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使用 tide、handlebars、graphql 开发 Rust web 前端（2）- 获取并解析 GraphQL 数据

本篇文章中，我们请求 GraphQL 服务器后端提供的 API，获取 GraphQL 数据并进行解析，然后将其通过 handlebars 模板展示 本次实践中，我们使用 surf 库做为 HTTP 客户端...(build_query); 使用 surf 发送 GraphQL 请求，并获取响应数据 相比于 frontend-yew 系列文章，本次 frontend-handlebars 实践中的 GraphQL...在返回的数据响应体中，可以直接调用 Response 结构体中的 data 字段，这是 GraphQL 后端的完整应答数据。...数据的渲染 我们实现了数据获取、转换，以及部分解析。我们接收到的应答数据指定为 serde_json::Value 格式，我们可以直接将其发送给 handlebars 模板使用。...至此，获取并解析 GraphQL 数据已经成功。 谢谢您的阅读，欢迎交流。

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GraphQL-Calculator 开源：基于指令和表达式实现查询的动态计算

背   景 计算需求概述 GraphQL 作为接口描述语言，可对其治理的数据进行便捷的查询，但真实业务场景除了获取基础数据外，往往还需要对数据进行加工处理，概括如下： 结果字段加工：对基础数据进行加工后展示...例如将‘分’单位的数字价格转为‘元’单位的价格文案、使用默认值兜底 null、将状态 code 转换成对应文案等； 列表过滤、排序：通过 id 列表查询出数据详情列表之后，往往需要根据详情信息对结果列表进行过滤排序...key； 数据编排依赖：类似于 MySQL 中的子查询，将一个字段的解析结果作为另一个字段的获取参数； 控制流：通过请求变量判断是否请求指定的字段，GraphQL 原生指令 @include 和 @skip...如果仅仅是用 GraphQL 来僵硬地获取数据，则做法为： 通过第一次查询queryItemInfo获取商品基本信息； 解析queryItemInfo查询结果，获取商品列表中的卖家 id 列表； 使用第...，往往需要对数据进行加工处理后才能在页面展示，例如根据用户 id 拼接出用户主页链接，将‘分’单位的数字价格转为‘元’单位的价格文案、使用默认值兜底 null、将状态 code 转换成对应文案等。

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GraphQL-BFF：微服务背景下的前后端数据交互方案

数据形状验证通过后，GraphQL 将会根据 query 语句包含的字段结构，一一触发对应的 Resolver 函数，获取查询结果。...也就是说，如果前端没有查询某个字段，就不会触发该字段对应的 Resolver 函数，也就不会产生对数据的获取行为。...举个例子： 前端需要产品数据时，从之前调用产品相关的 RESTful API，变成查询产品相关的 GraphQL。不过，需要订单相关的数据时，可能要查询另一个 GraphQL 服务。...前端不再直接调用具体的 RESTful 等接口，而是通过 GraphQL 去间接获取产品、订单、搜索等数据。...我们查询了 id 为 123 的用户，他的名字和订单列表，对于每个订单，我们获取该订单的创建时间，购买价格和关联产品，对于订单关联的产品，我们获取了产品 id，产品标题，产品描述和产品价格。

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前端菜鸟让老接口提速60%的原理与实现

老接口服务存在以下几个问题： 太多无效数据：接口返回数组的每条数据都包含了上百个字段，而前端展示只使用了其中10字段，太多的无效数据占据了接口传输时间。...如何从一百多个字段中，抽取任意n个字段，这就用到graphQL。graphQL按需加载数据只需要三步： 定义数据池 root； 描述数据池中数据结构 schema； 自定义查询数据 query。...在nodejs中使用graphql这个库，里面包含了graphQL操作字段的所有api。我们用buildSchema这个方法来构建女神信息的schema。 那么如何描述女神信息的schema呢？...查询的时候，我们使用graphql这个库里面的graphql方法，将女神信息描述schema、女神数据池root、查询语句query一并传入graphql方法，这样就可以对数据进行按需加载了。...映射到我们业务具体场景中：老接口返回的每条数据都包含100个字段，我们配置schema，获取其中的10个字段，这样就避免了剩下90个不必要字段的传输。 graphQL还有另一个好处就是可以灵活配置。

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干货 | 万字长文全面解析GraphQL，携程微服务背景下的前后端数据交互方案

