新项目采用了vue3开发,而目前vue对应的QraphQL模块vue-apollo对使用typescript开发的vue3框架支持不是很好(目前正在开发的Vue Apollo 4 将支持 Vue 3),没法利用typescript来检查GraphQL接口拉回来的数据,这里记录一下处理这些问题的方式。
前一篇文章介绍了怎么使用 ApolloServer 搭建 GraphQL server,今天看看怎么使用 ApolloClient 来执行查询。
发布于 2018-09-02 14:27 更新于 2018-09-02 07:59
为了获取服务端GraphQl接口的数据,客户端需要使用apollo这个插件,三大前端框架均可以将apollo集成,下面以vue为例来说明在客户端如何集成vue-apollo这个插件。
我们很熟悉以REST实现的API,可以用任何能够发出http 请求的库或者工具来测试REST API。去年随着GraphQL在全球风靡,它也出现在了最近两期的ThoughtWorks技术雷达中,当我们面对新的GraphQL APi时,QA应如何应对? 知彼知己,方能百战百胜,下面让我们首先来看看什么是GraphQL,它和传统的REST API又有什么不同?
GraphQL 由于其灵活性和高效性,已经成为构建 API 的热门选择。当与 React.js 结合使用时,这个强大的 JavaScript 库为创建动态、响应式的 Web 应用程序打开了无限的可能性。在本指南中,我们将介绍如何将 GraphQL 无缝集成到您的 React.js 项目中。
正是基于配置的特殊性,所以Apollo从设计之初就立志于成为一个有治理能力的配置发布平台,目前提供了以下的特性:
虽然React已经诞生很久了,但是自从诞生开始,围绕组件驱动形成了一个非常全面的生态,使得来自其他编程语言或者框架的开发人员很难找到要构建一个React系统的所有组件。针对于完全不熟悉React的初学者,给大家详细的解读一下。
前面我们介绍了GraphQL的概念和基础知识,这篇文章记录下使用Nestjs+GraphQL搭建Node服务。
前后端分离指的是将Web应用程序的前端部分(用户界面)和后端部分(服务器逻辑、数据处理)分开,独立开发和部署。前端通常使用现代JavaScript框架(如React、Vue、Angular)进行开发,而后端使用服务器端语言和框架(如Django、Express等)进行开发。
传统的api调用一般获取到的是后端组装好的一个完整对象,而前端可能只需要用其中的某些字段,大部分数据的查询和传输工作都浪费了。graphQL提供一种全新数据查询方式,可以只获取需要的数据,使api调用更灵活、高效和低成本。
我一直在分享关于类型安全和在 Swift 中构建健壮 API 的更多内容。今天,我想继续探讨类型安全的话题,介绍 GraphQL。GraphQL 是一种用于 API 的查询语言。本周,我们将讨论 GraphQL 的好处,并学习如何在 Swift 中使用它。
realloc原型是extern void *realloc(void *mem_address, unsigned int newsize);
注意:GraphQL 是 api 的查询语言,而不是数据库。从这个意义上说,它是数据库无关的, 而且可以在使用 API 的任何环境中有效使用,我们可以理解为 GraphQL 是基于 API 之上的一 层封装,目的是为了更好,更灵活的适用于业务的需求变化
关于libc的堆管理和利用分析可以说是月经贴,在RSS或者论坛时不时就能看到一篇。对于这种情况,我只想说:这个月,该我了 :)
近一两年来 GraphQL 和 TypeScript 的使用都程爆发式增长,当两者与React结合使用时,它们可以为开发人员提供理想的开发体验。
这是一个简单的示例,包括一个任务列表、任务详情和创建任务的页面。每个页面都会使用GraphQL查询或变更与后端进行通信
Due to different dependencies, this may cause some error, see Troubleshooting below
一个GraphQL查询可以包含一个或者多个操作(operation),类似于一个RESTful API。操作(operation)可以使两种类型:查询(Query)或者修改(mutation)。我们看一个例子:
打算从glibc 2.32引入Safe-Linking 保护,将堆块头部保存的地址重新计算,具体计算过程如下:
GraphQL是一种现代的API查询语言,它在现代Web应用中得到了广泛的应用,因为它提供了一种高效、灵活且强大的方式来获取数据
进程启动后,在 jemalloc 载入的时候会调用 jemalloc_constructor 执行一些初始化操作。这里利用了编译器的一些特殊支持,让函数在库加载的时候就执行了,有兴趣的可以根据代码看看 jemalloc_constructor 做了些什么。
在大多数 React 应用程序中,应用程序需要来自 API 或服务器的数据才能正常运行。也会将数据从应用程序提交到服务器以接收某种响应。有几种方法可以将此数据发送/获取到 API 或服务器,可以使用内置的 API 或外部 npm 包来实现。
之前闲着无聊写的一个 Redux 项目,今天突然想把它做成动态数据源,很早之前使用 Gatsby 的时候尝试过 GraphQL 觉得不错,所以就试着集成了一下。
how2heap 是 shellphish 团队在 github 上面分享的用来学习各种堆利用手法的项目
在 Redux 应用中获取和管理数据需要做许多工作。正如 Sashko Stubailo 指出的:
一道收获蛮大的 PWN 题,拖了好久才 PWN 出来,关于 tcache 更加的了解了。文中有部分心理活动,大家乐呵乐呵吧,啊哈哈哈哈 Orz
比如 GET 请求 /students 查询所有学生,/students/1 查询 id 为 1 的学生
