sudo docker tag 5db5f8471261 rhrn/ubuntu:webdev

Get bash inside runned container

sudo docker exec -i -t 665b4a1e17b6 bash

Clear docker unused images

docker rmi $(docker images -f "dangling=true" -q)

Clear docker exited containers

docker rm $(docker ps -aq -f status=exited)

Clear unused volumes

docker volume ls -qf dangling=true | xargs -r docker volume rm

Sort images by size

docker images --format "{{.ID}}\\t{{.Size}}\\t{{.Repository}}" | sort -k 2 -h

The post Docker tips appeared first on Tomoshare.

rails db:create # Creates the database from DATABASE_URL or config/database.yml for the current RAILS_...
rails db:drop # Drops the database from DATABASE_URL or config/database.yml for the current RAILS_EN...
rails db:encryption:init  # Generate a set of keys for configuring Active Record encryption in a given environment
rails db:environment:set  # Set the environment value for the database
rails db:fixtures:load  # Loads fixtures into the current environment's database
rails db:migrate  # Migrate the database (options: VERSION=x, VERBOSE=false, SCOPE=blog)
rails db:migrate:down # Runs the "down" for a given migration VERSION
rails db:migrate:redo # Rolls back the database one migration and re-migrates up (options: STEP=x, VERSION=x)
rails db:migrate:status # Display status of migrations
rails db:migrate:up # Runs the "up" for a given migration VERSION
rails db:prepare # Runs setup if database does not exist, or runs migrations if it does
rails db:reset # Drops and recreates all databases from their schema for the current environment and ...
rails db:rollback # Rolls the schema back to the previous version (specify steps w/ STEP=n)
rails db:schema:cache:clear # Clears a db/schema_cache.yml file
rails db:schema:cache:dump  # Creates a db/schema_cache.yml file
rails db:schema:dump  # Creates a database schema file (either db/schema.rb or db/structure.sql, depending on...
rails db:schema:load  # Loads a database schema file (either db/schema.rb or db/structure.sql, depending on ...
rails db:seed # Loads the seed data from db/seeds.rb
rails db:seed:replant # Truncates tables of each database for current environment and loads the seeds
rails db:setup  # Creates all databases, loads all schemas, and initializes with the seed data (use db...
rails db:version  # Retrieves the current schema version number
rails test:db # Run tests quickly, but also reset db

Thay vì phải nhớ hết như vậy thì ta nên thiết lập alias cho đơn giản.

Thiết lập alias tại: vi ~/.bashrc

alias br='bin/rails'
alias be='bundle exec'
alias brdm='bin/rails db:migrate RAILS_ENV=development && bin/rails db:migrate RAILS_ENV=test'
alias brdrol='bin/rails db:rollback STEP=1 && bin/rails db:rollback STEP=1 RAILS_ENV=test'
alias bi='bundle install'
alias ees="export EDITOR='subl -w'"
alias bd="./bin/dev"
alias brdcm="br db:drop db:create db:migrate"
alias brdcms="br db:drop db:create db:migrate db:seed"
alias rcr="bin/rails cypress:run"
alias rco="bin/rails cypress:open"
alias resetdbtest='bin/rails db:drop db:create db:migrate RAILS_ENV=test'
alias resetdbdev='bin/rails db:drop db:create db:migrate RAILS_ENV=development'
alias brg='bin/rails generate'
alias brt='bin/rails test'
alias fd="foreman start -f Procfile.dev"

Happy Coding!

The post Rails console command made easier appeared first on Tomoshare.

Warning Ruby 2.7: Pattern matching is experimental, and the behavior may change in future versions of Ruby!

Pattern Matching là gì?

Pattern matching là một tính năng cho phép bạn so sánh và hiểu cấu trúc dữ liệu. Điều này được thực hiện bằng cách kiểm tra cách thông tin được tổ chức và gán các phần tương ứng cho các biến cục bộ để sử dụng sau này.

Pattern Matching được hỗ trợ thông qua cú pháp case / in. Quan trọng là không nhầm lẫn với case / when và không kết hợp chúng. Nếu không có sự phù hợp với bất kỳ biểu thức nào và không có định nghĩa else, thì một ngoại lệ NoMatchingPatternError sẽ được raise

case <expression>
in <pattern1>
  # ...
in <pattern2>
  # ...
else
  # ...
end

Pattern có thể là:

• Value: Any Ruby object (compared with the === operator, as in ‘when’).
• Array: Array pattern: [<subpattern>, <subpattern>, <subpattern>, <subpattern>, ...].
• Find: Search pattern: [*variable, <subpattern>, <subpattern>, <subpattern>, <subpattern>, ..., *variable].
• Hash: Hash pattern: {key: <subpattern>, key: <subpattern>, ...}.
• Alternative: Pattern combination with | (vertical bar).
• Variable capture: <pattern> => variable or variable.

