash -s stable

期间可能会问你sudo管理员密码,以及自动通过homebrew安装依赖包,等待一段时间后就可以成功安装好 RVM。如下图:


然后,载入 RVM 环境(新开 Termal 就不用这么做了,会自动重新载入的)

    $ source ~/.rvm/scripts/rvm

检查一下是否安装正确

    $ rvm -v
    rvm 1.22.17 (stable) by Wayne E. Seguin <wayneeseguin@gmail.com>, Michal Papis <mpapis@gmail.com> [https://rvm.io/]


步骤2 - 用 RVM 安装 Ruby 环境

  

    $ rvm install 2.0.0

编译过程完成以后,Ruby, Ruby Gems 就安装好了。



步骤3 - 设置 Ruby 版本

 

RVM 装好以后,需要执行下面的命令将指定版本的 Ruby 设置为系统默认版本

    $ rvm 2.0.0 --default

同样,也可以用其他版本号,前提是你有用 rvm install 安装过那个版本

这个时候你可以测试是否正确

    $ ruby -v
    ruby 2.0.0p247 (2013-06-27 revision 41674) [x86_64-darwin13.0.0]

    $ gem -v
    2.1.6

这有可能是因为Ruby的默认源使用的是cocoapods.org,国内访问这个网址有时候会有问题,网上的一种解决方案是将远替换成淘宝的,替换方式如下:    $gem source -r https://rubygems.org/     $ gem source -a https://ruby.taobao.org

 要想验证是否替换成功了,可以执行:

    $ gem sources -l  

正常的输出结果:

      CURRENT SOURCES            

      http://ruby.taobao.org/            

到这里就已经把Ruby环境成功的安装到了Mac OS X上,接下来就可以进行相应的开发使用了。



标题SpringBoot与Vue融合的垃圾分类回收网站研究AI更换标题第1章引言介绍垃圾分类的重要性,SpringBoot与Vue技术融合的优势,以及本研究的意义和价值。1.1研究背景与意义分析当前垃圾分类的紧迫性和SpringBoot与Vue在垃圾分类回收网站开发中的应用前景。1.2国内外研究现状概述国内外在垃圾分类回收系统方面的研究现状和技术应用情况。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和系统开发的创新之处。第2章相关技术概述简述SpringBoot和Vue的技术特点及其在垃圾分类回收网站中的应用。2.1SpringBoot框架介绍介绍SpringBoot框架的主要特点和优势。2.2Vue.js框架介绍阐述Vue.js框架的基本原理和应用范围。2.3SpringBoot与Vue的融合应用探讨SpringBoot后端与Vue前端如何有效融合,提升用户体验。第3章垃圾分类回收网站系统设计详细描述基于SpringBoot和Vue的垃圾分类回收网站的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构设计,包括前后端分离的设计思路。3.2数据库设计介绍系统所使用的数据库结构设计和数据表关系。3.3界面设计阐述基于Vue的前端界面设计,包括用户交互流程和界面展示。第4章系统实现与测试详细介绍垃圾分类回收网站的实现过程和测试情况。4.1系统后端实现说明SpringBoot后端的具体实现,包括接口设计、业务逻辑处理等。4.2系统前端实现Vue前端的具体实现,包括组件开发、状态管理等。4.3系统测试与性能分析对系统进行功能测试和性能测试,分析系统的稳定性和响应速度。第5章结论与展望总结本文的研究成果,展望未来的研究方向和应用前景。5.1研究结论概括性地阐述本文的主要研究结论和系统的实际应用价值。5.2未来研究方向提出未来可能的研究方向,如系统优化、智能分类算法研究等。
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