1.什么是GraphQL？

GraphQL是Facebook开发的一种API查询语言，它允许客户端明确指定需要的数据格式。

与传统的RESTAPI相比，它能让我们在一次请求中精确获取所需的数据，避免了过度获取（over-fetching）和数据获取不足（under-fetching）的问题。

2.搭建PythonGraphQL环境

首先我们需要安装必要的包。我们将使用graphene作为Python的GraphQL框架：

“`python pipinstallgraphene

3.定义Schema和类型

让我们通过一个简单的图书管理系统来学习GraphQL。首先定义数据类型：

python

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importgraphene

classBook(graphene.ObjectType)： title=graphene.String() author=graphene.String() published_year=graphene.Int()

classAuthor(graphene.ObjectType)： name=graphene.String() books=graphene.List(Book)

4.创建查询

接下来，我们来定义查询类：

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classQuery(graphene.ObjectType)： book=graphene.Field(Book，title=graphene.String()) all_books=graphene.List(Book)

defresolve_book(self，info，title)：

这里模拟数据库查询

returnBook( title=title， author=“向前”， published_year=2024 )

defresolve_all_books(self，info)：

返回图书列表

return[ Book(title=“Python进阶”，author=“向前”，published_year=2024)， Book(title=“GraphQL实战”，author=“向前”，published_year=2024) ]

schema=graphene.Schema(query=Query)

5.执行查询

现在让我们来执行一些查询：

python

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查询单本书

query=”’ query{ book(title：“Python进阶”){ title author publishedYear } } ”’

result=schema.execute(query) print(result.data)

小贴士：GraphQL的查询语句看起来很像JSON，但它有自己特殊的语法规则。字段名使用驼峰式命名规则（camelCase）。

6.添加变更（Mutation）

除了查询，我们还可以通过mutation来修改数据：

python

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classCreateBook(graphene.Mutation)： classArguments： title=graphene.String() author=graphene.String() published_year=graphene.Int()

book=graphene.Field(Book)

defmutate(self，info，title，author，published_year)： book=Book(title=title，author=author，published_year=published_year)

这里应该添加保存到数据库的代码

returnCreateBook(book=book)

classMutation(graphene.ObjectType)： create_book=CreateBook.Field()

schema=graphene.Schema(query=Query，mutation=Mutation)

使用mutation添加新书：

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mutation=”’ mutation{ createBook(title：“GraphQL入门”，author：“向前”，publishedYear：2024){ book{ title author publishedYear } } } ”’

result=schema.execute(mutation) print(result.data)

7.实用技巧

1.错误处理：GraphQL会返回详细的错误信息，包括具体的字段和原因。

2.查询优化：可以使用only()和select_related()来优化数据库查询。

3.字段别名：可以给字段取别名，避免命名冲突：

python

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query=”’ query{ pythonBook：book(title：“Python进阶”){ title } graphqlBook：book(title：“GraphQL实战”){ title } } ”’

注意事项：

在生产环境中，记得添加适当的身份验证和权限控制 对查询的深度和复杂度进行限制，避免恶意查询 *合理使用数据加载器（DataLoader）来避免N+1查询问题

8.练习题

1.尝试给Book类型添加一个price字段，并修改相关的查询和变更操作 2.实现一个删除图书的mutation 3.添加一个按作者名查询所有图书的查询

小伙伴们，今天的Python学习之旅就到这里啦！

GraphQL确实是一个强大的API查询工具，它能让我们的数据获取更加精确和高效。

记得动手实践哦，有问题随时在评论区问向前。

祝大家学习愉快，Python学习节节高！

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PyGraphQL-API进阶：深入GraphQL的高级特性！