Định nghĩa Pattern Matching

# Define a method that uses pattern matching with case/in
def process_data(data)
  case data
  in { type: "number", value: Integer => num }
    puts "Received a number: #{num}"
  in { type: "string", value: String => str }
    puts "Received a string: #{str}"
  in { type: "array", value: Array => arr }
    puts "Received an array: #{arr}"
  in { type: "hash", value: Hash => hash }
    puts "Received a hash: #{hash}"
  else
    puts "Received something else."
  end
end

# Test the method with different data structures
process_data({ type: "number", value: 42 })               # Output: Received a number: 42
process_data({ type: "string", value: "Hello, Ruby!" })   # Output: Received a string: Hello, Ruby!
process_data({ type: "array", value: [1, 2, 3] })         # Output: Received an array: [1, 2, 3]
process_data({ type: "hash", value: { key: "value" } })   # Output: Received a hash: {:key=>"value"}
process_data({ type: "unknown", value: "unknown data" })  # Output: Received something else.

Deconstruct và Deconstruct_keys

Đây là hai phương thức đặc biệt trong pattern matching: deconstruct, được gọi khi đánh giá trên một Array, và deconstruct_keys được gọi khi đánh giá trên một Hash. Hãy xem một ví dụ:

class Coordinates
  attr_accessor :x, :y

  def initialize(x, y)
    @x = x
    @y = y
  end

  def deconstruct
    [@x, @y]
  end

  def deconstruct_key
    {x: @x, y: @y}
  end
end

Khi một thể hiện của lớp Coordinate được đánh giá trên một Array

c = Coordinates.new(32,50)

case c
in [a,b]
  p a #=> 32
  p b #=> 50
end

Khi một thể hiện của lớp Coordinate được đánh giá trên một Hash

case c
in {x:, y:}
  p x #=> 32
  p y #=> 50
end

Nếu class không có 2 methods trên thì sẽ báo lỗi

#<Coordinate:0x000000010d27fb10 @x=32, @y=50>: #<Coordinate:0x000000010d27fb10 @x=32, @y=50> does not respond to #deconstruct (NoMatchingPatternError)

Tham khảo thêm tại: https://docs.ruby-lang.org/en/master/syntax/pattern_matching_rdoc.html

The post Ruby 3.0 đã chính thức hỗ trợ Pattern Matching appeared first on Tomoshare.

# door.rb
class Door
  def initialize
    @open = false
    binding.irb
    puts "Is the door open: #{@open}"
  end
end

Door.new

Kết quả:

Documentos/scripts/ruby via 💎 v3.2.2
❯ ruby door.rb

From: door.rb @ line 4 :

    1: class Door
    2:   def initialize
    3:     @open = false
 => 4:     binding.irb
    5:     puts "Is the door open: #{@open}"
    6:   end
    7: end
    8:
    9: Door.new

irb(#<Door:0x00007fa9a0f367a8>):001> @open
=> false
irb(#<Door:0x00007fa9a0f367a8>):002> @open=true
=> true
irb(#<Door:0x00007fa9a0f367a8>):003> exit
Is the door open: true

Happy coding! =]]z

The post Debug trong Ruby mà không cần dùng thư viện appeared first on Tomoshare.

1. Nâng cấp mô hình GPT-4 lên GPT-4 Turbo

• Đây là một phiên bản nâng cấp của mô hình GPT-4, với input đầu vào là 128K (128.000) ký tự (tương đương hơn 300 trang sách, trước đó chỉ có 32K (32.000) ký tự). Hãy tưởng tượng khả năng duy trì bối cảnh của một cuốn sách dày cộm chỉ trong một lần nhận dữ liệu. Giống như việc mô hình này có thể “đọc” lên đến 300 trang sách trong một lời gợi ý. Ví dụ: Bạn có thể đặt câu hỏi phức tạp về lịch sử và mô hình sẽ có khả năng trả lời mà không cần giới hạn bởi việc chia thành nhiều đoạn.
• Sự hiểu biết về các sự kiện trên thế giới được cập nhập cho đến tháng 4 năm 2023. Đây không chỉ là một bước tiến trong công nghệ AI mà còn là cầu nối cho các nhà phát triển đến với những khả năng mới.
• GPT-4 Turbo giá rẻ hơn gấp 3 lần cho các token input đầu vào và rẻ hơn 2 lần cho các token output đầu ra so với GPT-4
• Hiện tại GPT-4 Turbo vẫn chưa được chính thức, nhưng trong vài tuần tới sẽ phát hành. Hiện tại chúng ta có thể sử dụng model gpt-4-1106-preview để trải nghiệm