https://pan.baidu.com/s/1_rwQCWIeII8zTQSdkTgPVw
对https://github.com/shellphish/how2heap上的例子进行讲解,记录调试过程,方便日后快速回忆利用技巧。
最近公司被要求参加某网络安全比赛,所以借此机会又重新阅读了 glibc malloc 的最新代码,发现了许多之前未曾深究的细节。故整理成此文,也算是对从前文章的补充了。
Jetpack Compose 是响应式 UI 框架。当我们更新 UI 状态时,Compose 会自动刷新 UI,将状态的变化同步到界面上。这个过程是自动的,不需要我们手动调用setText或setColor之类的方法。
Redis 4.0 发生的最大变化就是加入了模块系统, 这个系统可以让用户通过自己编写的代码来扩展和实现 Redis 本身并不具备的功能,因为模块系统是通过高层次 API 实现的, 它与 Redis 内核本身完全分离、互不干扰, 所以用户可以在有需要的情况下才启用这个功能。目前已经有人使用这个功能开发了各种各样的模块, 比如 Redis Labs 开发的一些模块就可以在 http://redismodules.com 看到。模块功能使得用户可以将 Redis 用作基础设施, 并在上面构建更多功能, 这给 Redis 带来了无数新的可能性。
周末打了一下DASCTF,基本都是菜单题的堆利用,除了有一题打safe-linking比较新,其它都比较常规。
FIRST 距离“西湖论剑杯”全国大学生网络空间安全技能大赛只有9天啦! 要拿大奖、赢offer,那必须得来点赛前练习定定心啊~这不,讲武堂就拿到了2018HITB国际赛的一手write up!web、misc、pwn、crypto、mobile都有!快来尝鲜! ——特别感谢本文作者:BXS—— 本文作者曾多次参与“安恒杯”月赛,成绩亮眼~ 在本次HIBT国际赛中,他所在的队伍也取得了rank16、大陆前5的好成绩~Congratulations! ATTENTION:web题目请查看昨天的推文~ PAR
在多线程应用中锁是一个很简单又很复杂的技术,之所以要用到锁是因为在多进程/线程环境下,一段代码可能会被同时访问到,如果这段代码涉及到了共享资源(数据)就需要保证数据的正确性。也就是所谓的线程安全。之前写过一篇着于Java线程安全的博客:链接 我是在写一个服务端程序时应用到读写锁,在一个内存缓存。先来看看排斥锁的写法,代码如下: function TValueCalc.GetValue(const key: string): TCache; var objCache: TCache; begin Re
原标题:Spring认证中国教育管理中心-Apache Geode 的 Spring 数据教程十一(Spring中国教育管理中心)
在开发微信看一看期间,为了进行耗时优化,基础库这层按照惯例使用tcmalloc替代glibc标配的ptmalloc做优化,CPU消耗和耗时确实有所降低。但在晚上高峰时期,在CPU刚刚超过50%之后却出现了指数上升,服务在几分钟之内不可用。最终定位到是tcmalloc在内存分配的时候使用自旋锁,在锁冲突严重的时候导致CPU飙升。为了弄清楚tcmalloc到底做了什么,仔细了解各种内存管理库迫在眉睫。
上一篇更好的类型推断的文章中,解释了 TypeScript 如何用 const 变量和 readonly 属性的字面量始化来推断字面量类型。这篇文章继续讨论这个,扩展和非扩展字面量类型之间的区别。
redis 作为一个内存型数据库,在使用中常常会遇到的问题就是内存碎片的问题。 redis 并没有维护自己的内存池,而是直接通过操作系统中 malloc 族的各个函数来实现在堆内存上的动态分配和释放,这就增加了 redis 对内存管理的复杂度,尤其是在频繁插入数据和删除数据的场景下, 操作系统堆内存中会造成大量碎片,导致实际占用的系统内存远大于 redis 本身所需要占用的内存,从而造成资源的浪费。 本文我们就来看看如何去处理这个问题。
张延俊,携程技术保障中心资深DBA,参与携程MySQL与Redis的运维工作。在数据库HA,自动化运维建设,数据库架构和疑难问题分析排查方面有浓厚的兴趣。
生产环境有一个Redis会偶尔发生连接失败的报错,报错的时间点、客户端IP并没有特别明显的规律,过一会儿,报错会自动恢复。 以下是客户端报错信息:
编写智能合约[1]时,通常状态的变化是通过触发一个事件来表达,The Graph 则是捕捉区块链事件并提供一个查询事件的 GraphQL 接口,让我们可以方便的跟踪数据的变化。实际上很多 DEFI[2] 协议及都是 The Graph 来基于查询数据。
以前我们看过Solidity的大图和create-eth-app,它们之前已经提到过TheGraph。这次,我们将仔细研究TheGraph,它在去年已成为开发Dapps的标准堆栈的一部分。
MongoDB,被归类为NoSQL数据库,是一个以类JSON格式存储数据的面向文档的数据库系统.MongoDB在底层以名为bson的二进制编码格式表示JSON文档,MongoDB bson实现是轻量级、快速和高度可遍历的。这意味着MongoDB为用户提供了JSON文档的易用性和灵活性,以及轻量级二进制格式的速度和丰富性。其实在我看来在很多场景中MongoDb都可以取代关系型数据库。
在如今的软件开发领域,微服务架构已成为一种流行的架构模式,它将一个大型应用拆分成多个小的、独立运行的微服务。而为了管理这些微服务的注册与发现,Spring Cloud提供了Eureka注册中心。本文将深入探讨Eureka注册中心的工作原理,并结合一个实际项目来展示如何在Spring Cloud中应用Eureka注册中心。
富客户端(Fat Client),是一个与瘦客户端(Thin Client)对立的概念。常见的C/S架构就是富客户端,B/S架构是典型的瘦客户端。
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