数据形状验证通过后，GraphQL 将会根据 query 语句包含的字段结构，一一触发对应的 Resolver 函数，获取查询结果。...也就是说，如果前端没有查询某个字段，就不会触发该字段对应的 Resolver 函数，也就不会产生对数据的获取行为。...默认情况下，面向两个 GraphQL 服务发起的查询是两次请求，而不是一次。举个例子： 前端需要产品数据时，从之前调用产品相关的 RESTful API，变成查询产品相关的 GraphQL。...前端不再直接调用具体的 RESTful 等接口，而是通过 GraphQL 去间接获取产品、订单、搜索等数据。...我们查询了 id 为 123 的用户，他的名字和订单列表，对于每个订单，我们获取该订单的创建时间，购买价格和关联产品，对于订单关联的产品，我们获取了产品 id，产品标题，产品描述和产品价格。

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GraphQL及元数据驱动架构在后端BFF中的实践

总第448篇 2021年 第018篇 GraphQL是Facebook提出的一种数据查询语言，核心特性是数据聚合和按需索取，目前被广泛应用于前后端之间，解决客户端灵活使用数据问题。...这样不仅解决了后端BFF层灵活使用数据的问题，这些字段加工逻辑还可以直接复用，大幅度提升了研发的效率。...分开的好处是简单且可被组合使用，那么具体如何实现组合使用呢？我们的思路是通过元数据来描述它们之间的关系，基于元数据由统一的执行框架来关联运行，具体设计下文会展开介绍。...团单市场价展示字段，例：100元。 这些元数据上报到系统中，可以用于展示当前系统所提供的功能。...元数据：描述业务功能（如：展示单元、取数单元）以及业务功能之间的关联关系，比如展示单元依赖的数据，展示单元映射的展示字段等。 执行引擎：负责消费元数据，并基于元数据对业务逻辑进行调度和执行。

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GraphQL-BFF：微服务背景下的前后端数据交互方案

数据形状验证通过后，GraphQL 将会根据 query 语句包含的字段结构，一一触发对应的 Resolver 函数，获取查询结果。...也就是说，如果前端没有查询某个字段，就不会触发该字段对应的 Resolver 函数，也就不会产生对数据的获取行为。...举个例子： 前端需要产品数据时，从之前调用产品相关的 RESTful API，变成查询产品相关的 GraphQL。不过，需要订单相关的数据时，可能要查询另一个 GraphQL 服务。...前端不再直接调用具体的 RESTful 等接口，而是通过 GraphQL 去间接获取产品、订单、搜索等数据。...我们查询了 id 为 123 的用户，他的名字和订单列表，对于每个订单，我们获取该订单的创建时间，购买价格和关联产品，对于订单关联的产品，我们获取了产品 id，产品标题，产品描述和产品价格。

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干货 | 携程基于 GraphQL 的前端 BFF 服务开发实践

如此无限堆砌数据接口，最终仍然是一个发散的模型，每增加一个数据消费场景需求，就追加一个接口字段。并且，当某些接口字段的参数，依赖其它接口的返回值，常常得重新发起一次 GraphQL 请求。...如上所示，我们将用户收藏的产品列表，放到了 User 的 favorites 字段中；将关联的推荐产品列表，放到了 Product 的 recommends 字段中；构成一种层级关联，而非并列在 Query...我们在一次 GraphQL 查询中，通过这些关联字段，获取到所需的数据，而不必再次发起请求。...5.1 服务端并行 如上图顶部的产品详情和下面的B线产品，分别是两个独立的产品。如果需要一次性获取，我们一般要设计一个批量接口。...而且因为没有执行更新，且操作符变成了 query，两个获取数据的接口调用又会变成并行，提高了响应速度。

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腾讯又出王炸产品！使用混元大模型进行数据报表测试

手工测试的方式是将两个、或者多个报表导出来，一一比差异字段值，那会非常的低效并且出错率很高。下面使用腾讯混元大模型在辅助测试，看看能不能对我们有所帮助。...如何对这两份报表进行比较，并使用红色标记出不同点，需要哪些步骤？"...三、继续优化代码提示词："请继续优化这个代码，文件1和文件2使用用户实际定义的文件名替代"。这里优化成接收键盘输入的方式，传递文件完整路径。...五、总结  以上就是我们借助腾讯混元大模型，辅助开发一个报表数据比对程序的全过程演示。 从结果上来看，腾讯混元大模型的确可以给我们在辅助自动化测试时提供帮助，提高测试验收的效率、保障验收的质量。...尤其对于大量的数据报表比对的这种验收需求来说，在过去需要人工的方式非常非常的费时并且不能保证完整覆盖，导致测试问题遗留到生产环境或者客户现场。