2. Loại bỏ tính năng function, thay vào đó là function-calling

• Tính năng functions trước đây đã bị loại bỏ thay vào đó là tính năng function-calling
• Tính năng này theo mình thấy cực kỳ hữu ích. Để diễn giải thì có vẻ hơi khó hình dung, mình sẽ đưa ra một ví dụ như sau:
  • Ví dụ 1: Giả sử trong quá trình trò chuyện với ChatGPT nếu ta hỏi thời tiết hôm nay thế nào, nhiệt độ bao nhiêu, bây giờ là mấy giờ thì có lẻ ở version trước đây sẽ không làm được, vì kiến thức của nó không phải là realtime. Nhưng dựa vào function-calling thì khi ta nhập prompt vào thì nó sẽ xác định cần gọi đến function nào và tham số đầu vào cho phù hợp, từ đó ta sẽ trigger function và hiển thị kết quả cho người dùng
  • Ví dụ 2: Ở trong buổi DevDay (Phút 41 – DevDay Keynote), họ đã dựa vào những khán giả tham dự và yêu cầu AI liệt kê ra 5 người ngẫu nhiên để tặng 500$. Thì lúc này tính năng function-calling sẽ giải quyết bài toán đưa ra câu lệnh Query và truyền vào function để thực thi truy vấn lấy ra 5 người ngẫu nhiên.
  • Ví dụ 3: Bạn củng có thể xem demo ở Phút 35 – DevDay Keynote củng sẽ rất thú vị
• Tham khảo: https://platform.openai.com/docs/guides/function-calling

3. Cải thiện response format

• Sự cải thiện này cho phép ta có thể chỉ định định dạng trả về là JSON (new) hay là text. Với định dạng JSON thì khá hữu ích cho các Developers
• Tham khảo: https://platform.openai.com/docs/guides/text-generation/json-mode

4. Reproducible outputs and log probabilities

• Với tiêu đề trên thì dịch ra có nghĩa là “Kết quả tái sản xuất và xác suất nhật ký”, nghe có vẻ khó hiểu, mình còn không hiểu mình đang viết cái gì cơ mà =)) Nhưng đừng lo lắng, nghe có vẻ rườm rà vậy thôi chứ nó củng chẳng có gì ghê gớm lắm đâu. 😄 Mình sẽ ví dụ như thế này cho anh em dễ hình dung
• Ví dụ trước đây khi mình viết ứng dụng và gọi đến API completion và sau đó nhận kết quả từ OpenAI. Nhưng cái khó ở chỗ là củng cùng một prompt nhưng mà mỗi lần response trả về sẽ cho ra kết quả khác nhau =)) Vậy trong quá trình phát triển sản phẩm, với output như vậy thì làm sao viết Unit Test nhỉ =))
• Bởi vì chúng ta không thể phán đoán được AI response về cái gì nên việc viết UnitTest sẽ trở nên khó khăn (có thể là không viết được). Cho nên ở lần release này đã họ đã tích hợp thêm tham số seed và fingerprint Với 2 tham số này sẽ cho ra kết quả giống nhau với cùng 1 prompt. Mình nói tới đây chắc là anh em củng đã hình dung được rồi nhỉ 😀
• Tóm lại tính năng này phục vụ cho developers trong quá trình phát triển sản phẩm, kiểm tra tính đúng đắn của chương trình =))))

5. Cập nhập GPT-3.5 Turbo

• Ngoài GPT-4 Turbo, thì họ củng đã cập nhập cho GPT-3.5 vói 16K ký tự, và vẫn giống như tính năng bên GPT-4 Turbo ta vẫn có thể sử dụng với tính năng function-calling , định dạng response_format
• Chúng ta có thể truy cập mô hình mới này bằng cách gọi gpt-3.5-turbo-1106 trong API. Các ứng dụng sử dụng tên gpt-3.5-turbo sẽ tự động nâng cấp lên mô hình mới vào ngày 11 tháng 12. Các mô hình cũ sẽ tiếp tục được truy cập bằng cách chuyển gpt-3.5-turbo-0613 trong API cho đến ngày 13 tháng 6 năm 2024.

6. GPT-4 Turbo Vision

• Anh em cứ hình dung đây chính là con mắt của GPT. Ở GPT-4 Turbo có thể nhận diện hình ảnh làm đầu vào. Nó sẽ hjoàn thiện cuộc trò chuyện, cho phép các ứng dụng phân tích chi tiết hình ảnh thế giới thực và đọc tài liệu có hình ảnh.
• Ví dụ, BeMyEyes sử dụng công nghệ này để giúp người khiếm thị hoặc có thị lực kém trong các công việc hàng ngày như xác định một sản phẩm hoặc di chuyển trong cửa hàng.
• Ta có thể truy cập tính năng này bằng cách sử dụng gpt-4-vision-preview trong API. Hiện tại tính năng này vẫn đang phát triển và chưa hoàn thiện. Giá cả phụ thuộc vào kích thước hình ảnh đầu vào. Ví dụ, một hình ảnh có kích thước 1080×1080 pixel cho GPT-4 Turbo có giá là $0.00765.

