После развертывания моего приложения на героку я получаю сообщение об ошибке приложения. Но я не получаю трассировку стека и любую другую информацию в браузере. Да, я знаю, что могу использовать heroky -logs, но они вообще не дают мне информации. Все готово, попробуйте настроить ENV=Development. Хотите, чтобы мои страницы ошибок на героку выглядели как 
Как мне попасть на страницы ошибок heroku, как на локальном сервере
23.07.2015
Ответы:
1
попробуйте это, вы можете отслеживать
heroku logs -t
23.07.2015
2
Вы можете отлавливать ошибки вручную и показывать их при просмотре
Отлов ошибок в Ruby осуществляется через begin, rescue, else, ensure и end
И вам не нужно отлавливать ошибки в каждом методе каждого контроллера — вы просто можете добавить общий обработчик для необработанных исключений, посмотрите здесь, как
23.07.2015
3
На героку ваше приложение работает в рабочем режиме. Я считаю, что ответ на этот вопрос должен помочь: Rails - ошибка в рабочем режиме
23.07.2015
4
Чтобы увидеть ошибки разработки в Heroku, вам нужно запустить приложение в режиме разработки. Heroku устанавливает две переменные конфигурации RACK_ENV и RAILS_ENV в production по умолчанию, когда вы развертываете свое приложение в heroku, вы можете увидеть это в переменных конфигурации в настройках приложения heroku.
Чтобы запустить приложение в режиме разработки, установите для RACK_ENV и RAILS_ENV значение development.
Вы можете сделать это с помощью набора инструментов heroku:
heroku config:set RACK_ENV=development --app app-name
heroku config:set RAILS_ENV=development --app app-name
Не говоря уже о том, что вы должны установить это обратно на production, прежде чем давать его своим реальным пользователям.
23.07.2015
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..