大家好，我是向前！上一篇文章我们学习了GraphQL的基础知识，今天让我们继续深入探索GraphQL在Python中的一些高级特性和实用技巧！

9.接口和联合类型

在GraphQL中，接口（Interface）和联合类型（Union）是两个非常实用的高级特性。

接口实现

“`python importgraphene

classHasAuthor(graphene.Interface)： author=graphene.String() publish_date=graphene.String()

classArticle(graphene.ObjectType)： classMeta： interfaces=(HasAuthor，)

title=graphene.String() content=graphene.String()

classBook(graphene.ObjectType)： classMeta： interfaces=(HasAuthor，)

title=graphene.String() isbn=graphene.String()

联合类型

python

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classSearchResult(graphene.Union)： classMeta： types=(Article，Book)

classQuery(graphene.ObjectType)： search=graphene.List(SearchResult，keyword=graphene.String())

defresolve_search(self，info，keyword)：

模拟搜索结果

results=[ Article( title=“GraphQL教程”， content=“GraphQL入门指南”， author=“向前”， publish_date=“2024-01-01” )， Book( title=“Python实战”， isbn=“123-456-789”， author=“向前”， publish_date=“2024-02-01” ) ] returnresults

10.数据加载优化

为了解决N+1查询问题，我们可以使用Promise和DataLoader：

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frompromiseimportPromise frompromise.dataloaderimportDataLoader

classBookLoader(DataLoader)： defbatch_load_fn(self，keys)：

模拟批量查询数据库

books=[ {“id”：k，“title”：f“Book{k}”，“author”：“向前”} forkinkeys ] returnPromise.resolve(books)

book_loader=BookLoader()

classQuery(graphene.ObjectType)： books=graphene.List( Book， ids=graphene.List(graphene.ID) )

defresolve_books(self，info，ids)： returnbook_loader.load_many(ids)

11.自定义标量类型

有时候我们需要自定义数据类型，比如日期或JSON：

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importjson fromgraphene.typesimportScalar fromdatetimeimportdatetime

classJSONScalar(Scalar)： @staticmethod defserialize(dt)： returnjson.dumps(dt)

@staticmethod defparse_literal(node)： returnjson.loads(node.value)

@staticmethod defparse_value(value)： returnjson.loads(value)

classDateTimeScalar(Scalar)： @staticmethod defserialize(dt)： returndt.isoformat()

@staticmethod defparse_value(value)： returndatetime.fromisoformat(value)

classBook(graphene.ObjectType)： metadata=JSONScalar() published_at=DateTimeScalar()

12.订阅功能

GraphQL还支持实时订阅功能，这在需要实时更新的场景非常有用：

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importasyncio fromgrapheneimportObjectType，Field，String

classSubscription(ObjectType)： count=Field(String)

asyncdefresolve_count(root，info)：

模拟实时数据流

foriinrange(5)： yieldf“Count：{i}” awaitasyncio.sleep(1)

schema=graphene.Schema( query=Query， mutation=Mutation， subscription=Subscription )

13.中间件实现

中间件可以帮助我们处理认证、日志等通用逻辑：

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classAuthMiddleware： defresolve(self，next，root，info，args)： ifnotinfo.context.get(‘is_authenticated’)： raiseException(‘Authenticationrequired’) returnnext(root，info，args)

classLoggingMiddleware： defresolve(self，next，root，info，args)： start=time.time() result=next(root，info，args) duration=time.time()-start print(f“Field{info.field_name}took{duration}storesolve”) returnresult

schema=graphene.Schema( query=Query， mutation=Mutation， middleware=[AuthMiddleware()，LoggingMiddleware()] )

14.性能优化小贴士

1.查询复杂度控制：

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fromgraphene.validationimportvalidate_max_depth

defvalidate_query(query_string)： returnvalidate_max_depth(query_string，max_depth=5)

2.批量数据获取：

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classQuery(graphene.ObjectType)： books=graphene.List( Book， first=graphene.Int()， offset=graphene.Int() )

defresolve_books(self，info，first=None，offset=None)： books=get_books()#获取所有图书 ifoffsetisnotNone： books=books[offset：] iffirstisnotNone： books=books[：first] returnbooks