npm 包 @panter/simpl-to-graphql-schema 使用教程

介绍

@panter/simpl-to-graphql-schema 是一个 npm 包,它可以将一个简单的 JSON schema 转换成一个 GraphQL schema。

GraphQL 是一种用于 API 的查询语言,它让客户端能够精确地指定需要的数据,而不是像 REST API 一样只返回预定义好的数据结构。使用 GraphQL 可以大大减少网络请求,提高 API 的响应速度。而 JSON schema 则是一种用于描述 JSON 数据结构的语言,它可以帮助进行数据验证、文档生成等操作。

@panter/simpl-to-graphql-schema 可以将 JSON schema 转换成 GraphQL schema,这样客户端就可以使用 GraphQL 语言来查询和修改数据了。这个包封装了很多 GraphQL 类型和指令,可以方便地进行数据验证和过滤。

在本文中,我将介绍如何使用 @panter/simpl-to-graphql-schema 这个 npm 包来创建一个 GraphQL API。你需要基本了解 JavaScript 和 GraphQL 的语法。

安装

可以使用 npm 或 yarn 来安装 @panter/simpl-to-graphql-schema,比如:

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使用

基本用法

我们以一个简单的电影列表为例子来演示 @panter/simpl-to-graphql-schema 的使用。

首先,我们需要定义一个 JSON schema 来描述电影的数据结构。比如:

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  ------------- -
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      ------- ---------
    --
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      ------- --------
    --
    -------- -
      ------- ---------
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    -
  --
  ----------- ------ -------
-

这个 schema 描述了一个 Movie 对象,包含 idnamegenre 三个属性。id 是一个整数,name 是一个字符串,genre 是枚举类型,只能是 Action、Comedy 或 Drama 中的一个。

接下来,我们需要将这个 JSON schema 转换成 GraphQL schema。我们可以这样做:

----- - -------------------- - - -------------------------
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  ------------- -
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      ------- ---------
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      ------- --------
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    ------ -------
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上面的代码通过 toGraphQLSchema 函数将 JSON schema 转换成 GraphQL schema,然后通过 makeExecutableSchema 函数创建一个可执行的 GraphQL schema。

现在我们已经可以通过 GraphQL 查询来获取电影列表了。比如:

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  ------ -
    --
    ----
    -----
  -
-

数据过滤和排序

现在我们的电影列表还比较简单,只有几个属性。但是实际的项目中,往往会有更复杂的数据结构和查询需求。

比如,我们希望客户端能够根据电影类型和评分来过滤电影列表,比如只查询评分大于 8 的动作电影。同时我们还希望客户端能够根据某个字段进行排序,比如按照评分从高到低排序。

GraphQL 中没有提供原生的数据过滤和排序功能,但是可以通过定义参数来实现。

首先,我们需要修改 toGraphQLSchema 函数的第二个参数,将 JSON schema 转换成的 GraphQL schema 带有参数。比如:

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  -------- -
    ------- -
      -------- -
        ------ -
          ----- --------
        --
        ------- -
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      --
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        ------- -
          ----- ------------------
        -
      -
    -
  -
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这个配置告诉 toGraphQLSchema 函数,我们希望 movies 查询支持 genrerating 两个过滤参数,以及 rating 参数对电影评分进行排序。

接下来,我们需要在 GraphQL schema 中定义这些参数。比如:

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  ---- ---------------- -
    ---
    ----
  -

  ---- ----- -
    ------------- ------- ------- ---- ------- ------- -------------- ------------------ ---------
  -

  ---- ----- -
    --- ----
    ----- -------
    ------ -------
    ------- ------
    ----------- ----
  -
--

这里我们定义了 SortingDirection 枚举类型、movies 查询支持的参数以及返回类型 Movie 中新增了 ratingmetacritic 两个属性。

最后,我们需要在 resolvers 中实现这些参数的逻辑。比如:

----- --------- - -
  ------ -
    ------- ------ ----- -------- ----- -- -
      --- ------ - ------------
      -- ------------ -
        ------ - --------------- -- ------- --- ------------
      -
      -- ------------- -
        ------ - --------------- -- -------- -- -------------
      -
      -- ------------ --- --------- -
        ------ - --------------- -- -- -
          ----- ----- - -------- - ---------
          ------ ------------------ --- ------ - ------ - ------
        ---
      -
      ------ -------
    -
  -
--

这里我们首先根据参数 genrerating 对电影列表进行过滤,然后根据参数 sortBysortDirection 对电影列表进行排序。最后返回过滤和排序后的电影列表。

现在客户端就可以根据参数自由查询和过滤数据了。比如:

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  ------------- --------- ------- -- ------- --------- -------------- ----- -
    --
    ----
    ------
  -
-

自定义指令

除了数据过滤和排序功能,@panter/simpl-to-graphql-schema 还提供了一些自定义指令,可以帮助客户端更自由地查询数据。

比如,我们希望客户端能够只返回电影列表中的前几个结果。这时就可以使用 @first 指令。比如:

----- -
  ------------- -- -
    --
    ----
  -
-

这个查询只返回电影列表中的前 3 个结果。

这里我们需要在 GraphQL schema 中定义 @first 指令,并在 resolvers 中实现这个指令的逻辑。比如:

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  --------- -------
    ------ ----
  - -- -----

  ---- ----- -
    ------------- ----- ---------
  -

  ---- ----- -
    --- ----
    ----- -------
    ------- ------
  -
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  ------ -
    ------- ------ ----- -------- ----- -- -
      --- ------ - ------------
      -- ------------ -
        ------ - --------------- ------------
      -
      ------ -------
    -
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  ------ -
    ------- ------- ----- -------- ----- -- -
      -- ------------- -- -- -
        ------ ------------ - ----
      - ---- -
        ------ -------------
      -
    -
  -
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-- ---

这里我们定义了 @first 指令,并在 resolvers 中实现它的查询和过滤逻辑。同时我们还增加了一个自定义的 rating 字段,用来在原有的评分基础上添加一些额外信息。

现在客户端就可以使用 @first 指令来查询前几个结果了。同时我们还可以通过自定义字段来加强原有数据的相关性。

总结

通过本文的介绍,你学习了如何使用 @panter/simpl-to-graphql-schema 这个 npm 包来创建一个 GraphQL API。我们通过定义 JSON schema 和 GraphQL schema 来描述数据结构和查询需求,并通过参数和自定义指令来实现数据的过滤和排序功能。同时我们还可以使用自定义字段来加强原有数据的相关性。这个包封装了很多 GraphQL 类型和指令,可以方便地进行数据验证和过滤,可以大大减少网络请求,提高 API 的响应速度。

希望本文对你有所帮助。如果有任何问题或意见,请在评论区留言。

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