DALL·E 3

• Chúng ta có thể tích hợp DALL·E 3, mà gần đây OpenAI đã ra mắt cho người dùng ChatGPT Plus và Enterprise thông qua API hình ảnh.
• Các công ty như Snap, Coca-Cola và Shutterstock đã sử dụng DALL·E 3 để tạo ra hình ảnh và thiết kế một cách tự động cho khách hàng và chiến dịch của họ.
• Tương tự như phiên bản trước của DALL·E, API này tích hợp kiểm duyệt tích hợp để giúp các nhà phát triển bảo vệ ứng dụng của họ khỏi việc sử dụng sai mục đích. Chúng tôi cung cấp các tùy chọn về định dạng và chất lượng khác nhau, với giá khởi điểm từ $0.04 cho mỗi hình ảnh được tạo ra
• Tham khảo:
  • https://platform.openai.com/docs/guides/moderation/overview
  • https://openai.com/policies/usage-policies

7. Text-to-speech (TTS)

• Ở phiên bản trước đây đã có tính năng Speech-to-text (chuyển đổi giọng nói sang text) và bây giờ là chuyển đổi text sang giọng nói.
• Đối với Speech-to-text thì đầu vào là file audio, hỗ trợ nhiều định dạng như mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, và webm ****
• Đối với Text-to-speech thì output đầu ra sẽ là mp3, opus, aac, flac
  • Opus: Dùng cho streaming độ trễ thấp.
  • AAC: Dùng cho nén âm thanh digital, phù hợp với YouTube, Android, iOS.
  • FLAC: Dùng cho nén âm thanh hạn chế mất mát thông tin, được ưa chuộng bởi những người yêu thích âm thanh để lưu trữ.
• Đôi với Text-to-speech thì ta có thể tạo ra giọng nói con người từ văn bản thông qua API. Mô hình TTS mới cung cấp 6 giọng đọc và 2 biến thể mô hình, tts-1 và tts-1-hd. tts được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng real-time và tts-1-hd được tối ưu hóa cho chất lượng. Giá cả bắt đầu từ $0.015 cho mỗi 1.000 ký tự đầu vào.

8. Tối ưu về mặt chi phí

• GPT-4 Turbo input tokens giảm giá 3 lần so với GPT-4 ở mức $0.01 và output tokens giảm giá 2 lần ở mức $0.03.
• GPT-3.5 Turbo input tokens giảm giá 3 lần so với mô hình 16K trước đó ở mức $0.001 và output tokens giảm giá 2 lần ở mức $0.002. Trước đây sử dụng GPT-3.5 Turbo 4K hưởng lợi từ việc giảm giá 33% cho input tokens ở mức $0.001. Những mức giá thấp chỉ áp dụng cho mô hình GPT-3.5 Turbo mới được giới thiệu.
• GPT-3.5 Turbo fine-tuning input tokens giảm giá 4 lần ở mức $0.003 và output tokens giảm giá 2.7 lần ở mức $0.006. Fine-tuning cũng hỗ trợ khung ngữ cảnh 16K với cùng giá như 4K với mô hình GPT-3.5 Turbo mới. Những mức giá mới này cũng áp dụng cho các mô hình gpt-3.5-turbo-0613.

9. Cam kết bảo vệ người dùng

10. Whisper v3

• Tính năng này hiện đang trong quá trình phát triển. Cơ bản nó sẽ tự nhận diện giọng nói trên nhiều ngôn ngữ
• Tham khảo mã nguồn mở: https://github.com/openai/whisper

11. Assistants API, Retrieval, and Code Interpreter

Đúng ra mình sẽ nói tính năng này từ đầu, nhưng cơ bản mình củng chưa sử dụng nên củng không giải thích được gì thêm, hiện tại nó củng đang ở phiên bản BETA, các bạn tạm đọc bản dịch từ ChatGPT nhé =))

• Assistants API, Retrieval, and Code Interpreter là các tính năng mới của GPT, một nền tảng AI cho phép bạn xây dựng các ứng dụng trợ lý AI có mục tiêu và có thể gọi các mô hình và công cụ để thực hiện các nhiệm vụ. Các tính năng này là:

• Assistants API: là một API mới giúp bạn tạo ra các trợ lý AI có thể hiểu và trả lời các câu hỏi và yêu cầu của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên, và có thể sử dụng các mô hình và công cụ khác nhau để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, bạn có thể xây dựng một trợ lý AI để phân tích dữ liệu, lập trình, lên kế hoạch du lịch, tạo âm nhạc, vẽ tranh, v.v.

• Retrieval: là một công cụ mới cho phép trợ lý AI của bạn truy xuất kiến thức từ các nguồn dữ liệu bên ngoài mô hình của bạn, chẳng hạn như dữ liệu lĩnh vực độc quyền, thông tin sản phẩm hoặc tài liệu do người dùng cung cấp. Điều này có nghĩa là bạn không cần phải tính toán và lưu trữ các embedding cho các tài liệu của bạn, hoặc thực hiện các thuật toán phân đoạn và tìm kiếm. Trợ lý AI của bạn sẽ tự động chọn kỹ thuật truy xuất phù hợp nhất dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi trong việc xây dựng truy xuất kiến thức trong ChatGPT.