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新一代数据查询语言GraphQL来啦！

当Facebook构建移动应用的时候，它需要的是一个强大的数据获取API: 足够强大，满足Facebook自身复杂业务的需求； 足够简单，对开发者和使用者来说很容易上手与使用； ?...所以最终GraphQL给了产品设计人员和开发人员重新思考移动应用数据获取的机会，它将开发的重点转移到了客户端应用中，这里是设计师和开发人员最关注的地方。 3. 什么是GraphQL？...当你添加新的产品功能时，额外的字段可以被添加到服务中，同时并不会影响到现有的业务；当你淘汰老功能的时候，遗弃对应的服务字段依旧可以继续工作。这种渐进式、向后兼容的过程去除了递增版本号的需要。...RESTful：服务端决定有哪些数据获取方式，客户端只能挑选使用，如果数据过于冗余也只能默默接收再对数据进行处理；而数据不能满足需求则需要请求更多的接口。...我们不仅按照我们的需求完成数据过滤，同时仅仅使用一次请求就获取了所有你想要的数据。

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新一代数据查询语言GraphQL来啦！

当Facebook构建移动应用的时候，它需要的是一个强大的数据获取API: 足够强大，满足Facebook自身复杂业务的需求； 足够简单，对开发者和使用者来说很容易上手与使用； ?...所以最终GraphQL给了产品设计人员和开发人员重新思考移动应用数据获取的机会，它将开发的重点转移到了客户端应用中，这里是设计师和开发人员最关注的地方。 3. 什么是GraphQL？...当你添加新的产品功能时，额外的字段可以被添加到服务中，同时并不会影响到现有的业务；当你淘汰老功能的时候，遗弃对应的服务字段依旧可以继续工作。这种渐进式、向后兼容的过程去除了递增版本号的需要。...RESTful：服务端决定有哪些数据获取方式，客户端只能挑选使用，如果数据过于冗余也只能默默接收再对数据进行处理；而数据不能满足需求则需要请求更多的接口。...我们不仅按照我们的需求完成数据过滤，同时仅仅使用一次请求就获取了所有你想要的数据。

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GraphQL详解

「做减法：」 产品需求减少，页面需要减少功能，或者减少某些信息显示，那么数据就要做减法。 一种通常懒惰的做法是，前端不与后端沟通，仅在前端对数据选择性显示。...往往这个时候，其实用到的数据大多都是来自于同一个DO或者DTO，不过是在REST接口组装数据时，用不同的VO来封装不同字段，或者，使用同样的VO，组装数据时做删减。 看到这些问题是不是觉得令人头大？...GraphQL 思考模式 使用GraphQL接口设计获取数据需要三步： GraphQL获取数据三步骤 首先要设计数据模型，用来描述数据对象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何来描述定义的数据...，为下一步查询返回做准备； 前端使用模式查询语言（Schema）来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段（称之为声明式数据获取）； 后端GraphQL通过前端传过来的请求，根据需要，自动组装数据字段...新的开发需求可以直接就使用GraphQL服务来获取数据了，以前已经上线的功能无需改动，还是使用原有请求调用REST接口的方式，最低程度的降低更换GraphQL带来的技术成本问题！

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GraphQL 浅谈，从理解 Graph 开始

但它不依赖任何数据库，且能和任何后端(SQL、MongoDB、Redis 等)一起使用，也可以包裹在 RESTful API 之上。...这个 demo 看似简单，其实带来了很多特性~ 强类型： 与 C 和 Java 等后端语言相得益彰，服务端能对响应的形状和性质做出一定保证，而 是弱类型的，缺少机器可读的元数据； 分工： 让服务端定义好支持哪些...，把对数据的 需求下放到客户端管理，分工明确的同时保持对 API 的聚焦； 分层： 的 本身是一组分层的字段，查询就像返回的数据一样，是一种产品(工程师)描述数据和需求的自然方式；(PS：部分翻译的...今年 5 月 22 日 GitHub 发文宣布，去年推出的 GitHub GraphQL API 已经正式可用 (production-ready)，并推荐集成商在 GitHub App 中使用最新版本的...真实世界的数据在本质上是分层的：今天大多数的产品开发涉及视图层次的创建和操作，这与应用程序的结构保持一致； 我们的开发模式本身也是产品需求驱动的，客户端关注需求(怎么取、取哪些)，服务端关注能力(可用性

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我为什么要放弃RESTful，选择拥抱GraphQL

「做减法：」 产品需求减少，页面需要减少功能，或者减少某些信息显示，那么数据就要做减法。 一种通常懒惰的做法是，前端不与后端沟通，仅在前端对数据选择性显示。...往往这个时候，其实用到的数据大多都是来自于同一个DO或者DTO，不过是在REST接口组装数据时，用不同的VO来封装不同字段，或者，使用同样的VO，组装数据时做删减。 看到这些问题是不是觉得令人头大？...GraphQL 思考模式 使用GraphQL接口设计获取数据需要三步： GraphQL获取数据三步骤 首先要设计数据模型，用来描述数据对象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何来描述定义的数据...，为下一步查询返回做准备； 前端使用模式查询语言（Schema）来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段（称之为声明式数据获取）； 后端GraphQL通过前端传过来的请求，根据需要，自动组装数据字段...新的开发需求可以直接就使用GraphQL服务来获取数据了，以前已经上线的功能无需改动，还是使用原有请求调用REST接口的方式，最低程度的降低更换GraphQL带来的技术成本问题！

