由于团队开发需要，决定引入GraphQL，因此进行了一番研究

1 年 ago

清, 宇

2 minutes

GraphQL是一种数据查询和操作语言。

GraphQL是Facebook于2012年开发的API查询语言，用于帮助客户端准确获取所需的数据。

换句话说，前端可以向后端请求并获取所需数据。太棒了?

与REST API的区别

GraphQL与REST API不同，它可以在一个请求中获取所需的数据。GraphQL提供了一种语法来定义数据的结构和获取方式，并通过定义解析器函数来处理在服务器端执行的查询。

GraphQL的主要特点如下所示。

指定客户端所需的数据：GraphQL查询允许客户端仅指定所需的数据。这样就不需要获取不必要的数据，提高了性能。

获取来自多个数据源的数据：GraphQL具有灵活性，可以获取来自多个数据源的数据。这使得在需要从多个API端点获取数据的情况下，可以轻松实现。

事件驱动的架构：GraphQL采用事件驱动的架构。这使得当数据更新时，可以自动从服务器接收通知。

GraphQL正在成为Web开发中备受关注的一种新的替代REST API的方法。它得到了许多语言和框架的支持，越来越受欢迎。

如何使用axios

以下是使用axios发送GET请求到GraphQL服务器的基本方法。

import axios from 'axios';

const query = `
  query {
    // GraphQLのクエリをここに入力
  }
`;

axios.get('http://example.com/graphql', {
  params: {
    query: query
  }
})
.then(response => {
  // 成功した場合の処理
  console.log(response.data);
})
.catch(error => {
  // エラーが発生した場合の処理
  console.log(error);
});

在上面的例子中，我们将GraphQL查询存储在变量query中，并使用axios的get方法向GraphQL服务器发送请求。假设GraphQL服务器的端点是http://example.com/graphql。

使用params选项，将GraphQL查询作为URL参数包含在请求中。如果成功，响应数据将存储在response.data属性中，并输出到控制台日志中。如果发生错误，则在catch块中处理错误。

考虑到页面和数量限制的分页实现。

GraphQL内置了用于进行分页的功能。因此，在请求查询中不需要包含limit和page参数。相反，可以在GraphQL查询本身中编写分页逻辑。

下面是一个示例，使用GraphQL查询的first和after来实现分页。在这个示例中，我们通过定义一个query变量来存储GraphQL查询，并使用axios的get方法向GraphQL服务器发送请求。

import axios from 'axios';

const query = `
  query ($first: Int!, $after: String) {
    products(first: $first, after: $after) {
      edges {
        node {
          id
          name
          price
        }
      }
      pageInfo {
        hasNextPage
        endCursor
      }
    }
  }
`;

const variables = {
  first: 10,
  after: null
};

axios.get('http://example.com/graphql', {
  params: {
    query: query,
    variables: variables
  }
})
.then(response => {
  console.log(response.data);
})
.catch(error => {
  console.log(error);
});

在上述的例子中，我们定义了一个查询，从products字段中获取最多first件商品的数据。使用after参数来指定前一页最后一个商品的游标，以获取下一页。

在变量对象中定义first和after的值，并在params选项中传递给GraphQL查询。在then块中，将GraphQL服务器的响应记录在日志中。catch块用于错误处理。

后端处理

要使用Python编写GraphQL的后端代码，首先需要安装实现GraphQL所需的库。在这里，我们将使用两个库：graphql-core-next和graphql-server-core。

# 必要なライブラリをインストール
pip install graphql-core-next graphql-server-core

接下来，我们要定义如下的模式。在这个例子中，我们假设是一个简单的ToDo应用程序。

from graphene import ObjectType, String, Schema, List

class Todo(ObjectType):
    id = String()
    title = String()
    description = String()

class Query(ObjectType):
    todos = List(Todo)

    def resolve_todos(root, info):
        # ToDoリストを返す処理を実装する
        pass

schema = Schema(query=Query)

在上述例子中，定义了一个名为Todo的对象类型和一个名为Query的对象类型。Todo定义了ToDo项的模式，而Query定义了一个用于获取ToDo列表的解析函数。

接下来，我们将创建一个用于启动GraphQL API的服务器。以下是使用graphql-server-core的示例。

from graphql_server import GraphQLServer

server = GraphQLServer(schema=schema)
server.start()

经过这样做，我们已经可以使用Python来创建GraphQL的后端代码了。但是，我们可能还需要添加更多的代码，比如实现解析器函数等。另外，我们还可能需要添加与数据库的交互、认证、授权等功能。