• Code Interpreter: là một công cụ mới cho phép trợ lý AI của bạn viết và chạy mã Python trong một môi trường thực thi cô lập, và có thể tạo đồ thị và biểu đồ, và xử lý các tệp có dữ liệu và định dạng khác nhau. Điều này cho phép trợ lý AI của bạn chạy mã lặp đi lặp lại để giải quyết các vấn đề mã hóa và toán học khó khăn, và hơn thế nữa.

• Tóm lại, các tính năng mới của GPT giúp bạn tạo ra các trợ lý AI mạnh mẽ, linh hoạt và sáng tạo hơn. Bạn có thể tìm hiểu thêm về các tính năng này tại trang web chính thức của GPT.

Đây là demo của Code Interpreter: https://www.youtube.com/watch?v=3t7417CB-o8&ab_channel=Howfinity

Lời kết

Với những tính năng mà GPT-4 Turbo mang lại quả thật là khủng khiếp. Anh em thử hình dung con người chúng ta sẽ có bộ não để suy nghĩ, con mắt đề nhìn sự vật, lỗ tai để lắng nghe, cái miệng để nói. Vậy thử đối chiếu xem các tính năng trên thì GPT đã đáp ứng đủ chưa.

• Con mắt (GPT-4 Vision)
• Lỗ tai (Speech to text)
• Cái miệng (Text to speech)
• Bộ não (Completion & Chat Completion)

Mình nghĩ một ngày nào đó không xa AI sẽ thực sự thay thế con người, như ở các bộ film hollywood về các dòng phim viễn tưởng, những gì ta xem và nghĩ sẽ khó có thể xảy ra trong thực tế, nhưng có lẻ một thời gian nửa GPT sẽ làm được tất cả, có khi thay thế con người củng có =)) Bởi vậy từ bây giờ chúng ta cố gắn trau dồi kiến thức, phải học hỏi và tạo ra sự khác biệt mà AI không làm được.

Thôi sợ quá đắp mền đi ngủ đây ae nhé =)))

À mà khoan còn một ý này nửa =)) Ngoài ra, GPT Marketplace sẽ sớm mở cửa, tạo điều kiện cho các nhà phát triển không chỉ chia sẻ mà còn kiếm lợi nhuận từ các ứng dụng của mình. Kiểu giống như shopify, viết theme và đăng lên để bán thì ở GPT ta có thể tạo ra những ứng dụng để bán. Với những cập nhật này, hứa hẹn sẽ là một cuộc đua không ngừng nghỉ cho các nhà phát triển =))

The post Những tính năng mới trong GPT-4 Turbo – Devday OpenAI appeared first on Tomoshare.

Giả sử ta sử dụng Database MySQL AWS thuộc dòng db.t2.large (2CPU – 8GB RAM). Để biết số lượng max_connection có 2 cách:

• Cách 1: Thực hiện truy vấn SHOW GLOBAL VARIABLES LIKE 'max_connections';
• Cách 2: Dùng công thức max_connections = DBInstanceClassMemory/12582880
  • Ram 8G ⇒ 8000000000 bytes / 12582880 = 635 pools

2. Nâng bao nhiêu pool là hợp lý?

Giả sử ta có 3 con servers. Mỗi server chạy 4 workers. Mỗi worker chạy 16 threads.

Mỗi thread là 1 connection đến database.

Suy ra ta có tổng số threads trên 1 server ⇒ 16 threads * 4 workers = 64 pools/server

Ta có 3 servers ⇒ 64 pools * 3 servers = 192 pools ⇒ Số pool tổng cộng là 192 pools

Cho nên chỉ số max_connection > tổng số pools

Với database ở trên thì sẽ đáp ứng được. Nếu DB của bạn yếu thì các bạn cần phải điều chỉnh lại số lượng threads cho phù hợp. Miễn sao khi tổng các server lại nó phải bé hơn số max_connection

Lưu ý: Đó là ta mới tính cho những server đang golive, ngoài ra còn có những server khác như background chẳng hạn, hoặc khi ứng dụng được Scale-up server thì củng phải được tính vào. Tốt nhất là ta nên chừa số lượng còn lại ít nhất phải được 25 pools (Còn tuỳ vào thực tế server của bạn như thế nào mà tính cho hợp lý)

Nếu server bạn mạnh, bạn dùng nhiều threads thì đồng nghĩa với việc bạn phải nâng Database lên cho phù hợp. Chứ không thể server mạnh mà Database yếu thì không thể đáp ứng được.

The post Nâng bao nhiêu pool connect database là phù hợp appeared first on Tomoshare.