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【API架构】REST API 行业辩论：OData vs GraphQL vs ORDS

使用 ORDS，您可以进行聚合和连接，但这是通过创建您可以调用的自定义函数来完成的。但是应用程序必须知道这些函数做了什么才能理解如何解释结果。没有元数据或标准行为定义可以告诉应用程序会发生什么。...呈现元数据 图 4 图 4 比较了表面元数据，这是分析和数据管理应用程序的核心，需要以可互操作的方式以编程方式对模式进行逆向工程。...GraphQL 通过强制客户端准确指定他们需要哪些字段来解决 API 版本控制和维护问题。API 开发人员可以主动联系已知的字段使用者，以迁移已弃用的字段。响应包括有关哪些字段已弃用的信息。...对于习惯于处理 Web 服务的人来说，GraphQL 也可能有点尴尬，因为为了查询数据，您不需要执行 GET 操作，这就是您从普通 REST Web 服务获取结果的方式。...您执行 POST，准确定义要包含在响应中的字段和函数。 因此，尽管 GraphQL 使您能够从元数据中确定哪些字段和函数可用，但您仍然不知道它们在语义上的含义。

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GraphQL

「做减法：」 产品需求减少，页面需要减少功能，或者减少某些信息显示，那么数据就要做减法。 一种通常懒惰的做法是，前端不与后端沟通，仅在前端对数据选择性显示。...往往这个时候，其实用到的数据大多都是来自于同一个DO或者DTO，不过是在REST接口组装数据时，用不同的VO来封装不同字段，或者，使用同样的VO，组装数据时做删减。 看到这些问题是不是觉得令人头大？...GraphQL 思考模式 使用GraphQL接口设计获取数据需要三步： GraphQL获取数据三步骤 首先要设计数据模型，用来描述数据对象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何来描述定义的数据...，为下一步查询返回做准备； 前端使用模式查询语言（Schema）来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段（称之为声明式数据获取）； 后端GraphQL通过前端传过来的请求，根据需要，自动组装数据字段...新的开发需求可以直接就使用GraphQL服务来获取数据了，以前已经上线的功能无需改动，还是使用原有请求调用REST接口的方式，最低程度的降低更换GraphQL带来的技术成本问题！

2.6K65

为什么我劝你放弃了Restful API？

往往这个时候，其实用到的数据大多都是来自于同一个DO或者DTO，不过是在REST接口组装数据时，用不同的VO来封装不同字段，或者，使用同样的VO，组装数据时做删减。 看到这些问题是不是觉得令人头大？...所以需求频繁改动是万恶之源，当产品小哥哥改动需求时，程序员小哥哥可能正提着铁锹赶来…… 那么有没有一种方案或者框架，可以使得在用到同一个领域模型（DO或者DTO）的数据时，前端对于这个模型的数据字段需求的改动...GraphQL 思考模式 使用GraphQL接口设计获取数据需要三步： 首先要设计数据模型，用来描述数据对象，它的作用可以看做是VO，用于告知GraphQL如何来描述定义的数据，为下一步查询返回做准备；...前端使用模式查询语言（Schema）来描述需要请求的数据对象类型和具体需要的字段（称之为声明式数据获取）； 后端GraphQL通过前端传过来的请求，根据需要，自动组装数据字段，返回给前端。...新的开发需求可以直接就使用GraphQL服务来获取数据了，以前已经上线的功能无需改动，还是使用原有请求调用REST接口的方式，最低程度的降低更换GraphQL带来的技术成本问题！

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PayPal大规模采用GraphQL的探索和实践

当我们选择 GraphQL 时，我们正在寻找一种技术来帮助我们解决以下问题： 过度获取的数据：我们的 REST（代表性状态传输）APIs 发送了客户端需要的部分响应和一些无关数据。...使用 GraphQL，客户端可以请求一组字段，并准确地取回这些字段，从而无需在客户端进行数据格式化和重塑。这大大加快了我们交付 UI 功能的速度，并且使我们的应用程序更轻量。...这是一个问题，因为我们为了获取一条信息进行了多次往返请求。GraphQL 帮助解决了这个问题，因为它允许我们在一次往返中获取所需的一切。...使用 GraphQL，我们可以获得字段级的检测，并清楚了解哪个解析器花了多长时间、常见错误以及调用了哪些字段。这个字段级检测有助于智能地弃用不再使用的字段。...我们演示了使用 GraphQL 可以帮助更快地构建产品，提升团队协作，并使文档更容易浏览。

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