WedX - журнал о программировании и компьютерных науках

Rails не может найти активы, если явно не заданы пути к активам

У меня есть устаревшее приложение с отключенным конвейером ресурсов. Я обновил rails до 3.2.13, добавил группу :assets в Gemfile, активировал активы в application.rb:

config.assets.enabled = true
config.assets.version = '1.0'

Но активы не будут загружаться и компилироваться, пока я явно не укажу пути к активам:

config.assets.paths << Rails.root.join("app", "assets", "stylesheets")
config.assets.paths << Rails.root.join("app", "assets", "javascripts")
config.assets.paths << Rails.root.join("app", "assets", "images")

Я знаю, что он должен работать без явного задания путей. Но я просто не могу понять, почему это не работает сейчас. Это работает только тогда, когда я определяю пути в своих файлах конфигурации. Спасибо.


  • Можешь опубликовать свой application.rb? Интересные части: это require "sprockets/railtie" и процедура if defined?(Bundler). 01.07.2013

Ответы:


1

Проблема была в геме active_reload, он был давно включен в Gemfile и устарел для Rails 3.2. +. Удаление этого драгоценного камня основных средств.

01.07.2013
Новые материалы

Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка. Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..

Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..


Для любых предложений по сайту: wedx@cp9.ru