Sử dụng ActiveRecord:SignedId

Từ bây giờ bạn có thể sử dụng API ActiveRecord::SignedId để tạo ra các token có thời hạn. Và bạn có thể dùng ActiveRecord để tìm bản ghi sử dụng signed id tương ứng

Hãy xem xét một tình huống trong đó chúng ta muốn gửi một liên kết đặt lại mật khẩu cho người dùng. Nếu bạn muốn tạo ra một token duy nhất có hiệu lực trong vòng 1 ngày.

user = User.first
signed_id = user.signed_id(expires_in: 1.day, purpose: :password_reset)

# Output signed_id
# eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6ODg3LCJleHAiOiIyMDIzLTEwLTI1VDE2OjM2OjI4LjY1MloiLCJwdXIiOiJ1c2VyL3Bhc3N3b3JkX3Jlc2V0In19--4b1bde069dad4fa959fc111dbb401fac724cd43ab7aea772841fc90d87e42354

Mã signed_id trên sẽ có thời hạn 1 ngày và mục đích (purpose) chúng ta có thể ghi bất kỳ thứ gì củng được. Sau đó để tìm lại record từ signed_id trên thì làm như sau:

User.find_signed(signed_id, purpose: :password_reset)

# Output
# <User:0x000000010ed60a38

Vì ở trên khi signed_id ta có điền purpose thì khi find chúng ta củng phải truyền lại purpose. Trường hợp không đúng thì kết quả sẽ trả về nil, còn khi hết hạn sẽ raise lỗi

Sử dụng ActiveRecord::Base::generates_token_for

class User < ActiveRecord::Base
  has_secure_password

  generates_token_for :password_reset, expires_in: 1.day do
    BCrypt::Password.new(password_digest).salt[-10..]
  end
end

Khởi tạo token

user = User.first
token = user.generate_token_for(:password_reset)

# Output
# eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6Wzg4Nywid3FxLlhwdWJjLiJdLCJleHAiOiIyMDIzLTEwLTI0VDE2OjU0OjA5LjU0MloiLCJwdXIiOiJVc2VyXG5wYXNzd29yZF9yZXNldFxuNjAifX0=--8430fc9ee974752f075c78c6d...

Tìm record từ token đã tạo ở trên

User.find_by_token_for(:password_reset, token)
# Output:
# <User:0x000000010ed60a38

generates_token_for hoạt động tương tự như signed_id. Trong khi signed_id sử dụng model ID làm dữ liệu đầu vào, thì generates_token_for sử dụng sự kết hợp giữa model ID và giá trị được trả về bởi block. Block này nên tham chiếu tới một thuộc tính liên quan đến mục đích của token (Ở đây là password_digest). Khi thuộc tính này (password_digest) được cập nhật, dữ liệu đầu vào cũng được cập nhật và từ đó làm vô hiệu hóa token cũ.

Trong ví dụ trên, sự kết hợp dữ liệu đầu vào sẽ là model ID và 10 ký tự cuối cùng của Bycrypt Password

Khi bạn cập nhật mật khẩu, thì password_digest sẽ thay đổi và do đó token bị vô hiệu hóa sau lần cập nhật đầu tiên của mật khẩu. Điều này khiến cho token chỉ có thể được sử dụng một lần.

Trước đây với bài toán reset password hay reset email thông thường ta sẽ tạo ra 2 cột để lưu trữ (reset_email_token và reset_email_token_expired). Bây giờ sẽ không cần nửa bởi vì đã có generates_token_for

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết này về tính năng generates_token_for và signed_id trong Rails 7.1. Hy vọng rằng bạn đã tìm thấy thông tin hữu ích và có thêm kiến thức về cách sử dụng tính năng này để tạo ra các token đặc biệt và an toàn trong ứng dụng của mình. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hoặc góp ý nào, đừng ngần ngại chia sẻ. Chúng tôi luôn đánh giá phản hồi từ độc giả. Hãy tiếp tục theo dõi và chia sẻ kiến thức về lĩnh vực phát triển ứng dụng web. Cảm ơn bạn đã ủng hộ!

The post Rails 7.1: Mở Rộng khả Năng bảo mật với generates_token_for và signed_id appeared first on Tomoshare.

Vite nổi bật với hai tính năng mà không ai có thể phủ nhận: Instant Server Start và Lightning Fast HMR.

• Instant Server Start cho phép phục vụ tệp trên yêu cầu qua ESM, không cần đóng gói.

• Lightning Fast HMR là chức năng Hot Module Replacement (HMR) nhanh chóng

Điều đặc biệt là Vite sử dụng esbuild, một công cụ pre-bundler có tốc độ xử lý vượt trội, cùng với rollup để bundle mã nguồn. Kết hợp cả hai, sẽ tận dụng sức mạnh của chúng để cung cấp một trải nghiệm phát triển và triển khai web mạnh mẽ.

Vậy nếu bạn đang tìm kiếm một giải pháp phát triển web hiệu suất cao và tiện lợi, Vite sẽ là lựa chọn đáng xem xét. Còn với Rails 7, bạn sẽ phải cân nhắc xem tính năng importmap có đủ thuyết phục để bạn chuyển đổi không.

Bắt Đầu: Cài Đặt Rails

mkdir project_name && cd project_name
rails new . --force --css=bootstrap --database=postgresql --minimal
rails db:create
rails db:migrate

// OR
echo "source '<https://rubygems.org>'" > Gemfile
echo "gem 'rails', '7.1.0'" >> Gemfile
bundle install
bundle exec rails new . --force --css=bootstrap --database=postgresql --minimal
bin/rails db:create
bin/rails db:migrate

Bước 1: Cài Đặt Vite

gem "vite_rails"
bundle install
bundle exec vite install

Lệnh vite install sẽ tạo ra các tệp sau đây:

• Procfile cho môi trường phát triển để khởi chạy Rails và Vite:

Procfile.dev
  vite: bin/vite dev
  web: bin/rails s

• File entrypoint – Nơi chỉ chứa các lệnh imports

app/javascript/entrypoints/

• Tệp thực thi để bắt đầu vite:

bin/vite

• File cài đặt thư viện js

package.json
package-lock.json

• Cấu hình cho Vite cho ứng dụng:

vite.config.ts
config/vite.json

• Đặt cấu hình cho Vite:

# vite.config.ts

import { defineConfig } from 'vite'
import RubyPlugin from 'vite-plugin-ruby'
import FullReload from "vite-plugin-full-reload";

export default defineConfig({
  clearScreen: false,
  plugins: [
    RubyPlugin(),
    FullReload(["config/routes.rb", "app/views/**/*"], { delay: 200 })
  ],
  root: "./app/assets",
  build: {
    manifest: true,
    rollupOptions: {
      input: "/app/javascript/entrypoints/application.js"
    }
  }
})

Vite cũng đi kèm với tính năng auto build . Vite-rails sẽ tự động phát hiện tùy chọn "autoBuild": true trong vite.json. Nếu có bất kỳ mã nào thay đổi trong thư mục được chỉ định trong sourceCodeDir và watchAdditionalPaths, nó sẽ tự động kích hoạt quá trình build tài nguyên

# vite.json

{
  "all": {
    "sourceCodeDir": "app/javascript",
    "watchAdditionalPaths": []
  },
  "development": {
    "autoBuild": true,
    "publicOutputDir": "vite-dev",
    "port": 3036
  },
  "test": {
    "autoBuild": true,
    "publicOutputDir": "vite-test",
    "port": 3037
  }
}

Vite xây dựng các tài nguyên và lưu trữ chúng trong public/vite-dev với các tệp CSS và JS được compile. Tệp manifest.json bao gồm các tệp CSS và JS cùng với tài nguyên từ manifest-assets.json.

Building with Vite ⚡️
vite v4.3.9 building for development...
transforming...

✓ 7 modules transformed.

rendering chunks...
computing gzip size...
../../public/vite-dev/manifest-assets.json              0.00 kB │ gzip:  0.02 kB
../../public/vite-dev/manifest.json                     0.30 kB │ gzip:  0.14 kB
../../public/vite-dev/assets/application-23aabef0.css   9.26 kB │ gzip:  2.39 kB
../../public/vite-dev/assets/application-cda856d1.js   43.44 kB │ gzip: 10.95 kB
✓ built in 481ms
Build with Vite complete: /Users/projects/app/public/vite-dev

Bây giờ, sau khi khởi động lại Rails, bạn sẽ thấy những dòng thông báo này trên console của trình duyệt:

Vite ⚡️ Ruby
Visit the guide for more information: <https://vite-ruby.netlify.app/guide/rails>

Tất cả đã sẵn sàng để bạn viết chức năng JavaScript cho ứng dụng với Vite! 😃

Bước 2: Vite + Stimulus

Vite có các plugin cho các framework như ReactJS và VueJS, cũng như một plugin cho framework Stimulus. Trong Rails 7, gem 'stimulus-rails' được cấu hình tự động. Vì vậy, để kết hợp Vite và Stimulus, hãy thực hiện các bước sau:

• Tạo các tệp Stimulus:

gem 'stimulus-rails' # bỏ qua nếu đã được thêm bởi Rails
bundle install
rails stimulus:install # Tạo các tệp sau

• Rails đã thêm cài đặt cho Stimulus trong app/javascript/controllers/application.js và app/javascript/controllers/index.js. Vì chúng ta sẽ cấu hình Stimulus bằng Vite, bạn có thể bỏ qua tất cả các dòng từ hai tệp này.
• Bỏ comment các import sau từ app/javascript/application.js:

// import "@hotwired/turbo-rails"
// import "controllers"

• Thêm hai plugin Vite mà bạn có thể sử dụng cho Stimulus:
  • stimulus-vite-helpers: Cung cấp các helper để dễ dàng tải tất cả các controller Stimulus của bạn khi sử dụng Vite.js.
  • vite-plugin-stimulus-hmr: HMR cho các controller Stimulus trong Vite.js.

yarn add -D @hotwired/stimulus
yarn add -D stimulus-vite-helpers
yarn add -D vite-plugin-stimulus-hmr

Câu lệnh trên sẽ thêm các phụ thuộc vào tệp package.json.

• Cấu hình Vite cho plugin HMR của Stimulus. Giờ đây, vite.config.js sẽ trông như sau:

import { defineConfig } from 'vite'
import RubyPlugin from 'vite-plugin-ruby'
import FullReload from 'vite-plugin-full-reload';
import StimulusHMR from 'vite-plugin-stimulus-hmr';

export default defineConfig({
  clearScreen: false,
  plugins: [
    RubyPlugin(),
    FullReload(["config/routes.rb", "app/views/**/*"], { delay: 200 }),
    StimulusHMR()
  ],
  root: "./app/assets",
  build: {
    manifest: true,
    rollupOptions: {
      input: "/app/javascript/entrypoints/application.js"
    }
  }
})

• Thêm nội dung sau vào tệp app/javascript/controllers/index.js. Controllers Stimulus được đăng ký bằng cách sử dụng globEager của Vite và helper registerControllers.

import { Application } from '@hotwired/stimulus'
import { registerControllers } from 'stimulus-vite-helpers'

const application = Application.start()
const controllers = import.meta.globEager('./**/*_controller.js')
registerControllers(application, controllers)

• Import controller Stimulus vào tệp của Vite:

Thêm dòng sau vào app/javascript/entrypoints/application.js:

import '../controllers'

• Để kiểm tra xem controller Stimulus “hello” hoạt động, thêm đoạn mã sau vào app/views/layouts/application.html.erb:

<div data-controller="hello">
  <input data-hello-target="name" type="text">
  <input data-hello-target="output" type="text">
  <button data-action="click->hello#greet">Greet</button>
</div>

Bạn đã sẵn sàng sử dụng Stimulus và Vite để phát triển ứng dụng của bạn!

Bước 3: Vite + Tailwind

• Sử dụng yarn để thêm Tailwind CSS và các gói cần thiết khác:

yarn add -D tailwindcss @tailwindcss/forms @tailwindcss/typography @tailwindcss/aspect-ratio @tailwindcss/forms @tailwindcss/line-clamp autoprefixer
yarn add -D eslint prettier eslint-plugin-prettier eslint-config-prettier eslint-plugin-tailwindcss path

• Tạo tệp cấu hình tailwind.config.js trong thư mục gốc của dự án:

npx tailwindcss init

Thêm nội dung sau vào tailwind.config.js:

const colors = require('tailwindcss/colors')
const defaultTheme = require('tailwindcss/defaultTheme')

module.exports = {
  content: [
    './app/helpers/**/*.rb',
    './app/assets/stylesheets/**/*.css',
    './app/views/**/*.{html,html.erb,erb}',
    './app/javascript/components/**/*.js',
  ],
  theme: {
    fontFamily: {
      'sans': ["BlinkMacSystemFont", "Avenir Next", "Avenir",
        "Nimbus Sans L", "Roboto", "Noto Sans", "Segoe UI", "Arial", "Helvetica",
        "Helvetica Neue", "sans-serif"],
      'mono': ["Consolas", "Menlo", "Monaco", "Andale Mono", "Ubuntu Mono", "monospace"]
    },
    extend: {},
  },
  corePlugins: {
    aspectRatio: false,
  },
  plugins: [
    require('@tailwindcss/typography'),
    require('@tailwindcss/forms'),
    require('@tailwindcss/aspect-ratio'),
    require('@tailwindcss/line-clamp'),
  ],
}

• Thay nội dung tệp app/assets/stylesheets/application.css bằng:

@import "tailwindcss/base";
@import "tailwindcss/components";
@import "tailwindcss/utilities";

• Tạo tệp application.css trong thư mục app/javascript/entrypoints/ và nhập các tệp stylesheet:

@import "../../assets/stylesheets/application.css";

• Tạo tệp cấu hình postcss.config.js trong thư mục gốc của dự án:

touch postcss.config.js

Thêm nội dung sau vào postcss.config.js:

module.exports = {
  plugins: {
    tailwindcss: {},
    autoprefixer: {},
  },
}

• Trong app/views/layouts/application.html.erb, sử dụng các thẻ vite_client_tag, vite_stylesheet_tag và vite_javascript_tag thay vì các thẻ JS và CSS mặc định:

<%= csrf_meta_tags %>
<%= csp_meta_tag %>

<%= vite_client_tag %>
<%= vite_stylesheet_tag 'application', data: { "turbo-track": "reload" } %>
<%= vite_javascript_tag 'application' %>

• Hãy chắc chắn rằng các tài nguyên được biên dịch bằng cách xem F12 trình duyệt

<link rel="stylesheet" href="/vite-dev/assets/application-23aabef0.css" data-turbo-track="reload">
<script src="/vite-dev/assets/application-cda856d1.js" crossorigin="anonymous" type="module"></script>

• Nếu cần, bạn có thể khởi chạy máy chủ Vite để áp dụng các kiểu Tailwind:

bin/vite dev -clobber

Bạn đã sẵn sàng để viết mã JS và CSS cho ứng dụng của mình và để Vite đóng gói các tài nguyên này! 😄

Nguồn tại Medium

The post Cài đặt Rails 7 với Vite + Stimulus + Tailwind appeared first on Tomoshare.